Bagaimana Analitik Prediktif Mengubah Peran Pialang Asuransi
Teknologi dengan cepat mengubah cara perusahaan asuransi dan pialang mendekati pekerjaan mereka. Namun, pada intinya, industri asuransi terus mengandalkan satu prinsip yang konsisten: Data yang lebih baik mengarah pada perhitungan risiko yang lebih akurat, yang pada gilirannya mengarah pada keuntungan yang lebih tinggi.
Saat ini, sejumlah alat teknologi membantu perusahaan asuransi dan broker mengakses data yang lebih baik daripada sebelumnya. Kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin dapat menganalisis kumpulan data yang luas dengan cara baru, sementara analitik prediktif dapat memberikan wawasan baru yang kuat. Broker yang memanfaatkan analitik prediktif menemukan peran mereka berubah; Mereka yang merangkul transformasi berdiri untuk membangun hubungan yang lebih baik dengan pelanggan dan perusahaan asuransi.
Apa itu Analitik Prediktif?
Kecerdasan buatan (AI) merevolusi pekerjaan perusahaan asuransi, agen, dan broker. AI adalah keluarga besar, mencakup sejumlah alat. Beberapa di antaranya disesuaikan untuk menemukan pola dalam data atau memandu pengguna melalui tutorial. Yang lain, seperti analitik prediktif, berfokus pada mengantisipasi masa depan.
Analitik prediktif memungkinkan penggunanya untuk menggabungkan kumpulan data historis yang besar, algoritme statistik, dan alat pembelajaran mesin untuk membuat prediksi yang jelas dan akurat tentang peristiwa di masa depan.
“Analitik prediktif adalah alat yang menggunakan data untuk membantu Anda melihat ke masa depan. Tapi itu bukan bola kristal. Sebaliknya, ini memberi tahu Anda probabilitas kemungkinan hasil. Mengetahui probabilitas ini dapat membantu Anda merencanakan banyak aspek bisnis Anda,” tulis Michael Zunenshine di CRM.org.
Karena analitik prediktif telah berkembang dari penambangan data dalam beberapa dekade terakhir, “kami telah melihat evolusi granularitas dan kekayaan data yang lebih besar, sumber data baru, dan teknologi yang lebih hemat biaya untuk menyimpan, memproses, dan menganalisis data tersebut,” kata Peggy Brinkmann, seorang aktuaris di Milliman.
Saat ini, analitik prediktif memungkinkan untuk menganalisis kumpulan data yang terlalu besar bagi manusia untuk menganalisis secara efektif sendiri. Dengan menangani analisis kumpulan data besar untuk memprediksi tren, analitik prediktif memberikan perspektif baru tentang data pribadi pelanggan.
“Data pribadi semacam itu dapat melengkapi sumber tradisional yang digunakan dalam asuransi… untuk menghasilkan wawasan real-time tentang gaya hidup dan kebiasaan seseorang yang dapat digunakan untuk menciptakan keunggulan kompetitif,” tulis Alex Gayduk, CEO di penyedia asuransi penerbangan Panzly dan di perusahaan insurtech Fortifier. Ini juga dapat digunakan untuk membantu perusahaan asuransi dan broker memprediksi apa yang mungkin akan dilakukan atau dihadapi pelanggan selanjutnya.
Analitik prediktif mengambil data selangkah lebih dari sekadar menyortir atau mengatur, seperti dalam database. Namun itu berhenti merekomendasikan apa yang harus dilakukan pengguna dengan wawasan yang dihasilkannya. Langkah itu diserahkan kepada keahlian orang yang menggunakan analitik prediktif.
Kekuatan Analitik Prediktif
“Data yang ketinggalan zaman atau buruk mengakibatkan 46% perusahaan membuat keputusan buruk yang dapat menelan biaya miliaran,” tulis konsultan transformasi digital Douglas Karr, pendiri Martech Zone. Akses ke kumpulan data yang lebih besar dapat memastikan bahwa lebih banyak situasi dan poin informasi diperhitungkan, yang mengarah pada pengambilan keputusan yang lebih baik.
Namun, ketika kumpulan data menjadi terlalu luas bagi manusia untuk menganalisis sendiri, kualitas keputusan yang dibuat dari data tersebut tidak hanya bergantung pada data mana yang disertakan, tetapi juga pada alat mana yang digunakan untuk menganalisisnya. Upaya untuk menganalisis big data dengan AI dimulai dengan berfokus pada spotting pola dalam data yang ada; Analitik prediktif berfokus pada pembuatan proyeksi berdasarkan data tentang apa yang akan terjadi selanjutnya, berdasarkan apa yang sudah diwakili dalam kumpulan data.
Misalnya, analitik prediktif dapat membantu perusahaan asuransi, agen, atau broker memantau riwayat klaim di lingkungan atau distrik bisnis tertentu dan memprediksi jenis klaim apa yang paling mungkin dilihat oleh bisnis. Analitik prediktif juga dapat memeriksa biaya konstruksi dan pola cuaca, memungkinkan pengguna memprediksi risiko dan harga dengan lebih akurat.
Berbekal informasi ini, broker dapat lebih membantu pelanggan dalam menemukan pertanggungan asuransi yang tepat. Ketika analitik prediktif menjadi hal biasa, lebih banyak broker akan menggunakan alat ini.
