Tahmine dayalı sigorta: nedir ve sigorta endüstrisi için faydaları

Tahmine dayalı sigorta, sigorta şirketlerinin tarihsel verilerini kullanarak , istatistiksel modelleri, veri madenciliği tekniklerini ve makine öğrenimini birleştirerektahminler yapmasına olanak tanıyan gelişmiş bir analiz türüdür .Sigorta şirketleri, kendilerine sunulan büyük veri akışı içinde yinelenen kalıpları belirlemek için tahmine dayalı analitiği kullanır ve bu kalıpları riskleri belirlemek ve fırsatları geliştirmek için kullanır.

Bu gönderide,tahmine dayalı sigortanın, alışma süreçlerinden poliçe yenilemeye kadar huninin farklı aşamalarında dinamik müşteri katılımını nasıl sağladığını göreceğiz .Ayrıca, tahmine dayalı sigortayı günlük operasyonlara entegre etmenin artık neden önemli ve stratejik bir hareket olduğunu, müşterilerin giderek artan yüksek beklentileriyle eşleşen bir müşteri deneyimi sağlayabilen tek hamle olduğunu keşfedeceğiz.

Tahmini sigorta nedir?

Tahmine dayalı analitiği sigortacılıkta kullanma uygulaması yeni değil; Aslında, sigorta şirketleri yıllardır buna güveniyor. Temel fark, günümüzde analiz faaliyetinin artık manuel olarak değil, gereksiz ve tekrarlayan görevleri otomatikleştiren ve geleneksel olarak zaman alan ve insan hatasına açık süreçleri düzene koyan ve hızlandıran yapay zeka tabanlı teknolojiler aracılığıyla yapılmasıdır.

Günümüzde şirketler, günlük dosyaları ve görüntülerden videoya kadar çeşitli türde verilerle dolup taşıyor. Bu verilerden içgörü elde etmek ve gelecekteki sonuçları, eğilimleri ve davranışları tahmin etmek artık yapay zeka uygulamaları ve makine öğrenimi algoritmaları aracılığıyla işlenebilir.Bu süreçlerden elde edilen bilgiler, şirketlerinriskleri en aza indirmek ve kârları en üst düzeye çıkarmak için stratejilerini optimize etmelerini sağlar .

Tahmine dayalı sigorta, bu nedenle, sigorta endüstrisine uygulanan tahmine dayalı analitiktir ; iddiaları işlemek ve dolandırıcılığı tespit etmek, finansal riskleri tahmin etmek ve fiyatları optimize etmek, ayrılma riski durumlarını belirlemek ve memnun olmayan veya kararsız müşterileri ikna etmek için özel teklifler geliştirmek için kullanılan olağanüstü etkili bir araçtır. poliçelerini yenilemek ve teminatlarını sürdürmek.

Tahmine dayalı sigorta sürecindeki adımlar

Sigortacılıkta tahmine dayalı analitik, hasar, dolandırıcılık ve poliçe iptali riskini tahmin etmek için faydalı içgörülerin çıkarılabileceği büyük veri kümelerinin toplanmasını ve analizini içerir. Tahmine dayalı analitiklerin etkili destek sağlaması için bir dizi adımın ele alınması gerekir:

1. Hedefleri, veri setlerini, ölçümleri tanımlayın.

Herhangi bir analitik faaliyete başlamadan önce, hatta veri toplamadan önce, hedefleri belirlemek çok önemlidir : dolandırıcılık girişimlerini tespit etmekten ücret planlarını optimize etmeye ve ek satış ve çapraz satış teklifleri geliştirmekten müşteri katılımını artırmaya ve self servis modlarını etkinleştirmeye kadar.Bu aşamada,analiz edilecek veri setinin tanımlanması çok önemlidir .Bir sonraki adım, farklı girişimlerin başarısını ölçmek için en uygun KPI'ları belirlemektir. Elde edilen sonuçları değerlendirmek ve benimsenen tahmine dayalı model işe yaramazsa, onu değiştirmek için hemen müdahale edebilmek, yalnızca -belirlenen hedeflere uygun olması gereken- birölçüt seçimi yoluyla mümkün olacaktır.

