การประกันภัยเชิงคาดการณ์: มันคืออะไรและประโยชน์ของธุรกิจประกันภัย

การประกันภัยเชิงคาดการณ์คือการวิเคราะห์ขั้นสูงประเภทหนึ่งที่ช่วยให้บริษัทประกันภัยสามารถคาดการณ์โดยใช้ข้อมูลในอดีต ผสมผสานแบบจำลองทางสถิติ เทคนิคการขุดข้อมูล และการเรียนรู้ของเครื่องบริษัทประกันภัยใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อระบุรูปแบบที่เกิดซ้ำภายในกระแสข้อมูลจำนวนมหาศาลที่มีให้ และใช้รูปแบบเหล่านี้เพื่อระบุความเสี่ยงและพัฒนาโอกาส

ในโพสต์นี้ เราจะมาดูกันว่าประกันภัยเชิงคาดการณ์ช่วยให้ลูกค้ามีส่วนร่วมแบบไดนามิกได้อย่างไรในขั้นตอนต่างๆ ของช่องทาง ตั้งแต่กระบวนการเริ่มต้นใช้งานไปจนถึงการต่ออายุกรมธรรม์นอกจากนี้ เรายังจะได้ค้นพบว่าเหตุใดการรวมการประกันภัยเชิงคาดการณ์เข้ากับการดำเนินงานประจำวันจึงกลายเป็นการเคลื่อนไหวเชิงกลยุทธ์ที่สำคัญ และเป็นเพียงวิธีเดียวที่สามารถสร้างประสบการณ์ของลูกค้าที่ตรงกับความคาดหวังที่สูงขึ้นเรื่อยๆ ของลูกค้า

การประกันภัยเชิงคาดการณ์คืออะไร?

การฝึกใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในการประกันภัยไม่ใช่เรื่องใหม่ ในความเป็นจริง บริษัท ประกันภัยได้พึ่งพามาหลายปีแล้ว ความแตกต่างที่สำคัญคือทุกวันนี้ กิจกรรมการวิเคราะห์ไม่ได้ดำเนินการด้วยตนเองอีกต่อไป แต่ใช้เทคโนโลยีที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์ ซึ่งทำให้งานที่ซ้ำซ้อนและซ้ำซ้อนเป็นไปโดยอัตโนมัติ ปรับปรุงและเพิ่มความเร็วให้กับกระบวนการแบบดั้งเดิมที่ใช้เวลานานและเกิดข้อผิดพลาดได้ง่าย

ทุกวันนี้ บริษัทต่าง ๆ เต็มไปด้วยข้อมูลประเภทต่าง ๆ ตั้งแต่ไฟล์บันทึกและรูปภาพไปจนถึงวิดีโอ การรับข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลนี้และการคาดการณ์ผลลัพธ์ แนวโน้ม และพฤติกรรมในอนาคตสามารถ ประมวลผลผ่านแอปพลิเคชันปัญญาประดิษฐ์และอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องข้อมูลที่เกิดจากกระบวนการเหล่านี้ช่วยให้บริษัทสามารถปรับกลยุทธ์ให้ เหมาะสม เพื่อลดความเสี่ยงและเพิ่มผลกำไรสูงสุด

การประกันภัยเชิงคาดการณ์จึงเป็นการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ที่ใช้กับอุตสาหกรรมประกันภัย ซึ่ง เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพเป็นพิเศษซึ่งใช้ในการดำเนินการเรียกร้องและตรวจจับการฉ้อโกง เพื่อคาดการณ์ความเสี่ยงทางการเงินและปรับราคาให้เหมาะสม เพื่อระบุสถานการณ์ความเสี่ยงการออกกลางคัน และพัฒนาข้อเสนอเฉพาะเพื่อโน้มน้าวใจลูกค้าที่ไม่พอใจหรือไม่แน่ใจ เพื่อต่ออายุกรมธรรม์และรักษาความคุ้มครอง

ขั้นตอนในกระบวนการประกันภัยเชิงทำนาย

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในการประกันภัยเกี่ยวข้องกับการรวบรวมและวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งสามารถดึงข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์ออกมาเพื่อคาดการณ์โอกาสที่จะเกิดความเสียหาย การฉ้อโกง และความเสี่ยงจากการยกเลิกกรมธรรม์ สำหรับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อให้การสนับสนุนอย่างมีประสิทธิภาพ จะต้องดำเนินการหลายขั้นตอน:

