19 กันยายน 2024

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์กําลังเปลี่ยนบทบาทของนายหน้าประกันภัยอย่างไร

เทคโนโลยีกําลังเปลี่ยนแปลงวิธีที่บริษัทประกันและนายหน้าเข้าหางานของตนอย่างรวดเร็ว อย่างไรก็ตาม โดยพื้นฐานแล้ว อุตสาหกรรมประกันภัยยังคงพึ่งพาหลักการที่สอดคล้องกันอย่างหนึ่ง: ข้อมูลที่ดีขึ้นนําไปสู่การคํานวณความเสี่ยงที่แม่นยํายิ่งขึ้น ซึ่งจะนําไปสู่ผลกําไรที่สูงขึ้น

ปัจจุบันเครื่องมือทางเทคโนโลยีจํานวนมากช่วยให้ผู้ประกันตนและโบรกเกอร์เข้าถึงข้อมูลได้ดีกว่าที่เคยเป็นมา ปัญญาประดิษฐ์และแมชชีนเลิร์นนิงสามารถวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ในรูปแบบใหม่ๆ ในขณะที่การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกใหม่ที่ทรงพลังได้ โบรกเกอร์ที่ใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์พบว่าบทบาทของตนเปลี่ยนไป ผู้ที่ยอมรับการเปลี่ยนแปลงยืนหยัดเพื่อสร้างความสัมพันธ์ที่ดีขึ้นกับลูกค้าและบริษัทประกันภัย

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์คืออะไร

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กําลังปฏิวัติการทํางานของบริษัทประกันภัย ตัวแทน และนายหน้า AI เป็นตระกูลใหญ่ที่ครอบคลุมเครื่องมือมากมาย บางส่วนได้รับการดัดแปลงเพื่อระบุรูปแบบในข้อมูลหรือแนะนําผู้ใช้ผ่านบทช่วยสอน ส่วนอื่นๆ เช่น การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ มุ่งเน้นไปที่การคาดการณ์อนาคต

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ช่วยให้ผู้ใช้สามารถรวมชุดข้อมูลในอดีตขนาดใหญ่อัลกอริทึมทางสถิติและเครื่องมือแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อคาดการณ์ที่ชัดเจนและแม่นยําเกี่ยวกับเหตุการณ์ในอนาคต

“การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เป็นเครื่องมือที่ใช้ข้อมูลเพื่อช่วยให้คุณมองเห็นอนาคต แต่มันไม่ใช่ลูกบอลคริสตัล แต่จะบอกคุณถึงความน่าจะเป็นของผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ การรู้ความน่าจะเป็นเหล่านี้สามารถช่วยคุณวางแผนธุรกิจได้หลายแง่มุม” Michael Zunenshine เขียนที่ CRM.org

เนื่องจากการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ได้พัฒนาขึ้นจากการขุดข้อมูลในช่วงหลายทศวรรษที่ผ่านมา “เราได้เห็นวิวัฒนาการของความละเอียดและความสมบูรณ์ของข้อมูลที่มากขึ้น แหล่งข้อมูลใหม่ และเทคโนโลยีที่คุ้มค่ามากขึ้นสําหรับการจัดเก็บ ประมวลผล และวิเคราะห์ข้อมูลนั้น” Peggy Brinkmann นักคณิตศาสตร์ประกันภัยของ Milliman กล่าว

ปัจจุบัน การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ทําให้สามารถวิเคราะห์ชุดข้อมูลที่ใหญ่เกินไปสําหรับมนุษย์ที่จะวิเคราะห์ได้อย่างมีประสิทธิภาพด้วยตัวเอง ด้วยการจัดการกับการวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อคาดการณ์แนวโน้มการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จะให้มุมมองใหม่เกี่ยวกับข้อมูลส่วนบุคคลของลูกค้า

