19 Tháng 9 2024

Các công ty bảo hiểm đứng ở đâu về phân tích và thông tin dữ liệu?

Những năm gần đây là một thách thức bất thường đối với các công ty bảo hiểm tài sản và thương vong. Năm 2017 đã lập kỷ lục mới về số lượng thảm họa thiên nhiên trị giá hàng tỷ đô la ở Mỹ, theo dữ liệu từ Cơ quan Khí quyển và Đại dương Quốc gia. Năm 2020 cũng là một trong những năm tốn kém nhất được ghi nhận về thiên tai. Ngoài ra, các khoản đầu tư bảo hiểm P&C bị ảnh hưởng trong những tháng đầu của COVID-19, như Chris Bradley và Peter Stumpner của McKinsey lưu ý.

Ngày nay, các công ty bảo hiểm đang tranh giành để hỗ trợ hoạt động kinh doanh cốt lõi của họ trong thời đại giảm chi tiêu bảo hiểm ô tô, tăng thiệt hại tài sản và thảm họa, và sự mâu thuẫn từ các nhà đầu tư. Phân tích và dữ liệu thông minh cung cấp một cách để các công ty bảo hiểm cải thiện quy trình kinh doanh của họ và duy trì lợi thế cạnh tranh.

Phân tích và Dữ liệu thông minh năm 2022

Các thuật ngữ “phân tích dữ liệu” và “trí thông minh dữ liệu” thường được sử dụng trong mối liên hệ chặt chẽ với nhau. Trong một số ngữ cảnh, chúng thậm chí còn được sử dụng thay thế cho nhau.

Phân tích và dữ liệu thông minh có liên quan với nhau, nhưng chúng không thể hoán đổi cho nhau. Nói chung, trí thông minh dữ liệu là một danh mục bao gồm tất cả các cách mà dữ liệu có thể được khám phá và kiểm tra để có được thông tin chi tiết. Phân tích dữ liệu là một quá trình trong ô của trí thông minh dữ liệu.

Phân tích dữ liệu thu thập và xử lý dữ liệu thô để tiết lộ bất kỳ xu hướng hoặc mẫu nào xuất hiện trong dữ liệu đó, Jagreet Kaur Gill viết tại nền tảng AI Akira.ai. Các chức năng thu thập và xử lý được thiết kế với các câu hỏi hoặc mục tiêu chính. Ví dụ, phân tích dữ liệu tìm cách hiểu những thay đổi về khí hậu và thời tiết sẽ hoạt động khác với phân tích dữ liệu nhằm tìm hiểu lý do tại sao khách hàng bảo hiểm từ bỏ quy trình đăng ký giữa chừng khi điền vào biểu mẫu báo giá cho bảo hiểm ô tô.

Phân tích và dữ liệu thông minh là các danh mục rộng. Chức năng và ứng dụng của chúng có vẻ mơ hồ. Tuy nhiên, những công cụ này có thể được áp dụng cho một số lĩnh vực cụ thể trong bảo hiểm, viết Yannick Even và Jonathan Anchen tại Swiss Re.

Ví dụ: phân tích dữ liệu hỗ trợ AI có thể được sử dụng để xử lý văn bản nhanh chóng trong tài liệu (bao gồm cả hợp đồng), email và nhật ký trò chuyện. Kết quả là sự hiểu biết tốt hơn về khách hàng cá nhân và các điều khoản hợp đồng, cho phép các đại lý, nhà môi giới và đại diện dịch vụ khách hàng cung cấp dịch vụ tốt hơn.

Mặc dù bị tụt hậu trong giai đoạn đầu của phân tích và áp dụng thông tin dữ liệu, bảo hiểm đang bắt kịp nhanh chóng – và thậm chí thúc đẩy sự đổi mới. “Sự thay đổi này đang diễn ra nhanh đến mức ngành bảo hiểm ngày nay thể hiện sự trưởng thành cao hơn trong phân tích dữ liệu so với một số ngành khác”, Suhas Sethi và Yogendra Goyal tại công ty quản lý quy trình kinh doanh WNS Global Services viết.