1. กำหนดวัตถุประสงค์ ชุดข้อมูล ตัวชี้วัด

ก่อนที่จะเริ่มกิจกรรมการวิเคราะห์ใดๆ แม้กระทั่งก่อนการรวบรวมข้อมูล สิ่งสำคัญคือต้อง กำหนดวัตถุประสงค์: ตั้งแต่การตรวจจับความพยายามในการฉ้อโกง ไปจนถึงการปรับแผนอัตราให้เหมาะสมที่สุด และจากการพัฒนาข้อเสนอการขายต่อยอดและการขายต่อเนื่อง ไปจนถึงการเพิ่มการมีส่วนร่วมของลูกค้าและเปิดใช้งานโหมดบริการตนเองในขั้นตอนนี้ การ กำหนดชุดข้อมูลที่จะวิเคราะห์ เป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งขั้นตอนต่อไปคือการระบุ KPI ที่เหมาะสมที่สุดเพื่อวัดความสำเร็จของความคิดริเริ่มต่างๆ ผ่านการเลือกเมตริก เท่านั้น ซึ่งต้องเหมาะสมกับวัตถุประสงค์ที่ตั้งไว้ จึงจะสามารถประเมินผลลัพธ์ที่ได้รับ และหากแบบจำลองการคาดการณ์ที่นำมาใช้ใช้งานไม่ได้ จะสามารถแทรกแซงเพื่อแก้ไขได้ทันที

2. การรวบรวมข้อมูล: การสนับสนุนที่ขาดไม่ได้สำหรับ InsurTech

สำหรับการประกันเชิงคาดการณ์เพื่อสร้างผลลัพธ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้น การรวบรวมข้อมูลประวัติปริมาณมากเป็นสิ่งจำเป็น ทุกวันนี้ องค์กรประกันภัยหลายแห่งรวบรวมข้อมูลจากหลายแหล่ง เป็นแนวปฏิบัติที่ดีที่จะมี Data Lake ซึ่งเป็นพื้นที่เก็บข้อมูลแบบรวมศูนย์ที่ซึ่งข้อมูลทั้งหมดทั้งเชิงปริมาณและเชิงคุณภาพมีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างไหลเวียน การสนับสนุนที่น่าทึ่งจากปัญญาประดิษฐ์มีให้เห็นที่นี่: ข้อมูล ไม่จำเป็นต้องถูกแยกออกด้วยตนเองอีกต่อไปเทคโนโลยีการประกันภัยที่มีอยู่ในปัจจุบันInsurtech — เป็นคำที่รวมเอา “การประกันภัย” และ “เทคโนโลยี” และหมายถึงทุกสิ่งที่เกี่ยวข้องกับ นวัตกรรมทางเทคโนโลยีและดิจิทัลในอุตสาหกรรมการประกันภัย— สามารถรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ ได้โดยอัตโนมัติและเป็นอิสระ (แอปพลิเคชันมือถือ , เทเลเมติกส์, IoT, การโต้ตอบกับลูกค้า, โซเชียลมีเดีย ฯลฯ)

องค์ประกอบสำคัญของ insurtech และขั้นตอนสำคัญในการรวบรวมข้อมูลคือการแยกส่วนออกจากวัตถุ —ในแง่ของการแปลงเอกสารกระดาษเป็นดิจิทัลและสร้างเอกสารดิจิทัลโดยตรงด้วยการแยกข้อมูลจากเอกสารดิจิทัล บริษัทประกันภัยสามารถรับความรู้เกี่ยวกับลูกค้าของตนได้อย่างรวดเร็ว ซึ่งไม่เพียงแต่มีมากขึ้นกว่าในอดีตมากเท่านั้น แต่ยังสามารถเพิ่มระดับที่เกินกว่าที่คาดคิดมาก่อนได้อีกด้วย ในความเป็นจริง เครื่องมือเหล่านี้ทำให้สามารถแบ่งย่อยลูกค้าออกเป็นคลัสเตอร์ที่เฉพาะเจาะจงมากขึ้นเรื่อยๆ ตามลักษณะที่เป็นเนื้อเดียวกันซึ่งสามารถเลือกได้เป็นรายกรณี ขึ้นอยู่กับข้อกำหนดด้านข้อมูลเฉพาะ

หลังจากรวบรวมข้อมูลแล้ว มีอีกหนึ่งงานที่ต้องทำก่อนที่จะดำเนินการวิเคราะห์จริง: ต้องยืนยันความเกี่ยวข้องและคุณภาพของข้อมูล ก่อนที่จะป้อนลงในแบบจำลองการวิเคราะห์เชิงทำนายโดยทั่วไปหมายถึง: การตรวจสอบรูปแบบ การลบจุดข้อมูลที่ซ้ำกัน และการตรวจสอบประเภทข้อมูลเพื่อเชื่อมโยงกับแหล่งที่มา

