De Verzekering Revolutie: Hoe Big Data en AI de Industrie Transformeren

De verzekeringsindustrie ondergaat een radicale transformatie dankzij de integratie van data, geavanceerde analyses en kunstmatige intelligentie (AI). Van productontwikkeling tot schadebeheer, verzekeraars gebruiken deze technologieën om hun operaties te verbeteren en betere service aan hun klanten te bieden.

Leiders in de verzekeringssector zijn begonnen met het integreren van data, analyses en AI in vrijwel alle belangrijke functies en workflows, inclusief productontwikkeling, prijsstelling en risicoselectie, onderschrijving, schadebeheer, optimalisatie van contactcentra, distributiebeheer, herverzekering en begrip en modellering van klantreizen.

Selectie van risico’s en onderschrijving

Voor persoonlijke en kleine zakelijke lijnen zijn de beste verzekeraars bezig hun eerstehandsgegevens, inclusief gegevens van het Internet der Dingen (IoT) zoals telematica en draagbare apparaten, te koppelen aan een groeiende verzameling demografische gegevens en bedrijfsgegevens van derden. Deze uitgebreide klantprofielen worden gebruikt als input voor machine learning-modellen om de risicoselectie beter te informeren. Met configuraties met low-code en automatisering bewegen organisaties zich naar een meer gestandaardiseerde en objectieve automatische onderschrijvingsproces, de nauwkeurigheid van prijsstelling verbeterend en de verliesratio’s verlagend, kosten verminderend en de quoteringstijden verkortend.

Bovendien kunnen deze uitgebreide profielen ook worden gebruikt om vooraf gegevens in te vullen, waardoor het quotatieproces wordt gestroomlijnd en het aantal vragen dat de agent of klant moet beantwoorden, wordt verminderd, waardoor een uitzonderlijke klantbeleving wordt gecreëerd.

Productontwikkeling en prijsstelling

Verzekeraars die snel willen innoveren en nieuwe producten willen introduceren of bestaande producten naar nieuwe geografieën willen overbrengen, moeten in staat zijn om op een meer efficiënte manier data te verzamelen vanuit kernsystemen en daarbuiten in hun prijsstellingsmodellen. Met alle beschikbare data kunnen actuarissen en datawetenschappers sneller de frequentie, ernst en kosten van verlies modelleren, waardoor verzekeringsproductmanagers nieuwe tarieven sneller bij de regelgevers kunnen indienen.

Schadebeheer en claimcopiloten

De schadefunctie biedt een fantastische verzameling use-cases voor het gebruik van capaciteiten van AI, machine learning (ML) en generatieve AI. Door gegevens van eerste en derde partijen te benutten, kunnen organisaties een positieve impact hebben op de administratieve kosten en aanpassingskosten van schade, en in het algemeen aanzienlijke kansen zien voor efficiëntieverbeteringen, klanttevredenheid verhogen en frauduleuze activiteiten verminderen.

Er zijn verschillende manieren om schade-analyses aan schadeafhandelaars te presenteren, waaronder het gebruik van claimcopiloten. Met behulp van data en AI van een verzekeraar, zijn claimcopiloten interactieve virtuele assistenten die kunnen helpen met het afronden van routine taken. Ze kunnen schadeoverzichten verschaffen, alsook begeleiding en aanbevelingen die de productiviteit van de schadeafhandelaars verbeteren, en de schadebeloftenteams vrijmaken om zich te richten op het verschaffen van empathie en ondersteuning aan klanten wanneer ze het het meest nodig hebben.

Voorbeelden van kansen in schadeanalyse

  1. Predictief modelleren voor de frequentie en ernst van claims: Dit maakt het mogelijk om de waarschijnlijkheid en de potentiële kosten van toekomstige claims voorspellen op basis van historische data, wat financiële planning en reserve toewijzing verbetert.
  2. Prioriteren en toewijzing van claims: Machine learning-modellen kunnen helpen schadegevallen van hoge waarde of hoog risico te prioriteren voor een snellere verwerking.
  3. Detectie van abnormale claims: Het vroeg in het proces identificeren van minder voor de hand liggende, kostbare schadegevallen, signalerend aan professionals om passend te interveniëren.
  4. Fraudedetectie: Geavanceerde modellen kunnen ongebruikelijke gedragingen of inconsistenties in claiminzendingen detecteren, wat helpt bij het identificeren en onderzoeken van verdachte claims voordat er uitbetalingen worden gedaan.
  5. Beperking van kosten en vermindering van lekkage: Identificeren van gebieden waar kosten mogelijk weglekken als gevolg van onnodige uitgaven of inefficiënties in het claimproces.

Klantenanalyse

Naarmate verzekeringen zich meer richting digital-first modellen bewegen, wordt de rol van data en analyse in het begrijpen en inzetten voor klanten belangrijker dan ooit. Met meer contactpunten (websites, mobiele apps, sociale media, enz.) is er een groter volume aan data om waardevolle inzichten uit te halen.

Veelvoorkomende benaderingen voor klantenanalyse omvatten:

  1. Klantenbetrokkenheidsstrategieën: Het analyseren van de effectiviteit en klanttevredenheid over de verschillende interactiekanalen heen.
  2. Klantsegmentatie-analyse: Personalisatie van ervaringen om de klanttevredenheid en -loyaliteit te vergroten.
  3. Sentimentanalyse: Infereren van klantsentiment om gebieden van ontevredenheid te identificeren en gerichte verbeteringen aan te brengen.
  4. Analyse van de klantreis: Het traceren en analyseren van elk contactpunt van de klant met de verzekeraar om de processen te optimaliseren en de algemene ervaring te verbeteren.

Het geheim van succes

Verzekeringsmaatschappijen hoeven niet alleen deze uitdagingen aan te gaan. De juiste oplossing kan helpen bij het opbouwen van de essentiële data- en analysecapaciteiten die nodig zijn voor de toekomst met vertrouwen en winstgevend te confronteren.

Door deze technologieën en strategieën te omarmen, kunnen verzekeraars zichzelf beter positioneren om te concurreren in een toenemend digitaal en klantgericht markt, waarbij ze ervoor zorgen dat ze relevant blijven en op lange termijn succesvol zijn.

via: SnowFlake