Прогностическое страхование: что это такое и преимущества для страховой отрасли

Прогнозное страхование — это расширенный тип анализа, который позволяет страховым компаниямделать прогнозы, используя свои исторические данные , сочетая статистические модели, методы интеллектуального анализа данных и машинное обучение.Страховые компании используют прогнозную аналитику для выявления повторяющихся закономерностей в огромном потоке доступных им данных и используют эти закономерности для выявления рисков и развития возможностей.

В этом посте мы увидим, какпрогностическое страхование обеспечивает динамическое взаимодействие с клиентами на разных этапах воронки, от процессов адаптации до продления полиса.Мы также узнаем, почему интеграция предиктивного страхования в ежедневные операции в настоящее время является важным и стратегическим шагом, единственным, который может обеспечить качество обслуживания клиентов, соответствующее их все более высоким ожиданиям.

Что такое предиктивное страхование?

Практика использования предиктивной аналитики в страховании не нова; на самом деле, страховые компании полагались на него в течение многих лет. Ключевое отличие состоит в том, что сегодня аналитическая деятельность больше не выполняется вручную, а с помощью технологий на основе искусственного интеллекта , которые автоматизируют избыточные и повторяющиеся задачи, а также оптимизируют и ускоряют традиционно трудоемкие и подверженные человеческому фактору процессы.

Сегодня компании завалены данными самых разных типов — от лог-файлов и изображений до видео. Получение информации из этих данных и прогнозирование будущих результатов, тенденций и поведения теперь можно обрабатывать с помощью приложений искусственного интеллекта и алгоритмов машинного обучения.Информация, полученная в результате этих процессов, позволяет компаниям оптимизировать свои стратегии, чтобыминимизировать риск и максимизировать прибыль .

Таким образом, предиктивное страхование представляет собой предиктивную аналитику, применяемую в страховой отрасли , чрезвычайно эффективный инструмент, который используется для обработки претензий и выявления мошенничества, для прогнозирования финансовых рисков и оптимизации цен, для выявления ситуаций, связанных с риском отказа, и для разработки специальных предложений, чтобы убедить неудовлетворенных или неопределившихся клиентов. обновить свою политику и сохранить охват.

Этапы процесса предиктивного страхования

Прогнозная аналитика в страховании включает сбор и анализ больших наборов данных, из которых можно извлечь полезную информацию для прогнозирования вероятности ущерба, мошенничества и риска отмены полиса. Чтобы прогнозная аналитика обеспечивала эффективную поддержку, необходимо выполнить ряд шагов:

1. Определите цели, наборы данных, показатели.

Перед началом любой аналитической деятельности, еще до сбора данных, важно определить цели: от выявления попыток мошенничества до оптимизации тарифных планов и от разработки предложений по допродажам и кросс-продажам до повышения вовлеченности клиентов и активации режимов самообслуживания.На этом этапе очень важноопределить набор данных для анализа .Следующим шагом является определение наиболее подходящих KPI для измерения успеха различных инициатив. Только путемвыбора показателей , которые должны соответствовать поставленным целям, можно будет оценить полученные результаты и, если принятая прогностическая модель не сработает, иметь возможность немедленно вмешаться, чтобы изменить ее.

2. Сбор данных: незаменимая поддержка InsurTech

Чтобы предиктивное страхование давало все более точные результаты, необходим сбор больших объемов исторических данных. Сегодня многие страховые организации собирают информацию из множества источников. Хорошей практикой является наличие озера данных, централизованного репозитория, в который поступают все данные, как количественные, так и качественные, структурированные и неструктурированные. Здесь очевидна невероятная поддержка искусственного интеллекта: данные больше не нужно извлекать вручную .Доступная сегодня страховая технологияInsurtech — общий термин, объединяющий «страхование» и «технологию» и относящийся ко всему, что связано с технологическими и цифровыми инновациями в страховой отрасли, — способна автоматически и автономно собирать данные из различных источников (мобильные приложения). , телематика, Интернет вещей, взаимодействие с клиентами, социальные сети и т. д.).

