Phân tích dự đoán đang chuyển đổi vai trò của các nhà môi giới bảo hiểm như thế nào
Công nghệ đang nhanh chóng thay đổi cách các công ty bảo hiểm và môi giới tiếp cận công việc của họ. Tuy nhiên, về cốt lõi, ngành bảo hiểm tiếp tục dựa vào một nguyên tắc nhất quán: Dữ liệu tốt hơn dẫn đến tính toán rủi ro chính xác hơn, từ đó dẫn đến lợi nhuận cao hơn.
Ngày nay, một số công cụ công nghệ giúp các công ty bảo hiểm và môi giới truy cập dữ liệu tốt hơn bao giờ hết. Trí tuệ nhân tạo và học máy có thể phân tích các bộ dữ liệu khổng lồ theo những cách mới, trong khi phân tích dự đoán có thể cung cấp những hiểu biết mới mạnh mẽ. Các nhà môi giới tận dụng phân tích dự đoán nhận thấy vai trò của họ được chuyển đổi; Những người nắm bắt sự chuyển đổi đứng để xây dựng mối quan hệ tốt hơn với khách hàng và công ty bảo hiểm.
Phân tích dự đoán là gì?
Trí tuệ nhân tạo (AI) đang cách mạng hóa công việc của các công ty bảo hiểm, đại lý và môi giới. AI là một gia đình lớn, bao gồm một số công cụ. Một số trong số này được điều chỉnh để phát hiện các mẫu trong dữ liệu hoặc hướng dẫn người dùng thông qua các hướng dẫn. Những người khác, như phân tích dự đoán, tập trung vào dự đoán tương lai.
Phân tích dự đoán cho phép người dùng kết hợp các bộ dữ liệu lịch sử lớn, thuật toán thống kê và công cụ học máy để đưa ra dự đoán rõ ràng, chính xác về các sự kiện trong tương lai.
“Phân tích dự đoán là công cụ sử dụng dữ liệu để giúp bạn nhìn thấy tương lai. Nhưng nó không phải là một quả cầu pha lê. Thay vào đó, nó cho bạn biết xác suất của các kết quả có thể xảy ra. Biết được những xác suất này có thể giúp bạn lập kế hoạch cho nhiều khía cạnh của doanh nghiệp của mình”, Michael Zunenshine viết tại CRM.org.
Khi các phân tích dự đoán đã phát triển từ việc khai thác dữ liệu trong những thập kỷ qua, “chúng tôi đã thấy sự phát triển của độ chi tiết và phong phú hơn của dữ liệu, các nguồn dữ liệu mới và các công nghệ hiệu quả hơn về chi phí để lưu trữ, xử lý và phân tích dữ liệu đó”, Peggy Brinkmann, một chuyên gia tính toán tại Milliman nói.
Ngày nay, phân tích dự đoán cho phép phân tích các tập dữ liệu quá lớn để con người có thể tự phân tích hiệu quả. Bằng cách giải quyết phân tích các tập dữ liệu lớn để dự đoán xu hướng, phân tích dự đoán cung cấp một góc nhìn mới về dữ liệu cá nhân của khách hàng.
“Dữ liệu cá nhân như vậy có thể bổ sung cho các nguồn truyền thống được sử dụng trong bảo hiểm… để tạo ra những hiểu biết thời gian thực về lối sống và thói quen của một người có thể được sử dụng để tạo ra lợi thế cạnh tranh, ” Alex Gayduk, Giám đốc điều hành tại nhà cung cấp bảo hiểm chuyến bay Panzly và tại công ty insurtech Fortifier viết. Nó cũng có thể được sử dụng để giúp các công ty bảo hiểm và môi giới dự đoán những gì khách hàng có thể sẽ làm hoặc gặp phải tiếp theo.
Phân tích dự đoán đưa dữ liệu một bước vượt ra ngoài việc chỉ sắp xếp hoặc tổ chức, như trong cơ sở dữ liệu. Tuy nhiên, nó dừng lại ở việc đề xuất những gì người dùng nên làm với những hiểu biết mà nó tạo ra. Bước đó được để lại cho chuyên môn của người sử dụng phân tích dự đoán.