Beberapa perusahaan asuransi sudah merangkul kekuatan analitik prediktif. “Rata-rata, perusahaan terkemuka yang digerakkan oleh [insurance] analitik menghabiskan hampir lima kali lebih banyak uang daripada rekan-rekan mereka untuk solusi analitik tingkat lanjut,” tulis Mark Rusch, wakil presiden asuransi di GoodData. Kombinasi analitik dan kumpulan data yang tepat dengan demikian menciptakan keuntungan bagi perusahaan asuransi dan broker yang berinvestasi dalam alat ini.
Karena semakin banyak perusahaan asuransi dan broker yang merangkul analitik prediktif, mereka juga mengubah cara asuransi melakukan bisnis.
Pada tahun 2030, menurut Ramnath Balasubramanian, Ari Libarikian dan Doug McElhaney dari McKinsey, akan ada lebih sedikit agen dan broker asuransi. Mereka yang tersisa akan beradaptasi dengan penggunaan analitik prediktif dan teknologi lain yang menangani banyak pekerjaan yang telah lama dilakukan dengan tangan, mulai dari mengisi formulir hingga menghitung risiko.
Agen, pialang, dan profesional asuransi lainnya akan “menjadi lebih mahir dalam menggunakan teknologi canggih untuk meningkatkan pengambilan keputusan dan produktivitas, menurunkan biaya, dan mengoptimalkan pengalaman pelanggan,” tulis mereka.
Untuk bertransisi seiring dengan teknologi, pialang asuransi perlu fokus pada mengadopsi peran relasional dan pendidikan selain memahami alat baru. Elemen manusia dalam menghubungkan pelanggan ke asuransi yang mereka butuhkan akan semakin dalam karena AI mengambil lebih banyak aspek teknis dan administratif dari peran broker.
Menggunakan Analitik Prediktif untuk Meningkatkan Hubungan Broker-Pelanggan
Analitik prediktif sudah mengubah cara broker berpikir tentang risiko, cakupan, dan biaya. Menggunakan analitik prediktif juga dapat membantu broker mengubah pendekatan mereka untuk membangun hubungan pelanggan yang kuat.
Analitik prediktif dan alat serupa tidak hanya mengganggu cara broker asuransi melakukan pekerjaan mereka, tetapi juga cara mereka berpikir tentang bisnis asuransi. Secara tradisional, asuransi mengandalkan pengumpulan pelanggan dengan kebutuhan pertanggungan serupa untuk mendistribusikan risiko, menyeimbangkan pelanggan yang menghadapi kerugian bencana dengan mereka yang tidak menderita kerugian tersebut.
Alat seperti analitik prediktif, bagaimanapun, menuntut pendekatan asuransi yang lebih personal. “Volume data yang luar biasa dan janji personalisasi melalui prediksi individu yang akurat memang sangat mengguncang hipotesis homogenitas di balik pooling,” tulis peneliti Laurence Barry dan Arthur Charpentier dalam sebuah artikel tahun 2020 di Big Data & Society. Alih-alih melihat pelanggan sebagai contoh dari serangkaian risiko dan kebutuhan yang umum dan homogen, analitik prediktif menciptakan tantangan dan peluang bagi broker untuk melihat pelanggan mereka sebagai individu.
Pada saat yang sama, analitik prediktif dan alat lainnya memikul lebih banyak pekerjaan rutin namun seringkali membosankan yang secara tradisional ditangani oleh manusia di dalam kantor pialang asuransi. Otomatisasi alur kerja, misalnya, dapat menangani tugas-tugas seperti mengisi formulir dan mengumpulkan dokumen penting, tulis Paula Williams, direktur konten, otomatisasi proses robotik di IBM.
Dengan lebih banyak tugas administratif rutin, pialang asuransi yang menghadapi tantangan untuk mempersonalisasi pendekatan mereka kepada pelanggan juga mendapat manfaat dari waktu luang dan energi mental yang tersedia untuk melakukannya. Kecerdasan buatan dapat mengotomatiskan banyak tugas, membebaskan waktu dan sumber daya bagi broker untuk fokus pada apa yang tidak dapat dilakukan oleh kecerdasan buatan: Membangun koneksi manusia yang tulus, berdasarkan pemahaman kebutuhan unik pelanggan, mendidik pelanggan tentang risiko mereka, dan memberikan dukungan pada saat-saat penting.
Perusahaan asuransi telah mulai merangkul alat berkemampuan AI, termasuk analitik prediktif, untuk meningkatkan underwriting dan meningkatkan hubungan pelanggan. Faktanya, perusahaan asuransi yang tertinggal di bidang ini dapat menghadapi konsekuensi buruk yang serius.
“Perusahaan asuransi yang terus mengandalkan cara tradisional underwriting dapat memulai spiral negatif yang akan sulit untuk dibalik. Mereka mungkin menghadapi seleksi risiko yang merugikan, dapat keluar dari daftar mitra distribusi yang disukai, dan mungkin memiliki waktu yang lebih sulit untuk merekrut dan mempertahankan profesional yang terampil,” tulis Britton Van Dalen, Kelly Cusick dan Andy Ferris di Deloitte.
Pialang yang terus bekerja dengan perusahaan asuransi ini dapat mengalami efek serupa pada pekerjaan mereka sendiri. Namun, mereka yang merangkul analitik prediktif dapat membangun hubungan pelanggan yang lebih kuat yang pada akhirnya menguntungkan semua orang yang terlibat dalam penempatan pertanggungan asuransi.
Gambar oleh: rawpixel/©123RF.com, belchonock/©123RF.com, racorn/©123RF.com
Bacaan Lebih Lanjut
Unggulan
19 September 2024
19 September 2024
19 September 2024