Ключевым элементом insurtech и ключевым шагом в сборе данных являетсядематериализация — в смысле как оцифровки бумажных документов, так и непосредственного создания цифрового документа.Извлекая данные из цифровых документов, страховые компании могут быстро получить информацию о своих клиентах, которая не только значительно больше, чем в прошлом, но и может превзойти ее, чтобы достичь немыслимого ранее уровня детализации. По сути, эти инструменты позволяют подразделять клиентов на все более конкретные кластеры на основе однородных характеристик, которые можно выбирать в каждом конкретном случае в зависимости от конкретных требований к информации.

После сбора данных необходимо выполнить еще одну задачу, прежде чем приступить к фактическому анализу:актуальность и качество данных должны быть подтверждены перед их вводом в модель прогнозного анализа.В основном это означает: проверку их формата, удаление повторяющихся точек данных и просмотр типов данных, чтобы сопоставить их с их источниками.

3. Моделирование и распространение

После того, как все данные собраны и гипотеза для проверки определена, мы можем приступить к моделированию, другими словами, к выбору или созданию модели прогнозного анализа. На этом этапе используются методы машинного обучения .После создания и тестирования модели можно приступить к ее развертыванию, включив в реальное программное приложение (например, в поток управления претензиями или в платформы для автоматической персонализации планов политик).

4. Мониторинг

Теперь нужно записать и оценить производительность модели прогнозной аналитики и определить, соответствует ли она ожидаемым требованиям к производительности и точности при полном развертывании. Что показывают KPI на начальном этапе (постановка целей)? Мониторинг должен быть постоянным и своевременным: результаты моделирования могут значительно меняться даже в течение относительно коротких периодов времени, и непрерывный мониторинг необходим для того, чтобы определить, перестает ли система прогнозной аналитики предоставлять актуальную информацию.

Преимущества прогнозной аналитики в страховой отрасли

Поскольку более двух третей страховых компаний планируют увеличить инвестиции в сбор и анализ данных в ближайшие годы, использование моделей прогнозной аналитики окажет значительное влияние на всю страховую отрасль.Каковы преимущества, которые способствуют более широкому внедрению инструментов и методологий прогнозного страхования?

1. Прогностическое страхование способствует экономическому росту

67 % страховых компаний предиктивная аналитика помогла сократить расходы, связанные с выпуском и оформлением полиса, а 60%сообщили об увеличении продаж и прибыльности. Эти два вывода говорят нам о том, чторасширенная аналитика данных помогает свести к минимуму потери и повысить эффективность использования ресурсов, в том числе за счет инновационного применения существующих технологий.

С помощью предиктивной аналитики компания может создавать целевые страховые планы, ускорять обработку претензий и предлагать клиентам более персонализированный подход. Все это создает конкурентное преимущество, способное привлечь новых клиентов и удержать существующих.

Прогнозное страхование также играет стратегическую роль в определении потенциальных рынков : качественные данные могут использоваться для выявления моделей поведения и общих характеристик целевой аудитории, а также для обнаружения новых областей упущенного роста или неисследованных сегментов.

2. Прогностическое страхование поддерживает гиперперсонализированный опыт

Предиктивная аналитика позволяет выявлять модели поведения клиентов и выявлять тех, кто недоволен и может не продлевать свои политики. Благодаря всеобъемлющему и своевременному пониманию, полученному в результате анализа данных, вы можете сосредоточиться на мотивах этих страхователей и на создании опыта, который может удовлетворить их предпочтения и потребности.

Предугадывая потребности и поведение клиентов, вы можете разрабатывать еще более персонализированные взаимодействия и строить долгосрочные отношения.Например, прогнозная аналитика используется для предложения индивидуальных планов страхования на основе истории претензий. Страховщики должны стремиться персонализировать предложения на любом этапе пути клиента, от котировок до андеррайтинга и далее. Однако для достижения этих целей персонализации может быть уже недостаточно.

