インシュアテックの台頭: テクノロジーが保険業界にどのように革命を起こしているか
公開: 2023-03-23毎日何百、何千もの請求の引き受けと処理に費やされる時間、労力、およびリソースを想像してみてください。 請求が処理されるまでの待ち時間が数か月かかる可能性があることを考慮して、 「時間」係数を 2 倍にします。
ほとんどのビジネス部門が新しいテクノロジーに猛烈に適応している一方で、保険業界は徐々に追いついています。 事務処理に大きく依存している分野です。 しかし、インシュアテックの台頭により、業界は革命を起こしています。 実際、レポートによると、保険市場の AI は 2028 年までに 69 億 2000 万米ドルの価値があると評価されています。本当の問題は、あなたがまだ時流に乗っているかどうかです。
この記事では、AI が保険業界をどのように再形成しているかについてすべて説明しており、AI を組み込む適切な時期であるかどうかを理解するのに役立ちます。 すぐに始めましょう。
- 顧客体験の向上
テクノロジーを使用する主な理由の 1 つは、よりパーソナライズされた便利なカスタマー エクスペリエンスを作成することです。 オーディエンスをリターゲティングしてカスタマイズされたショッピング体験を作成するオンライン ストアであろうと、保険会社であろうと、カスタマイズはビジネス ドメインに限定されません。
カスタマイズには、オンライン見積もりの提供、顧客がオンラインでポリシーを購入できるようにすること、および顧客がポリシーと請求を管理できるようにするセルフサービス ポータルの提供が含まれます。 顧客データを使用してパーソナライズされたエクスペリエンスを作成するには、次の方法があります。
- カスタマー ジャーニー全体に AI を組み込み、プロセス全体をガイドします。
- インテリジェントなワークフローの導入
- パーソナライズされたメッセージやコンテンツを使用して、適切なチャネルで適切なタイミングで顧客に会う
そうすることで、保険会社は顧客との関係を取引上のレベルを超えた次のレベルに引き上げることができます。 顧客を中心に据えることは、保険会社を信頼できるアドバイザーに変えるのに役立ち、顧客ロイヤルティと購入決定を促進します。 AI ボットやその他の仮想アシスタントも、顧客のニーズや好みに応じて、パーソナライズされたアドバイスやサポートを提供します。
保険会社がパーソナライズされたエクスペリエンスを提供するのに AI が役立つもう 1 つの方法は、顧客データに応じてカスタマイズされた価格設定と割引を提供することです。 顧客の運転習慣、セキュリティ、またはその他の対策を分析し、顧客のリスク プロファイルに共鳴するカスタマイズされた価格を提供します。
- 商用トラック保険の効果的な価格設定
保険業界は巨大です。 傘下には、医療、自動車、その他の事業部門があります。 トラック保険に関しては、州ごとに商用トラック保険料率が異なることを考えると、多くの所有者が移動州を検討しています。 したがって、フリートの所有者は、誰よりも、トラック運送保険の加入に含まれるすべてのことを処理する保険会社から利益を得るでしょう。
Coverwallet のような会社から運送保険に加入すると、次のような利点があります。
- 数分で無料のオンライン見積もりを入手
- 専門家とつながり、1 対 1 のサポートを受ける
- 運送事業に保険をかける
- 1日以内に保険証をダウンロード
AIは、テレマティクスを使用してトラック保険にも役立ちます。 テレマティクスでは、センサーを使用して、車両のパフォーマンスとドライバーの行動を監視および追跡します。 このデータを通じて、企業は特定のドライバーまたは一連のトラックの保険に関連するリスクを理解します。 これは、保険契約のより効果的な価格設定と、より正確なリスク モデルの開発につながります。
全体として、AI は、トラック保険業界がより効率的かつ効果的になるのに役立ちます。 高度なテクノロジーを使用することで、保険会社はリスクを管理し、損失を減らし、より良い顧客サービスを提供することで、より良い意思決定を下すことができます。
- 請求処理の合理化
請求の処理は、間違いなく複雑なプロセスです。 エージェントは、保険金請求に対して顧客が受け取る正確な金額を特定するために、いくつかのポリシーを評価し、それらを詳細に理解する必要があります。 単一の請求を処理することは、実行する冗長な標準タスクが多数あるため、面倒な作業になる可能性があります。
ここでは、機械学習が繰り返しのタスクを自動化して、エラーを減らし、請求の処理にかかる時間を短縮します。 インシュアテック企業は、高度なデータ分析を使用して、リスクと価格ポリシーをより正確に理解します。これにより、保険会社は、引受損失のリスクを冒すことなく、カスタマイズされたポリシーを顧客に提供できます。 実際のところ、保険業界で AI を使用すると、ジョブの自動化のリスクが 32.2% 発生します。