“ข้อมูลส่วนบุคคลดังกล่าวสามารถเสริมแหล่งข้อมูลดั้งเดิมที่ใช้ในการประกันภัย… เพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์เกี่ยวกับวิถีชีวิตและนิสัยของบุคคลที่สามารถใช้เพื่อสร้างความได้เปรียบในการแข่งขัน” Alex Gayduk ซีอีโอของ Panzly ผู้ให้บริการประกันภัยการบินและบริษัทประกันภัย Fortifier เขียน นอกจากนี้ยังสามารถใช้เพื่อช่วยให้ผู้ประกันตนและโบรกเกอร์คาดการณ์ว่าลูกค้ามีแนวโน้มที่จะทําอะไรหรือพบเจอต่อไป

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์นําข้อมูลไปอีกขั้นหนึ่งนอกเหนือจากการจัดเรียงหรือจัดระเบียบ เช่นเดียวกับในฐานข้อมูล แต่ก็หยุดการแนะนําสิ่งที่ผู้ใช้ควรทํากับข้อมูลเชิงลึกที่สร้างขึ้น ขั้นตอนนั้นขึ้นอยู่กับความเชี่ยวชาญของบุคคลที่ใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

พลังของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

“ข้อมูลที่ล้าสมัยหรือไม่ดีส่งผลให้ 46% ของบริษัทตัดสินใจผิดพลาดซึ่งอาจต้องเสียเงินหลายพันล้านดอลลาร์” Douglas Karr ที่ปรึกษาด้านการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล การเข้าถึงชุดข้อมูลที่ใหญ่ขึ้นสามารถมั่นใจได้ว่าสถานการณ์และจุดข้อมูลได้รับการพิจารณามากขึ้น ซึ่งนําไปสู่การตัดสินใจที่ดีขึ้น

อย่างไรก็ตามเมื่อชุดข้อมูลมีขนาดใหญ่เกินไปสําหรับมนุษย์ที่จะวิเคราะห์ด้วยตัวเองคุณภาพของการตัดสินใจจากข้อมูลไม่เพียง แต่ขึ้นอยู่กับข้อมูลที่รวมอยู่ด้วย แต่ยังขึ้นอยู่กับเครื่องมือที่ใช้ในการวิเคราะห์ด้วย ความพยายามในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ด้วย AI เริ่มต้นด้วยการมุ่งเน้นไปที่การระบุรูปแบบภายในข้อมูลที่มีอยู่ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์มุ่งเน้นไปที่การคาดการณ์ข้อมูลเกี่ยวกับสิ่งที่จะเกิดขึ้นต่อไป โดยอิงจากสิ่งที่แสดงอยู่แล้วในชุดข้อมูล

ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์อาจช่วยให้บริษัทประกันภัย ตัวแทน หรือนายหน้าตรวจสอบประวัติการเรียกร้องค่าสินไหมทดแทนในละแวกใกล้เคียงหรือย่านธุรกิจโดยเฉพาะ และคาดการณ์ว่าธุรกิจมีแนวโน้มที่จะเห็นการเรียกร้องประเภทใดมากที่สุด การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ยังสามารถตรวจสอบต้นทุนการก่อสร้างและรูปแบบสภาพอากาศ ช่วยให้ผู้ใช้สามารถคาดการณ์ทั้งความเสี่ยงและราคาได้แม่นยํายิ่งขึ้น

ด้วยข้อมูลนี้ โบรกเกอร์สามารถช่วยเหลือลูกค้าในการค้นหาความคุ้มครองการประกันภัยที่เหมาะสมได้ดียิ่งขึ้น เมื่อการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์กลายเป็นเรื่องธรรมดา โบรกเกอร์จํานวนมากขึ้นจะใช้เครื่องมือนี้