3. การสร้างแบบจำลองและการจัดจำหน่าย

เมื่อรวบรวมข้อมูลทั้งหมดและกำหนดสมมติฐานที่จะทดสอบแล้ว เราก็สามารถดำเนินการสร้างแบบจำลองได้ กล่าวคือ เลือกหรือสร้างแบบจำลองการวิเคราะห์เชิงทำนาย นี่คือขั้นตอนที่ ใช้ เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องหลังจากสร้างและทดสอบแบบจำลองแล้ว คุณสามารถเริ่มปรับใช้ได้โดยการรวมไว้ในแอปพลิเคชันซอฟต์แวร์จริง (เช่น ในโฟลว์การจัดการการเรียกร้องหรือในแพลตฟอร์มสำหรับแผนนโยบายส่วนบุคคลโดยอัตโนมัติ)

4. การตรวจสอบ

ตอนนี้ เป็นเรื่องของการบันทึกและประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลองการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ และดูว่าเป็นไปตามข้อกำหนดด้านประสิทธิภาพและความแม่นยำที่คาดไว้หรือไม่เมื่อปรับใช้ทั้งหมด KPIs แสดงอะไรในระยะเริ่มต้น (ของการตั้งเป้าหมาย)? การตรวจสอบต้องคงที่และทันท่วงที: ผลลัพธ์ของแบบจำลองสามารถเปลี่ยนแปลงได้อย่างมีนัยสำคัญ แม้ในช่วงเวลาที่ค่อนข้างสั้น และ การตรวจสอบอย่างต่อเนื่องเป็นสิ่งสำคัญ เพื่อระบุว่าเมื่อใดและเมื่อใดที่ระบบการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ไม่ได้ให้ข้อมูลเชิงลึกที่เกี่ยวข้องอีกต่อไป

ประโยชน์ของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในอุตสาหกรรมประกันภัย

มากกว่า สองในสามของผู้ประกันตน วางแผนที่จะเพิ่มการลงทุนในการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า การใช้แบบจำลองการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จะมีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญทั่วทั้งอุตสาหกรรมประกันภัยอะไรคือประโยชน์ที่ผลักดันให้มีการนำเครื่องมือและวิธีการประกันภัยเชิงคาดการณ์มาใช้มากขึ้น?

1. การประกันภัยเชิงคาดการณ์มีส่วนช่วยในการเติบโตทางเศรษฐกิจ

สำหรับ 67% ของบริษัทประกันภัย การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ช่วยลดค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องกับการออกและการรับประกันภัยของกรมธรรม์ ในขณะที่ 60%รายงานว่ายอดขายและผลกำไรเพิ่มขึ้น การค้นพบทั้งสองนี้บอกเราว่าการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูงช่วยลดของเสียและเพิ่มการใช้ทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพ รวมถึงการใช้เทคโนโลยีที่มีอยู่ในรูปแบบที่เป็นนวัตกรรมใหม่

ด้วยการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ บริษัทสามารถรับประกันแผนประกันที่ตรงเป้าหมาย เพิ่มความเร็วในการดำเนินการเรียกร้อง และมอบประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัวแก่ลูกค้ามากขึ้น ทั้งหมดนี้สร้างความได้เปรียบในการแข่งขันที่สามารถดึงดูดลูกค้าใหม่และรักษาลูกค้าเดิมไว้ได้

การประกันภัยเชิงคาดการณ์ยัง มีบทบาทเชิงกลยุทธ์ในการระบุตลาดที่มีศักยภาพ : ข้อมูลคุณภาพสามารถใช้เพื่อเปิดเผยรูปแบบพฤติกรรมและลักษณะทั่วไปของกลุ่มเป้าหมาย และเพื่อค้นหาช่องทางใหม่ ๆ ของการเติบโตที่ถูกมองข้ามหรือกลุ่มที่ยังไม่ได้สำรวจ