2. Veri toplama: InsurTech için vazgeçilmez bir destek

Öngörülü sigortanın giderek daha doğru sonuçlar üretmesi için büyük hacimli tarihsel verilerin toplanması çok önemlidir. Günümüzde birçok sigorta kuruluşu birçok kaynaktan bilgi toplamaktadır. Bir veri gölüne, hem nicel hem de nitel, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış tüm verilerin aktığı merkezi bir havuza sahip olmak iyi bir uygulamadır. Yapay zekanın sağladığı inanılmaz destek burada açıkça görülüyor: Verilerin artık manuel olarak çıkarılması gerekmiyor .Bugün mevcut olan sigorta teknolojisi, "sigorta" ve "teknoloji"yi birleştiren vesigorta endüstrisindeki teknolojik ve dijital yeniliklerle ilgili her şeyi ifade eden bir şemsiye terim olan Insurtech, çeşitli kaynaklardan (mobil uygulamalar) otomatik ve özerk bir şekilde veri toplayabilir. , telematik, IoT, müşteri etkileşimleri, sosyal medya vb.).

Insurtech'in temel unsurlarından biri ve veri toplamada önemli bir adım kaydileştirmedir- hem kağıt belgeleri sayısallaştırma hem de doğrudan dijital belge oluşturma anlamında.Sigorta şirketleri, dijital belgelerden veri çıkararak, müşterileri hakkında geçmişte olduğundan önemli ölçüde daha fazla bilgi edinmekle kalmayıp, daha önce düşünülemez ayrıntı düzeyine ulaşmak için bunu aşabilir. Aslında bu araçlar, belirli bilgi gereksinimlerine bağlı olarak duruma göre seçilebilen homojen özelliklere dayalı olarak müşterileri giderek daha spesifik kümelere ayırmayı mümkün kılar.

Verileri topladıktan sonra, gerçek analize geçmeden önce yapılması gereken bir görev daha vardır:verilerin uygunluğu ve kalitesi, bir tahmine dayalı analiz modeline girmeden önce onaylanmalıdır.Bu temel olarak şu anlama gelir: biçimlerini kontrol etmek, yinelenen veri noktalarını kaldırmak ve veri türlerini kaynaklarıyla ilişkilendirmek için gözden geçirmek.

3. Modelleme ve dağıtım

Tüm veriler toplandıktan ve test edilecek hipotez belirlendikten sonra modellemeye, yani tahmine dayalı analiz modelini seçmeye veya oluşturmaya geçebiliriz. Makine öğrenimi tekniklerinin kullanıldığı aşamadır .Model oluşturulduktan ve test edildikten sonra, onu gerçek bir yazılım uygulamasına (örneğin, talep yönetimi akışına veya politika planlarını otomatik olarak kişiselleştirmeye yönelik platformlara) dahil ederek konuşlandırmaya başlayabilirsiniz.

4. İzleme

Şimdi, tahmine dayalı analitik modelinin performansının kaydedilmesi ve değerlendirilmesi ve tamamen devreye alındığında beklenen performans ve doğruluk gereksinimlerini karşılayıp karşılamadığı meselesi. KPI'lar ilk aşamada (hedef belirleme aşamasında) ne gösteriyor? İzleme sürekli ve zamanında olmalıdır: model sonuçları, nispeten kısa dönemlerde bile önemli ölçüde değişebilir ve tahmine dayalı analitik sisteminin artık ilgili içgörüler sağlayıp sağlamadığını ve ne zaman sunmadığını belirlemek için sürekli izleme önemlidir .

Tahmine dayalı analitiğin sigorta sektöründeki faydaları

Sigorta şirketlerinin üçte ikisinden fazlasının önümüzdeki yıllarda veri toplama ve analize yaptığı yatırımı artırmayı planladığı düşünülürse , tahmine dayalı analitik modellerinin kullanımının sigorta sektörü genelinde önemli bir etkisi olacaktır.Tahmine dayalı sigorta araçlarının ve metodolojilerinin giderek daha fazla benimsenmesini sağlayan faydalar nelerdir?