Sức mạnh của phân tích dự đoán
“Dữ liệu lỗi thời hoặc xấu dẫn đến 46% các công ty đưa ra quyết định tồi tệ có thể gây thiệt hại hàng tỷ USD”, nhà tư vấn chuyển đổi kỹ thuật số Douglas Karr, người sáng lập Martech Zone, viết. Truy cập vào các tập dữ liệu lớn hơn có thể đảm bảo rằng nhiều tình huống và điểm thông tin được tính đến, dẫn đến việc ra quyết định tốt hơn.
Tuy nhiên, khi một tập dữ liệu trở nên quá rộng lớn để con người có thể tự phân tích, chất lượng của các quyết định được đưa ra từ dữ liệu không chỉ phụ thuộc vào dữ liệu nào được bao gồm mà còn phụ thuộc vào công cụ nào được sử dụng để phân tích nó. Những nỗ lực phân tích dữ liệu lớn với AI bắt đầu bằng cách tập trung vào việc phát hiện mẫu trong dữ liệu hiện có; Phân tích dự đoán tập trung vào việc đưa ra các dự đoán dựa trên dữ liệu về những gì sẽ xảy ra tiếp theo, dựa trên những gì đã được trình bày trong tập dữ liệu.
Ví dụ: phân tích dự đoán có thể giúp công ty bảo hiểm, đại lý hoặc nhà môi giới theo dõi lịch sử khiếu nại trong một khu phố hoặc khu kinh doanh cụ thể và dự đoán loại khiếu nại nào mà doanh nghiệp có nhiều khả năng nhìn thấy nhất. Phân tích dự đoán cũng có thể kiểm tra chi phí xây dựng và mô hình thời tiết, cho phép người dùng dự đoán cả rủi ro và giá cả chính xác hơn.
Được trang bị thông tin này, các nhà môi giới có thể hỗ trợ khách hàng tốt hơn trong việc tìm kiếm bảo hiểm phù hợp. Khi phân tích dự đoán trở nên phổ biến, nhiều nhà môi giới sẽ sử dụng công cụ này.
Một số công ty bảo hiểm đã nắm lấy sức mạnh của phân tích dự đoán. “Trung bình, các công ty hàng đầu dựa trên [insurance] phân tích chi tiêu số tiền gần gấp năm lần so với các công ty cùng ngành cho các giải pháp phân tích tiên tiến”, Mark Rusch, phó chủ tịch bảo hiểm tại GoodData viết. Do đó, sự kết hợp đúng đắn giữa phân tích và bộ dữ liệu tạo ra lợi thế cho các công ty bảo hiểm và môi giới đầu tư vào các công cụ này.
Khi nhiều công ty bảo hiểm và môi giới nắm lấy các phân tích dự đoán, họ cũng thay đổi cách thức kinh doanh bảo hiểm.
Đến năm 2030, theo Ramnath Balasubramanian, Ari Libarikian và Doug McElhaney của McKinsey, sẽ có ít đại lý và nhà môi giới bảo hiểm hơn. Những người ở lại sẽ thích nghi với việc sử dụng phân tích dự đoán và các công nghệ khác xử lý nhiều công việc được thực hiện bằng tay, từ điền vào biểu mẫu đến tính toán rủi ro.
Các đại lý, nhà môi giới và các chuyên gia bảo hiểm khác sẽ “trở nên lão luyện hơn trong việc sử dụng các công nghệ tiên tiến để nâng cao khả năng ra quyết định và năng suất, giảm chi phí và tối ưu hóa trải nghiệm của khách hàng”, họ viết.
Để chuyển đổi cùng với công nghệ, các nhà môi giới bảo hiểm sẽ cần tập trung vào việc áp dụng vai trò quan hệ và giáo dục bên cạnh việc hiểu các công cụ mới. Các yếu tố con người trong việc kết nối khách hàng với bảo hiểm mà họ cần sẽ sâu sắc hơn khi AI đảm nhận nhiều khía cạnh kỹ thuật và hành chính hơn trong vai trò của nhà môi giới.
Sử dụng phân tích dự đoán để cải thiện mối quan hệ giữa nhà môi giới và khách hàng
Phân tích dự đoán đã thay đổi cách các nhà môi giới nghĩ về rủi ro, phạm vi bảo hiểm và chi phí. Sử dụng phân tích dự đoán có thể giúp các nhà môi giới thay đổi cách tiếp cận của họ để xây dựng mối quan hệ khách hàng mạnh mẽ.