2. การประกันภัยเชิงคาดการณ์สนับสนุนประสบการณ์ส่วนบุคคลแบบไฮเปอร์

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ช่วยให้คุณสามารถตรวจจับรูปแบบพฤติกรรมของลูกค้าและระบุพฤติกรรมที่ไม่พอใจและอาจไม่ต่ออายุนโยบายของพวกเขา ด้วยข้อมูลเชิงลึกที่ครอบคลุมและทันท่วงทีซึ่งเป็นผลมาจากการวิเคราะห์ข้อมูล คุณสามารถมุ่งเน้นไปที่แรงจูงใจของผู้ถือกรมธรรม์เหล่านี้และสร้างประสบการณ์ที่สามารถตอบสนองความต้องการและความต้องการของพวกเขาได้

ด้วยการคาดการณ์ความต้องการและพฤติกรรมของลูกค้า คุณสามารถออกแบบการโต้ตอบที่เป็นส่วนตัวยิ่งขึ้นและสร้างความสัมพันธ์ที่ยั่งยืนตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ถูกนำมาใช้เพื่อเสนอแผนประกันที่ปรับแต่งตามประวัติการเคลม ผู้ประกันตนต้องพยายามปรับข้อเสนอให้เป็นส่วนตัวในทุกจุดของการเดินทางของลูกค้า ตั้งแต่การเสนอราคา การรับประกันภัย และอื่นๆ อย่างไรก็ตาม เพื่อให้บรรลุเป้าหมายเหล่านี้ การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณอาจไม่เพียงพออีกต่อไป

Capgemini กล่าวว่า “เมื่อพูดถึงอุตสาหกรรมประกันภัย สิ่งสำคัญในปัจจุบันคือกลยุทธ์การปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคลโดยเฉพาะ ซึ่งเน้นที่การมีส่วนร่วมตามประสบการณ์: การส่งมอบผลิตภัณฑ์ที่เหมาะสม ในเวลาที่เหมาะสม ผ่านช่องทางที่เหมาะสม”

กลยุทธ์การทำ Hyper-Personalization ที่มีประสิทธิภาพ มีองค์ประกอบพื้นฐาน 3 ประการ ได้แก่ การเข้าใจลูกค้าในเชิงลึก การใช้เทคโนโลยีใหม่ๆ และการใช้วิธีทางการตลาดที่มีลูกค้าเป็นศูนย์กลางอย่างเต็มที่

• ความเข้าใจของลูกค้าข้อมูลมาจากจุดสัมผัสทั้งหมดที่ลูกค้าของคุณโต้ตอบกับบริษัท: เว็บไซต์ แอพมือถือ โซเชียลมีเดีย ศูนย์ติดต่อ ข้อมูลที่รวบรวมต้องได้รับการจัดเก็บอย่างปลอดภัยและในขณะเดียวกันก็สามารถเข้าถึงได้ง่ายสำหรับทีมที่มีส่วนร่วมในโครงการนั้นๆ
• ใช้เทคโนโลยีต้องรวบรวม จัดเรียง และจัดทำรายการข้อมูลในสถานที่เฉพาะ เช่นCRM หรือ แพลตฟอร์มขั้นสูงที่รวมฟังก์ชันการทำงานต่างๆ ตั้งแต่CCMที่ ช่วยให้สามารถสื่อสารได้อย่างมีประสิทธิภาพกับลูกค้าในจุดติดต่อต่างๆ โดยใช้ช่องทางที่มีอยู่ทั้งหมด ไปจนถึงผลิตภัณฑ์ที่เปิดใช้งานประสบการณ์แบบโต้ตอบ
• การตลาดส่วนบุคคลการใช้ข้อมูลลูกค้าจากช่องทางต่างๆ ภายในการตลาดที่แตกต่างกันทำให้บริษัทประกันภัยมีเครื่องมือในการสร้างความสัมพันธ์ที่เป็นส่วนตัวสูง ซึ่งมีแนวโน้มที่จะส่งผลให้เกิดการรักษาลูกค้าในระดับที่สูงขึ้น นักการตลาดประกันภัยจึงต้องเพิ่มความสามารถนี้ในการแปลข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ให้เป็นความรู้ที่นำไปปฏิบัติได้ทันที

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถกลายเป็นองค์ประกอบสำคัญภายในกลยุทธ์การปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคล: สามารถเป็นช่วงเวลาเริ่มต้นในกระบวนการที่แปลงข้อมูลเป็นความสัมพันธ์ที่มีค่า ปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าสำหรับผู้ถือกรมธรรม์ และสร้างความได้เปรียบในการแข่งขันให้กับบริษัทต่างๆ