บริษัทประกันบางรายยอมรับพลังของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์อยู่แล้ว “โดยเฉลี่ยแล้ว บริษัทชั้นนําที่ขับเคลื่อนด้วย [insurance] การวิเคราะห์ใช้จ่ายเงินมากกว่าคู่แข่งเกือบห้าเท่าในโซลูชันการวิเคราะห์ขั้นสูง” Mark Rusch รองประธานฝ่ายประกันภัยของ GoodData เขียน การผสมผสานระหว่างการวิเคราะห์และชุดข้อมูลอย่างเหมาะสมจึงสร้างข้อได้เปรียบให้กับบริษัทประกันและโบรกเกอร์ที่ลงทุนในเครื่องมือเหล่านี้

เมื่อบริษัทประกันภัยและโบรกเกอร์ยอมรับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์มากขึ้น

ภายในปี 2030 ตามข้อมูลของ Ramnath Balasubramanian, Ari Libarikian และ Doug McElhaney ของ McKinsey ตัวแทนและนายหน้าประกันภัยจะน้อยลง ผู้ที่เหลืออยู่จะปรับตัวให้เข้ากับการใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และเทคโนโลยีอื่น ๆ ที่จัดการงานหลายอย่างที่ทําด้วยมือมานานตั้งแต่การกรอกแบบฟอร์มไปจนถึงการคํานวณความเสี่ยง

ตัวแทน โบรกเกอร์ และผู้เชี่ยวชาญด้านการประกันภัยอื่น ๆ จะ “เชี่ยวชาญมากขึ้นในการใช้เทคโนโลยีขั้นสูงเพื่อเพิ่มการตัดสินใจและประสิทธิภาพการทํางาน ลดต้นทุน และเพิ่มประสิทธิภาพประสบการณ์ของลูกค้า”

ในการเปลี่ยนผ่านไปพร้อมกับเทคโนโลยีนายหน้าประกันภัยจะต้องมุ่งเน้นไปที่การนําบทบาทเชิงสัมพันธ์และการศึกษามาใช้นอกเหนือจากการทําความเข้าใจเครื่องมือใหม่ ๆ องค์ประกอบของมนุษย์ในการเชื่อมโยงลูกค้ากับการประกันภัยที่พวกเขาต้องการจะลึกซึ้งยิ่งขึ้นเมื่อ AI เข้ามามีบทบาทด้านเทคนิคและการบริหารมากขึ้นในบทบาทของโบรกเกอร์

คู่รักจับมือกับนายหน้าหรือตัวแทนประกันภัยในสํานักงานของเธอยิ้มอย่างมีความสุขขณะปิดดีล

การใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อปรับปรุงความสัมพันธ์ระหว่างโบรกเกอร์กับลูกค้า

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์กําลังเปลี่ยนวิธีที่โบรกเกอร์คิดเกี่ยวกับความเสี่ยงความคุ้มครองและต้นทุน การใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถช่วยให้โบรกเกอร์เปลี่ยนแนวทางในการสร้างความสัมพันธ์กับลูกค้าที่แข็งแกร่งได้เช่นกัน

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และเครื่องมือที่คล้ายคลึงกันไม่เพียง แต่ขัดขวางการทํางานของนายหน้าประกันภัยเท่านั้น แต่ยังรวมถึงวิธีที่พวกเขาคิดเกี่ยวกับธุรกิจประกันภัยด้วย ตามเนื้อผ้า การประกันภัยอาศัยการรวมลูกค้าที่มีความต้องการความคุ้มครองที่คล้ายคลึงกันเพื่อกระจายความเสี่ยง โดยสร้างสมดุลระหว่างลูกค้าที่เผชิญกับความสูญเสียครั้งใหญ่กับผู้ที่ไม่ประสบกับความสูญเสียดังกล่าว