1. Tahmine dayalı sigorta ekonomik büyümeye katkı sağlar

Sigorta şirketlerinin %67'si için tahmine dayalı analitik, bir poliçenin düzenlenmesi ve sigortalanmasıyla ilgili masrafların azaltılmasına yardımcı olurken, %60'ısatışları ve karlılığı artırdığını bildirdi. Bu iki bulgu bize, gelişmiş veri analitiğinin , mevcut teknolojilerin yenilikçi yöntemlerle kullanılması da dahil olmak üzere, israfın en aza indirilmesine ve kaynakların etkin kullanımının artırılmasına yardımcı olduğunu söylüyor.

Tahmine dayalı analitik ile bir şirket, hedeflenen sigorta planlarını güvence altına alabilir, talep işleme sürecini hızlandırabilir ve daha kişiselleştirilmiş müşteri deneyimleri sunabilir. Tüm bunlar, yeni müşterileri çekebilecek ve mevcut müşterileri elde tutabilecek bir rekabet avantajı yaratır.

Tahmine dayalı sigorta aynı zamanda potansiyel pazarların belirlenmesinde stratejik bir rol oynar : kaliteli veriler, hedef kitlenin davranış kalıplarını ve ortak özelliklerini ortaya çıkarmak ve gözden kaçan yeni büyüme ceplerini veya keşfedilmemiş bölümleri keşfetmek için kullanılabilir.

2. Tahmine dayalı sigorta, hiper kişiselleştirilmiş deneyimleri destekler

Tahmine dayalı analitik, müşteri davranışı kalıplarını tespit etmenize ve memnun olmayan ve politikalarını yenilemeyenleri belirlemenize olanak tanır. Veri analizinden elde edilen kapsamlı ve güncel içgörülerle, bu sigortalıların motivasyonlarına, tercihlerine ve ihtiyaçlarına cevap verebilecek deneyimler yaratmaya odaklanabilirsiniz.

Müşterilerin ihtiyaçlarını ve davranışlarını tahmin ederek daha da kişiselleştirilmiş etkileşimler tasarlayabilir ve kalıcı ilişkiler kurabilirsiniz.Örneğin, tahmine dayalı analitik, hasar geçmişine dayalı özelleştirilmiş sigorta planları sunmak için kullanılır. Sigortacılar, fiyat teklifinden sigortalamaya ve ötesine kadar müşteri yolculuğunun herhangi bir noktasında teklifleri kişiselleştirmeye çalışmalıdır. Ancak bu hedeflere ulaşmak için kişiselleştirme artık yeterli olmayabilir.

Capgemini'ye göre , "Sigorta sektörü söz konusu olduğunda, bugünün önceliği, deneyime dayalı etkileşime odaklanan, iyi tanımlanmış bir hiper kişiselleştirme stratejisidir: doğru ürünleri, doğru zamanda, doğru kanallardan sunmak."

Etkili bir hiper kişiselleştirme stratejisinin üç temel yönü vardır: müşteriyi derinlemesine anlamak, yeni teknolojileri kullanmak ve tamamen müşteri odaklı bir pazarlama yaklaşımı kullanmak.

• Müşteri anlayışı.Veriler, müşterilerinizin şirketle etkileşime girdiği tüm temas noktalarından gelir: web sitesi, mobil uygulama, sosyal medya, iletişim merkezi. Toplanan bilgiler güvenli bir şekilde saklanmalı ve aynı zamanda söz konusu projede yer alan ekipler tarafından kolayca erişilebilir olmalıdır.
• Teknolojileri kullanın.Veriler,CRM'ler veya farklı işlevleri entegre eden gelişmiş platformlargibi özel yerlerde toplanmalı, sıralanmalı ve kataloglanmalıdır : mevcut tüm kanalları kullanan farklı temas noktalarındaki müşterilerle verimli iletişim sağlayanCCM'lerdenetkileşimli deneyimler sağlayan ürünlere kadar .
• Kişiselleştirilmiş pazarlama.Farklı pazarlamada çeşitli kanallardan gelen müşteri verilerinin kullanılması, bir sigorta şirketine, yüksek düzeyde kişiselleştirilmiş ilişkiler kurma araçları sağlar ve bu ilişkilerin daha yüksek elde tutma düzeyleriyle sonuçlanması daha olasıdır. Bu nedenle, sigorta pazarlamacıları, çeşitli kaynaklardan gelen bilgileri hemen eyleme geçirilebilir bilgiye çevirme becerisini geliştirmelidir.