По словамCapgemini , «когда речь идет о страховой отрасли, сегодня приоритетом является четко определенная стратегия гиперперсонализации, которая фокусируется на взаимодействии, основанном на опыте: предоставление нужных продуктов в нужное время по нужным каналам».

Эффективная стратегия гиперперсонализации имеет три основных аспекта: глубокое понимание клиента, использование новых технологий и использование полностью клиентоориентированного маркетингового подхода.

• Понимание клиента.Данные поступают со всех точек соприкосновения ваших клиентов с компанией: веб-сайт, мобильное приложение, социальные сети, контакт-центр. Собранная информация должна храниться в безопасном месте и в то же время быть легкодоступной для команд, занятых в конкретном проекте.
• Используйте технологии.Данные должны собираться, сортироваться и каталогизироваться в специально отведенных местах, таких какCRM или передовые платформы, которые объединяют различные функции: отCCM, которые обеспечивают эффективное общение с клиентами в разных точках взаимодействия с использованием всех доступных каналов, до продуктов, обеспечивающихинтерактивный опыт.
• Персонализированный маркетинг.Использование данных о клиентах из различных каналов в рамках различных маркетинговых мероприятий дает страховой компании инструменты для построения высоко персонализированных отношений, которые, скорее всего, приведут к более высокому уровню удержания клиентов. Таким образом, страховые маркетологи должны улучшить эту способность преобразовывать информацию из различных источников в практические знания.

Прогнозная аналитика может стать ключевым элементом стратегии гиперперсонализации: она может стать начальным моментом в процессе преобразования данных в ценные отношения, улучшения качества обслуживания клиентов для страхователей и создания конкурентных преимуществ для компаний.

3. Прогностическое страхование обеспечивает динамичное взаимодействие с клиентами

Благодаря интеллектуальному страхованию, особенно в сочетании с искусственным интеллектом, страховые компании могут разрабатывать динамические пути клиентов: чат-боты на основе ИИ, «предиктивную маршрутизацию» для определения лучшего агента для конкретного клиента, персонализацию коммуникационной стратегии на основе данных клиента (например , отправку персонализированные предложения для удержания клиентов из группы риска).Предиктивная аналитика может превращать данные в полезную и оперативную информацию в самые важные моменты воронки, от которых зависит завершение бизнес-транзакций между страховыми компаниями и потребителями: продлениеполиса и регистрация.

• Обновление полиса.Это момент, когда четкие и привлекательные сообщения важны как никогда. Для этого требуется инновационное и эффективное решение, которое обогатит общение, сделав его очень актуальным и интерактивным.Персонализированные видеоролики , которые переводят результаты предиктивной аналитики в рассказывание историй с помощью изображений, — это тип контента, который лучше всего подходит для последовательного, четкого и увлекательного общения с каждым клиентом.
• Онбординг .Когда дело доходит до адаптации нового клиента, каждая возможность контакта имеет ценность, потому что она потенциально неповторима. Даже всфере страхования .Цифровые инструменты сегодня позволяют автоматически загружать данные профиля на внутренние платформы. Оттуда, с помощью предиктивной аналитики, эти данные будут формировать базу знаний, из которой можно извлечь информацию для создания опыта, который все больше ориентируется на конкретные потребности страхователей (потенциальные и приобретенные). На данном этапе также важны всерешения , которые предлагают организациям полный охват цифровых процессов, связанных с фискальными и документарными процессами, и обеспечивают их беспрепятственную интеграцию с уже используемыми инструментами и процедурами (включая основные функцииэлектронных подписей).

Выяснив, что такое прогнозная аналитика и как она работает в страховой отрасли, и выделив бесчисленные преимущества, которые она предлагает, мы можем сделать некоторые выводы. Например, мы можем сказать, чтознания, полученные с помощью методов и инструментов прогнозного страхования, обеспечивают прочную основу для разработки более целенаправленных бизнес-предложений.Благодаря этому компании могут легко устанавливать связь с новыми клиентами и поддерживать ценные отношения с существующими клиентами, предоставляя им высоко персонализированные услуги, от сообщений о том, когда и как оплачивать их полисы, до процессов обслуживания клиентов.