อย่างไรก็ตาม เครื่องมือต่างๆ เช่น การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ต้องการแนวทางการประกันภัยที่เป็นส่วนตัวมากขึ้น “ปริมาณข้อมูลมหาศาลและคํามั่นสัญญาส่วนบุคคลผ่านการคาดการณ์ส่วนบุคคลที่แม่นยําทําให้สมมติฐานความเป็นเนื้อเดียวกันที่อยู่เบื้องหลังการรวมกลุ่มสั่นคลอนอย่างลึกซึ้ง” นักวิจัย Laurence Barry และ Arthur Charpentier เขียนในบทความปี 2020 ใน Big Data & Society แทนที่จะมองลูกค้าเป็นตัวอย่างของชุดความเสี่ยงและความต้องการทั่วไปที่เป็นเนื้อเดียวกันการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สร้างทั้งความท้าทายและโอกาสสําหรับโบรกเกอร์ที่จะมองลูกค้าของตนเป็นรายบุคคล

ในขณะเดียวกันการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และเครื่องมืออื่น ๆ ก็แบกรับงานประจํา แต่มักจะน่าเบื่อซึ่งมักจะจัดการโดยมนุษย์ภายในสํานักงานของนายหน้าประกันภัย ตัวอย่างเช่น ระบบอัตโนมัติของเวิร์กโฟลว์สามารถจัดการงานต่างๆ เช่น การกรอกแบบฟอร์มและการรวบรวมเอกสารสําคัญ Paula Williams ผู้อํานวยการฝ่ายเนื้อหา robotic process automation ที่ IBM เขียน

ด้วยงานธุรการประจําที่มากขึ้นโบรกเกอร์ประกันภัยที่เผชิญกับความท้าทายในการปรับแต่งแนวทางของตนให้กับลูกค้ายังได้รับประโยชน์จากเวลาว่างและพลังงานทางจิตใจที่มีอยู่ ปัญญาประดิษฐ์สามารถทํางานหลายอย่างโดยอัตโนมัติทําให้โบรกเกอร์มีเวลาและทรัพยากรในการมุ่งเน้นไปที่สิ่งที่ปัญญาประดิษฐ์ไม่สามารถทําได้: สร้างความสัมพันธ์ของมนุษย์ที่แท้จริงโดยอาศัยการทําความเข้าใจความต้องการเฉพาะของลูกค้าให้ความรู้แก่ลูกค้าเกี่ยวกับความเสี่ยงและให้การสนับสนุนในช่วงเวลาสําคัญ

บริษัทประกันภัยได้เริ่มใช้เครื่องมือที่เปิดใช้งาน AI แล้ว รวมถึงการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ เพื่อปรับปรุงการรับประกันภัยและปรับปรุงความสัมพันธ์กับลูกค้า ในความเป็นจริง บริษัทประกันที่ล้าหลังในด้านนี้อาจเผชิญกับผลเสียร้ายแรง

“บริษัทประกันที่ยังคงพึ่งพาวิธีการรับประกันภัยแบบดั้งเดิมอาจเริ่มเกลียวเชิงลบซึ่งยากต่อการย้อนกลับ พวกเขาอาจเผชิญกับการเลือกความเสี่ยงที่ไม่พึงประสงค์ อาจหลุดออกจากรายชื่อพันธมิตรการจัดจําหน่ายที่ต้องการ และอาจมีช่วงเวลาที่ยากลําบากมากขึ้นในการสรรหาและรักษาผู้เชี่ยวชาญที่มีทักษะ” Britton Van Dalen, Kelly Cusick และ Andy Ferris ที่ Deloitte เขียน

โบรกเกอร์ที่ยังคงทํางานร่วมกับบริษัทประกันเหล่านี้อาจประสบกับผลกระทบที่คล้ายคลึงกันกับงานของตนเอง อย่างไรก็ตาม ผู้ที่ยอมรับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถสร้างความสัมพันธ์กับลูกค้าที่แน่นแฟ้นยิ่งขึ้น ซึ่งจะเป็นประโยชน์ต่อทุกคนที่เกี่ยวข้องในการจัดวางความคุ้มครองการประกันภัยในที่สุด

รูปภาพโดย: rawpixel/©123RF.com, belchonock/©123RF.com, racorn/©123RF.com

ข่าว