3. การประกันเชิงคาดการณ์ช่วยให้ลูกค้ามีส่วนร่วมแบบไดนามิก

ผ่านการประกันภัยเชิงคาดการณ์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อได้รับการปรับปรุงด้วยปัญญาประดิษฐ์ บริษัทประกันภัยสามารถออกแบบการเดินทางของลูกค้าแบบไดนามิก: แชทบอทที่ใช้ AI, “การกำหนดเส้นทางเชิงคาดการณ์” เพื่อระบุตัวแทนที่ดีที่สุดสำหรับลูกค้าเฉพาะราย, การปรับกลยุทธ์การสื่อสารให้เป็นส่วนตัวตามข้อมูลลูกค้า (เช่น การ ส่ง ข้อเสนอส่วนบุคคลเพื่อรักษาลูกค้าที่มีความเสี่ยง)การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถเปลี่ยนข้อมูลให้เป็นข้อมูลที่ใช้งานได้และดำเนินการได้ทันทีในช่วงเวลาที่ละเอียดอ่อนที่สุดในช่องทาง ซึ่งการทำธุรกรรมทางธุรกิจระหว่างบริษัทประกันภัยและผู้บริโภคจะเสร็จสมบูรณ์นั้นขึ้นอยู่กับการต่ออายุกรมธรรม์และการเริ่มต้นใช้งาน

• การต่ออายุกรมธรรม์นี่คือช่วงเวลาที่ข้อความที่ชัดเจนและมีส่วนร่วมมีความสำคัญมากกว่าที่เคย มันต้องการโซลูชันที่เป็นทั้งนวัตกรรมและมีประสิทธิภาพเพื่อยกระดับการสื่อสาร ทำให้เป็นประสบการณ์เชิงโต้ตอบที่มีความเกี่ยวข้องสูงวิดีโอส่วนบุคคล ซึ่งแปลงผลลัพธ์ของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เป็นการเล่าเรื่องด้วยภาพ เป็นประเภทของเนื้อหาที่เหมาะที่สุดเพื่อให้เกิดการสื่อสารที่สอดคล้อง ชัดเจน และมีส่วนร่วมสำหรับลูกค้าแต่ละราย
• การเริ่มต้นใช้ งานเมื่อพูดถึงการต้อนรับลูกค้าใหม่ ทุกๆ โอกาสในการติดต่อนั้นมีค่าเพราะมีโอกาสเกิดขึ้นซ้ำไม่ได้ แม้แต่ ในอุตสาหกรรมประกันภัยเครื่องมือดิจิทัลในปัจจุบันทำให้สามารถอัปโหลดข้อมูลโปรไฟล์ไปยังแพลตฟอร์มภายในได้โดยอัตโนมัติ จากนั้นผ่านการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ข้อมูลนี้จะถูกนำไปสร้างเป็นฐานความรู้ที่สามารถดึงข้อมูลเชิงลึกออกมาเพื่อสร้างประสบการณ์ที่เน้นความต้องการเฉพาะของผู้ถือกรมธรรม์มากขึ้น (ศักยภาพและได้มา) สิ่งที่สำคัญในขั้นตอนนี้ก็คือโซลูชัน ทั้งหมด ที่ช่วยให้องค์กร ครอบคลุมกระบวนการทางดิจิทัลที่เกี่ยวข้องกับกระบวนการทางบัญชีและเอกสารอย่างครบถ้วนและเปิดใช้งานการผสานรวมอย่างราบรื่นกับเครื่องมือและขั้นตอนที่ใช้งานอยู่แล้ว (รวมถึงฟังก์ชันที่จำเป็นของลายเซ็นอิเล็กทรอนิกส์)

หลังจากชี้แจงว่าการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์คืออะไรและทำงานอย่างไรในอุตสาหกรรมประกันภัย และเน้นถึงประโยชน์นับไม่ถ้วนที่มีให้ เราก็สามารถสรุปผลบางอย่างได้ ตัวอย่างเช่น เราสามารถพูดได้ว่าความรู้ที่เกิดจากเทคนิคและเครื่องมือการประกันภัยเชิงคาดการณ์เป็นรากฐานที่มั่นคงสำหรับการพัฒนาข้อเสนอทางธุรกิจที่มีศูนย์กลางมากขึ้นด้วยเหตุนี้ บริษัทต่างๆ จึงสามารถเชื่อมต่อกับลูกค้าใหม่ได้อย่างง่ายดาย และรักษาความสัมพันธ์อันมีค่ากับลูกค้าเดิม โดยให้บริการที่เป็นส่วนตัวสูงแก่พวกเขา ตั้งแต่การสื่อสารเกี่ยวกับเวลาและวิธีการชำระเงินตามนโยบาย ไปจนถึงกระบวนการดูแลลูกค้า