AI は、次の方法で請求処理を合理化するのに役立ちます。
- 文書化、データ入力、文書管理など、請求プロセスにおける日常的なタスクを自動化します。
- 保険会社が請求をさらに調査できるように、誤ったデータで請求を特定する
- 請求の種類、金額、請求者の履歴などの請求データを分析して、保険会社がより慎重な意思決定を行えるようにします。
- 顧客が請求を簡単にナビゲートできるように、ボットによるリアルタイムの支援。
多くの企業がモノのインターネット (IoT) などのテクノロジーを採用しています。 スマート ホーム アシスタンス、テレマティクス、ヘルスケア ウェアラブル デバイスなどの間の接続により、保険会社は包括的なデータを自動的に収集できます。 彼らはこのデータを引受プロセスに取り込み、リスクを最小限に抑え、より良い意思決定を行うのに役立つ請求管理タスクを行うことができます。
したがって、請求を合理化することで、十分な時間を節約し、リスクとコストを削減し、最終的にプロセス全体の効率を向上させることができます。
- 不正の早期発見と防止
ソース
予防は常に治療よりも優れています。 このステートメントは、このコンテキストでも当てはまります。
方法を理解しましょう。
手作業でフォームに入力する場合、申請者はデータと真実の唯一の情報源です。
申請者からのものであっても、データが正確かどうかはわかりません。 保険引受のプロセスは、申請者が手動でフォームに入力するデータに大きく依存していました。 そのため、申請者が不正を行ったり、記入中に誤りを犯したりする可能性は常にあります。 これにより、不正確な評価が容易に発生する可能性があります。
IoT デバイスと接続性の向上により、保険会社は正確な情報を含むより大きなデータセットを取得できます。 同時に、自然言語処理 (NLP) により、保険会社は抽象的なリソースを評価し、請求管理の次の段階でリスクを引き起こす可能性のある不正確なデータや情報を取得できます。
保険、特に引受業務における AI の利点には、次のようなものがあります。
- 潜在市場の正確なモデル化
- ケースの受け入れの可能性を向上させる
- 引受時のスループット時間を 10 分の 1 に短縮
- 保険契約者の情報、医療記録、請求履歴、ソーシャル メディア活動を含む大規模なデータ セットを分析します。
- 過去のデータ分析に基づいて、不正なケースの可能性を予測するモデルを構築します。
保険詐欺の総コストは、年間 400 億ドルを超えると推定されています。 驚くべき数字は、各詐欺事件への投資に費やされる時間、リソース、および資金を十分に示しています。 さらに、調査後に詐欺師が逮捕されるという確実な保証はありません。
したがって、詐欺を防止することが、顧客間の信頼を築き、シームレスな取引を体験させる唯一の方法です。 これは、テクノロジーの助けを借りてのみ可能です。 ビジネス プロセスをスマートにすることをまだ検討していない場合は、これを手がかりに考え始めてください。
- コスト削減の向上
スマートに作業することは、自動的に費用対効果の高いソリューションになります。
インシュアテック企業がテクノロジーを活用して業務を合理化すると、自動的にコストが削減されます。 ビジネス プロセスを自動化するメリットは無限にあります。 デジタル ツールとデータ分析を使用すると、ビジネス プロセスが最適化され、時間とお金が節約されます。
たとえば、最近のインシュアテック企業は、従来のリスク要因ではなく、使用量に基づく保険料を考え出しています。 これが可能なのは、顧客データとその分析があるからです。
簡単に言えば、インシュアテックは保険業界を変革し、顧客体験を向上させ、効率を改善し、新しいビジネス モデルを導入しています。 これらすべての要因が積み重なり、コストと時間の節約につながります。 技術の進歩が続く中、保険業界では今後ますます多くのイノベーションとディスラプションが起こると予想されます。
ビジネスに革命を起こす時が来ました
この記事では、AI が保険業界をどのように再形成しているかを紹介しています。 AI の利点を既に知っているかもしれませんが、AI を活用するための最初の一歩をまだ踏み出していないでしょう。 この記事を読んで、ビジネスでの使用を検討してください。 AI の恩恵を受ける可能性のある重要な領域を把握し、現在の管理システムに AI を組み込むことの実現可能性を確認します。
最終的に、この革命を受け入れるかどうかを決めるのは完全にあなた次第です。 AIルートを選択するかどうかの理由を見つける時が来ました. ただし、業界全体を変える可能性があることを考えると、進歩に適応するのに遅すぎるということはないことを忘れないでください。 何を求めている？