预测性保险：它是什么以及对保险业的好处

预测性保险是一种高级分析类型，它允许保险公司使用其历史数据，结合统计模型、数据挖掘技术和机器学习进行预测。 保险公司使用预测分析来识别他们可用的大量数据流中的重复模式，并使用这些模式来识别风险和开发机会。

在这篇文章中，我们将看到预测性保险如何在漏斗的不同阶段实现动态客户参与，从入职流程到保单更新。 我们还将发现为什么将预测性保险整合到日常运营中现在是一项必不可少的战略举措，也是唯一能够使客户体验符合客户日益高的期望的举措。

什么是预见性保险？

在保险中使用预测分析的做法并不新鲜。 事实上，保险公司多年来一直依赖它。 关键区别在于，今天的分析活动不再是手动完成，而是通过基于人工智能的技术来完成，这些技术可以自动执行冗余和重复的任务，并简化和加速传统上耗时且容易出现人为错误的流程。

如今，公司充斥着各种类型的数据——从日志文件和图像到视频。 从这些数据中获得洞察力并预测未来的结果、趋势和行为现在可以通过人工智能应用程序和机器学习算法进行处理。从这些过程中产生的信息使公司能够优化他们的战略，从而最大限度地降低风险和最大化利润。

因此，预测保险是应用于保险业的预测分析，是一种非常有效的工具，用于处理索赔和检测欺诈、预测财务风险和优化价格、识别退出风险情况，并制定专门的建议来说服不满意或犹豫不决的客户更新他们的政策并保持覆盖范围。

预测性保险流程的步骤

保险业的预测分析涉及收集和分析大型数据集，从中可以提取有用的见解来预测损害、欺诈和保单取消风险的可能性。 为了使预测分析能够提供有效支持，必须解决许多步骤：

1. 定义目标、数据集、指标。

在开始任何分析活动之前，甚至在数据收集之前，必须确定目标：从检测欺诈企图到优化费率计划，从开发追加销售和交叉销售建议到增加客户参与度和激活自助服务模式。在此阶段，定义要分析的数据集至关重要。 下一步是确定最合适的 KPI 来衡量不同计划的成功与否。 只有通过选择指标（必须适合目标集），才有可能评估所获得的结果，并且如果采用的预测模型不起作用，则能够立即进行干预以对其进行修改。

2. 数据采集：保险科技不可或缺的支撑

为了使预测性保险产生越来越准确的结果，收集大量历史数据至关重要。 今天，许多保险机构从许多来源收集信息。 拥有一个数据湖是一个很好的做法，一个集中的存储库，所有数据，无论是定量的还是定性的，结构化的还是非结构化的，都流入其中。 人工智能提供的令人难以置信的支持在这里显而易见：不再需要手动提取数据。今天可用的保险技术，Insurtech——一个结合了“保险”和“技术”的总称，指的是与保险业技术和数字创新相关的一切——能够自动和自主地从各种来源（移动应用程序）收集数据、远程信息处理、物联网、客户互动、社交媒体等）。

保险科技的一个关键要素和数据收集的一个关键步骤是非物质化——在数字化纸质文档和直接创建数字文档的意义上。通过从数字文档中提取数据，保险公司可以快速获取有关其客户的知识，这些知识不仅比过去多得多，而且可以超过过去，达到以前无法想象的粒度级别。 事实上，这些工具可以根据可根据具体信息要求逐案选择的同质特征，将客户细分为越来越具体的集群。

收集数据后，在进行实际分析之前还有一项工作要做：在将数据输入预测分析模型之前，必须确认数据的相关性和质量。 这基本上意味着：检查它们的格式，删除重复的数据点，并检查数据类型以将它们与其来源相关联。

3. 建模与分发

一旦收集了所有数据并确定了要检验的假设，我们就可以继续建模，换句话说，选择或创建预测分析模型。 这是使用机器学习技术的阶段。创建并测试模型后，您可以通过将其包含在真实的软件应用程序中（例如，在理赔管理流程中或在自动个性化保单计划的平台中）来开始部署它。

4.监控

现在，需要记录和评估预测分析模型的性能，以及它在完全部署时是否满足预期的性能和准确性要求。 KPI 在初始阶段（目标设定阶段）显示什么？ 监控必须持续且及时：模型结果可能会发生显着变化，即使在相对较短的时间内也是如此，持续监控对于确定预测分析系统是否以及何时不再提供相关见解至关重要。