Bảo hiểm và dữ liệu thông minh

Phân tích và dữ liệu thông minh không còn đơn thuần là tốt đẹp để có. “Những người hoạt động tốt nhất đang tạo khoảng cách giữa họ và các đối thủ cạnh tranh bằng cách xây dựng dữ liệu tiên tiến và khả năng bảo lãnh phân tích có thể mang lại giá trị đáng kể”, Kia Javanmardian và các nhà nghiên cứu đồng nghiệp tại McKinsey viết.

Nghiên cứu của McKinsey đã phát hiện ra rằng khi phân tích và dữ liệu thông minh được sử dụng để bảo lãnh phát hành, các công ty bảo hiểm thấy sự cải thiện trong một số lĩnh vực:

Cải thiện 3 đến 5 điểm trong tỷ lệ tổn thất.
Tăng 10 đến 15 phần trăm phí bảo hiểm kinh doanh mới.
5 đến 10 phần trăm giữ chân khách hàng trong các loại bảo hiểm có lợi nhất.

Dữ liệu thông minh cũng có thể được sử dụng để phát hiện các xu hướng gia tăng và cơ hội thị trường mới, các tác giả lưu ý.

Trí tuệ nhân tạo là một động lực mạnh mẽ để cải thiện phân tích và trí thông minh dữ liệu. Một nghiên cứu của WNS / Forrester báo cáo rằng:

72% doanh nghiệp trả lời đã sử dụng các công cụ tăng cường AI để cải thiện trí tuệ kinh doanh.
67% sử dụng phân tích văn bản và **65% ** sử dụng phân tích giọng nói để hiểu rõ hơn về dữ liệu, bao gồm cả tương tác của khách hàng.
54% dựa vào xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thường được nhúng trong chatbot và các công cụ tương tự, để có thông tin chi tiết về dữ liệu tốt hơn.
45% đang sử dụng nền tảng học máy để cải thiện phân tích và dữ liệu thông minh.

Nhìn chung, nghiên cứu cho thấy 97% doanh nghiệp báo cáo lợi ích hoạt động xuất phát từ phân tích dữ liệu tiên tiến và thực tiễn thông minh của họ.

Như với mọi công nghệ, phân tích dựa trên AI và trí thông minh dữ liệu đã thu hút sự hoài nghi trong những ngày đầu. Lúc đầu, các công ty bảo hiểm thiếu thông tin họ cần để xác định xem AI là một tia sáng trong xu hướng chảo hay một công cụ kinh doanh lâu dài.

Ngày nay, AI rơi vào loại thứ hai, nhờ khả năng chuyển đổi hoạt động kinh doanh bảo hiểm ở mọi giai đoạn, Thomas Löchte viết tại IKOR. Hệ sinh thái dữ liệu giúp các công ty bảo hiểm bảo lãnh và phân phối các chính sách bảo hiểm để đáp ứng với các sự kiện theo thời gian thực. Ví dụ: dữ liệu thông minh cho phép các công ty bảo hiểm cung cấp bảo hiểm nhúng hoặc điểm bán hàng phù hợp với nhu cầu cụ thể của từng khách hàng.

Dữ liệu thông minh không thể thực hiện công việc của nó một mình. “Ý tưởng rằng các giải pháp AI có thể được mua, cắm vào và để chạy trên các thiết bị của riêng họ, thẳng thắn mà nói, là khoa học viễn tưởng”, Zhiwei Jiang, Giám đốc điều hành của những hiểu biết và dữ liệu tại Capgemini nói. Các công ty bảo hiểm sẽ cần nhân viên có kỹ năng cần thiết để hướng dẫn và phát triển trí thông minh và phân tích dữ liệu. Khả năng giải thích và áp dụng kết quả của những phân tích đó cũng được yêu cầu.