Tahmine dayalı analitik, hiper kişiselleştirme stratejisinde önemli bir unsur haline gelebilir: verileri değerli ilişkilere dönüştüren, poliçe sahipleri için müşteri deneyimini iyileştiren ve şirketler için rekabet avantajı yaratan bir süreçte ilk an olabilir.

3. Tahmine dayalı sigorta, dinamik müşteri katılımı sağlar

Tahmine dayalı sigortacılık yoluyla, özellikle yapay zeka ile geliştirildiğinde, sigorta şirketleri dinamik müşteri yolculukları tasarlayabilir: yapay zeka tabanlı sohbet robotları, belirli bir müşteri için en iyi acenteyi belirlemek için "öngörülü yönlendirme", müşteri verilerine dayalı iletişim stratejisinin kişiselleştirilmesi (gönderme gibi ) risk altındaki müşterileri elde tutmak için kişiselleştirilmiş teklifler).Tahmine dayalı analitik, sigorta şirketleri ile tüketiciler arasındaki ticari işlemlerin tamamlanmasının bağlı olduğu huninin en hassas anlarında verileri kullanılabilir ve anında eyleme geçirilebilir bilgilere dönüştürebilir:poliçe yenileme ve işe alma.

• Politika yenileme.Bu, net ve ilgi çekici mesajların her zamankinden daha önemli olduğu an. İletişimi zenginleştirmek ve onu son derece alakalı, etkileşimli bir deneyim haline getirmek için hem yenilikçi hem de etkili bir çözüm gerektirir. Tahmine dayalı analitiğin sonuçlarını resimlerle hikaye anlatımına çevirenkişiselleştirilmiş videolar , her müşteri için tutarlı, net ve ilgi çekici bir iletişim türü elde etmek için en uygun içerik türüdür.
• Katılım .Yeni bir müşteriyi işe alma söz konusu olduğunda, potansiyel olarak tekrarlanamaz olduğu için her iletişim fırsatı değerlidir.Sigorta sektöründe bile .Günümüzde dijital araçlar, profil verilerinin dahili platformlara otomatik olarak yüklenmesini mümkün kılmaktadır. Oradan, tahmine dayalı analitik yoluyla, bu veriler, poliçe sahiplerinin (potansiyel ve edinilmiş) belirli ihtiyaçlarına giderek daha fazla odaklanan deneyimler oluşturmak için içgörülerin çıkarılabileceği bilgi tabanını oluşturmaya devam edecek. Kuruluşlaramali ve belge tabanlı süreçlerle ilgili dijital süreçlerin tam kapsamını sunan ve halihazırda kullanımda olan araç ve prosedürlerle ( elektronik imzalarıntemel işlevleri dahil) sorunsuz entegrasyonunu sağlayan tümçözümlerde bu aşamada çok önemlidir .

Tahmine dayalı analitiğin ne olduğunu ve sigorta sektöründe nasıl çalıştığını açıkladıktan ve sunduğu sayısız faydayı vurguladıktan sonra bazı sonuçlar çıkarabiliriz. Örneğin, öngörülü sigortacılık teknikleri ve araçları ile üretilen bilginin daha merkezli iş teklifleri geliştirmek için sağlam bir temel oluşturduğunu söyleyebiliriz.Bu sayede şirketler, poliçelerinin ne zaman ve nasıl ödeneceğine ilişkin iletişimden müşteri hizmetleri süreçlerine kadar son derece kişiselleştirilmiş hizmetler sunarak yeni müşterilerle kolayca bağlantı kurabilir ve mevcut müşterilerle değerli ilişkilerini sürdürebilir.