保险业预测分析的好处

超过三分之二的保险公司计划在未来几年增加对数据收集和分析的投资，预测分析模型的使用将对整个保险业产生重大影响。推动越来越多地采用预测性保险工具和方法的好处是什么？

一、预见性保险助力经济增长

对于67% 的保险公司，预测分析有助于减少与保单发行和承保相关的费用，而60% 的保险公司表示销售额和盈利能力有所提高。这两项发现告诉我们，高级数据分析有助于最大限度地减少浪费并提高资源的有效利用，包括以创新方式利用现有技术。

通过预测分析，公司能够确保有针对性的保险计划、加快索赔处理并提供更加个性化的客户体验。 这一切都创造了一种竞争优势，可以吸引新客户并留住现有客户。

预测性保险在识别潜在市场方面也发挥着战略作用：质量数据可用于揭示目标受众的行为模式和共同特征，并发现被忽视的增长或未开发细分市场的新领域。

2. 预测性保险支持超个性化体验

预测分析使您能够检测客户行为模式并识别不满意且可能不会续保的客户。 借助数据分析产生的全面而及时的洞察力，您可以专注于这些保单持有人的动机，并专注于创造能够满足他们的偏好和需求的体验。

通过预测客户的需求和行为，您可以设计更加个性化的交互并建立持久的关系。例如，预测分析用于根据索赔历史提供定制的保险计划。 保险公司必须努力在客户旅程的任何阶段提供个性化服务，从报价到承保等等。 然而，要实现这些目标，个性化可能已经不够了。

Capgemini表示，“谈到保险业，当今的首要任务是制定明确的超个性化战略，该战略侧重于基于体验的参与：在正确的时间通过正确的渠道提供正确的产品。”

有效的超个性化战略包含三个基本方面：深入了解客户、使用新技术以及采用完全以客户为中心的营销方法。

• 客户理解。数据来自您的客户与公司互动的所有接触点：网站、移动应用程序、社交媒体、联络中心。 收集的信息必须安全存储，同时参与该特定项目的团队可以轻松访问。
• 使用技术。必须在专用位置收集、分类和编目数据，例如CRM或集成不同功能的高级平台：从使用所有可用渠道在不同接触点上与客户进行有效沟通的CCM ，到支持交互式体验的产品。
• 个性化营销。在不同营销中使用来自不同渠道的客户数据为保险公司提供了建立高度个性化关系的工具，这更有可能导致更高水平的保留。 因此，保险营销人员必须增强这种能力，将来自各种来源的信息转化为可立即采取行动的知识。

预测分析可以成为超个性化战略中的关键要素：它可以是将数据转化为有价值的关系、改善保单持有人的客户体验并为公司创造竞争优势的过程中的初始时刻。

3. 预测性保险支持动态客户参与

通过预测性保险，尤其是在人工智能增强的情况下，保险公司可以设计动态的客户旅程：基于人工智能的聊天机器人、“预测性路由”以确定特定客户的最佳代理人、基于客户数据的个性化沟通策略（例如发送个性化优惠以留住有风险的客户）。预测分析可以在漏斗中最敏感的时刻将数据转化为可用且可立即采取行动的信息，保险公司和消费者之间的业务交易的完成取决于：保单更新和入职。

• 政策更新。这是清晰和引人入胜的信息比以往任何时候都更加重要的时刻。 它需要一种既创新又有效的解决方案，以丰富交流，使其成为高度相关的互动体验。个性化视频将预测分析的结果转化为用图像讲述的故事，是最适合为每个客户实现一致、清晰和引人入胜的沟通类型的内容类型。
• 入职。当涉及到新客户入职时，每一次接触的机会都是有价值的，因为它可能是不可重复的。 即使在保险业。 今天的数字工具可以自动将配置文件数据上传到内部平台。 从那里，通过预测分析，这些数据将继续形成知识库，从中可以提取见解，以建立越来越以保单持有人（潜在和已获得）的特定需求为中心的体验。 在这个阶段同样重要的是所有解决方案，为组织提供与财务和基于文档的流程相关的数字流程的完整覆盖，并使它们能够与已经使用的工具和程序无缝集成（包括电子签名的基本功能）。

在阐明了什么是预测分析及其在保险业中的运作方式并强调了它提供的无数好处之后，我们可以得出一些结论。 例如，我们可以说，通过预测性保险技术和工具产生的知识为开发更具中心性的业务建议提供了坚实的基础。 因此，公司能够轻松地与新客户建立联系并与现有客户保持有价值的关系，为他们提供高度个性化的服务，从关于何时以及如何支付保单的沟通，到客户服务流程。