Phân tích dự đoán và các công cụ tương tự không chỉ phá vỡ cách các nhà môi giới bảo hiểm thực hiện công việc của họ mà còn cả cách họ nghĩ về kinh doanh bảo hiểm. Theo truyền thống, bảo hiểm đã dựa vào việc gộp chung những khách hàng có nhu cầu bảo hiểm tương tự để phân phối rủi ro, cân bằng những khách hàng phải đối mặt với tổn thất thảm khốc với những người không phải chịu tổn thất đó.
Tuy nhiên, các công cụ như phân tích dự đoán đòi hỏi một cách tiếp cận cá nhân hóa hơn đối với bảo hiểm. “Khối lượng dữ liệu khổng lồ và lời hứa cá nhân hóa thông qua dự đoán cá nhân chính xác thực sự làm lung lay sâu sắc giả thuyết đồng nhất đằng sau việc gộp lại”, các nhà nghiên cứu Laurence Barry và Arthur Charpentier viết trong một bài báo năm 2020 trên Big Data &; Society. Thay vì xem khách hàng là ví dụ về một tập hợp rủi ro và nhu cầu chung, đồng nhất, phân tích dự đoán tạo ra cả thách thức và cơ hội cho các nhà môi giới xem khách hàng của họ là cá nhân.
Đồng thời, phân tích dự đoán và các công cụ khác đang gánh vác nhiều công việc thường xuyên nhưng thường tẻ nhạt theo truyền thống được xử lý bởi con người trong văn phòng môi giới bảo hiểm. Ví dụ, tự động hóa quy trình làm việc có thể xử lý các tác vụ như điền vào biểu mẫu và thu thập các tài liệu chính, Paula Williams, giám đốc nội dung, tự động hóa quy trình robot tại IBM viết.
Với nhiều nhiệm vụ hành chính thông thường, các nhà môi giới bảo hiểm phải đối mặt với thách thức cá nhân hóa cách tiếp cận của họ với khách hàng cũng được hưởng lợi từ thời gian rảnh và năng lượng tinh thần có sẵn để làm như vậy. Trí tuệ nhân tạo có thể tự động hóa nhiều nhiệm vụ, giải phóng thời gian và nguồn lực cho các nhà môi giới để tập trung vào những gì trí tuệ nhân tạo không thể làm: Xây dựng kết nối con người thực sự, dựa trên sự hiểu biết nhu cầu riêng của khách hàng, giáo dục khách hàng về rủi ro của họ và cung cấp hỗ trợ vào những thời điểm quan trọng.
Các công ty bảo hiểm đã bắt đầu áp dụng các công cụ hỗ trợ AI, bao gồm phân tích dự đoán, để tăng cường bảo lãnh phát hành và cải thiện mối quan hệ khách hàng. Trên thực tế, các công ty bảo hiểm tụt hậu trong lĩnh vực này có thể phải đối mặt với những hậu quả bất lợi nghiêm trọng.
“Các công ty bảo hiểm tiếp tục dựa vào các cách bảo lãnh phát hành truyền thống có thể bắt đầu một vòng xoáy tiêu cực khó đảo ngược. Họ có thể phải đối mặt với lựa chọn rủi ro bất lợi, có thể bỏ danh sách đối tác phân phối ưa thích và có thể gặp khó khăn hơn trong việc tuyển dụng và giữ chân các chuyên gia lành nghề”, Britton Van Dalen, Kelly Cusick và Andy Ferris tại Deloitte viết.
Các nhà môi giới tiếp tục làm việc với các công ty bảo hiểm này có thể gặp phải những ảnh hưởng tương tự đối với công việc của chính họ. Tuy nhiên, những người nắm bắt phân tích dự đoán có thể xây dựng mối quan hệ khách hàng mạnh mẽ hơn mà cuối cùng mang lại lợi ích cho tất cả mọi người tham gia vào việc đặt bảo hiểm.
Hình ảnh bởi: rawpixel/©123RF.com, belchonock/©123RF.com, racorn/©123RF.com
Đọc thêm
Nổi bật
19 Tháng 9 2024
19 Tháng 9 2024
19 Tháng 9 2024