Các phương pháp hay nhất để phân tích mạnh mẽ và dữ liệu thông minh

Phân tích hỗ trợ AI và thông tin dữ liệu không phải là thuốc chữa bách bệnh. Mặc dù công nghệ này có thể cách mạng hóa việc bảo lãnh phát hành và phân phối, nhưng việc triển khai nó đặt ra những thách thức cho các công ty bảo hiểm.

Một nghiên cứu của EIOPA năm 2019 cho thấy các công ty bảo hiểm phải đối mặt với những thách thức chung trong việc triển khai thông tin dữ liệu cập nhật. Những thách thức này bao gồm:

Đáp ứng các yêu cầu quy định và luôn được thông báo về những thay đổi quy định.
Giải quyết niềm tin của người tiêu dùng xung quanh AI và bảo mật dữ liệu.
Đảm bảo dữ liệu là chính xác và phân tích và sử dụng dữ liệu tuân theo các tiêu chuẩn đạo đức.
Bảo vệ chống lại các rủi ro mạng, chẳng hạn như hack và đánh cắp dữ liệu.
Tuyển dụng và đào tạo nhân viên khi đối mặt với tình trạng thiếu kỹ năng liên quan đến trí tuệ dữ liệu.

Chỉ truy cập vào dữ liệu là không đủ. Duy trì năng lực thu thập, lưu trữ và phân tích dữ liệu là cần thiết cho các công ty bảo hiểm. Nếu không có khả năng này, các công ty bảo hiểm sẽ mất cơ hội thu thập thông tin chi tiết từ dữ liệu và đưa thông tin đó vào sử dụng cho chính họ và khách hàng của họ.

Một thách thức khác đối với các công ty bảo hiểm là khoảng cách kỹ năng giữa những gì nhóm hiện tại của họ có thể làm và nhu cầu phân tích và phân tích dữ liệu mạnh mẽ nào.

Kết hợp năng lực, công cụ, quy trình và kỹ năng sẽ dẫn các công ty bảo hiểm vào một tương lai thông minh dữ liệu. Hiện nay, các công ty bảo hiểm còn nhiều việc phải làm để hiện thực hóa tầm nhìn đó. Một nghiên cứu của Capgemini cho thấy “chỉ có 18% các tổ chức bảo hiểm có sẵn các công cụ, công nghệ, con người, quy trình, kỹ năng và văn hóa để thu được giá trị đầy đủ từ khối lượng dữ liệu ngày càng tăng mà họ có quyền truy cập”, Seth Rachlin và các tác giả nghiên cứu đồng nghiệp viết.

Theo nghiên cứu, 18% các tổ chức hàng đầu đã chia sẻ một số tính năng chung thúc đẩy thành công thông minh dữ liệu của họ. Hơn 80% đảm bảo rằng hiểu biết về dữ liệu là kỹ năng cốt lõi được chia sẻ giữa các nhóm, không giới hạn ở các chuyên gia về chủ đề và 84% có “chương trình nâng cao kỹ năng dữ liệu dựa trên vai trò” cho hầu hết nhân viên của họ. Bảy mươi tám phần trăm nói rằng các chương trình nâng cao kỹ năng của họ không chỉ bao gồm các chủ đề trí tuệ nhân tạo và học máy tiêu chuẩn, mà còn cả các kỹ năng thông minh dữ liệu như đào tạo mô hình, sửa chữa và bảo trì khóa học.

Con đường phía trước trong phân tích và thông minh dữ liệu cho các công ty bảo hiểm đòi hỏi sự chú ý đến năng lực dữ liệu, bảo mật và các công cụ phân tích. Nó cũng đòi hỏi sự chú ý đến việc xây dựng kỹ năng giữa các chuyên gia bảo hiểm. Khi các nhóm có kỹ năng và công cụ phù hợp, họ có thể tận dụng tối đa trí thông minh dữ liệu và phân tích sâu để cải thiện bảo lãnh phát hành và phân phối.

Hình ảnh bởi: dolgachov/©123RF.com, andreypopov/©123RF.com, adiruch/©123RF.com

Tin tức