19 9 月 2024

Predictive Analytics 如何改變保險經紀人的角色

技術正在迅速改變保險公司和經紀人的工作方式。然而，保險業的核心仍然依賴於一個始終如一的原則：更好的數據會帶來更準確的風險計算，從而帶來更高的利潤。

如今，許多技術工具可幫助保險公司和經紀人訪問比以往更好的數據。人工智慧和機器學習可以以新的方式分析大量數據集，而預測分析可以提供強大的新見解。利用預測分析的經紀人發現他們的角色發生了轉變;那些接受轉型的企業將能夠與客戶和保險公司建立更好的關係。

什麼是預測分析？

人工智慧（AI）正在徹底改變保險公司、代理人和經紀人的工作。 AI 是一個大家族，包含許多工具。其中一些適用於在數據中發現模式或指導使用者完成教程。其他方法（如預測分析）則側重於預測未來。

預測分析允許其用戶結合大型歷史數據集、統計演算法和機器學習工具，以對未來事件做出清晰、準確的預測。

」預測分析是使用數據來説明您預見未來的工具。但這不是一個水晶球。相反，它告訴你可能結果的概率。了解這些概率可以説明您規劃業務的許多方面，“ CRM.org 的 Michael Zunenshine 寫道。

隨著預測分析從過去幾十年的數據挖掘中發展起來，「我們已經看到了數據粒度和豐富性更高、數據來源以及存儲、處理和分析這些數據的更具成本效益的技術的演變，」Milliman 的精算師 Peggy Brinkmann 說。

如今，預測分析可以分析太大的數據集，人類無法自行進行有效分析。通過處理大型數據集的分析以預測趨勢，預測分析為客戶的個人數據提供了新的視角。

“此類個人數據可以補充保險中使用的傳統來源……生成有關一個人的生活方式和習慣的實時見解，這些見解可用於創造競爭優勢，“飛行保險提供者 Panzly 和保險科技公司 Fortifier 的首席執行官 Alex Gayduk 寫道。它還可用於幫助保險公司和經紀人預測客戶接下來可能會做什麼或遇到什麼。

預測分析使數據比在資料庫中僅僅進行排序或組織更進一步。然而，它並沒有建議用戶應該如何處理它生成的見解。這一步留給使用預測分析的人的專業知識。

預測分析的力量

“過時或糟糕的數據導致 46% 的公司做出可能造成數十億美元的錯誤決策，”數位化轉型顧問寫道，創始人 Martech Zone. 訪問更大的數據集可以確保考慮更多情況和資訊點，從而做出更好的決策。

然而，當數據集變得太大而人類無法自行分析時，根據數據做出的決策質量不僅取決於包含哪些數據，還取決於使用哪些工具來分析這些數據。使用 AI 分析大數據的努力首先要關注現有數據中的模式發現;預測分析側重於根據數據集中已經表示的內容，對接下來會發生什麼做出基於數據的預測。

例如，預測分析可以幫助保險公司、代理人或經紀人監控特定社區或商業區的索賠歷史記錄，並預測企業最有可能看到的索賠類型。預測分析還可以檢查建築成本和天氣模式，使用戶能夠更準確地預測風險和價格。

有了這些資訊，經紀人可以更好地幫助客戶找到合適的保險範圍。隨著預測分析變得司空見慣，越來越多的經紀人將使用該工具。

一些保險公司已經在接受預測分析的力量。 “平均而言，領先的分析驅動 [insurance] 型公司在高級分析解決方案上的花費幾乎是同行的五倍，”GoodData 保險副總裁 Mark Rusch 寫道。因此，分析和數據集的正確組合為投資這些工具的保險公司和經紀人創造了優勢。

隨著越來越多的保險公司和經紀人採用預測分析，它們也改變了保險的經營方式。

根據麥肯錫的 Ramnath Balasubramanian、Ari Libarikian 和 Doug McElhaney 的說法，到 2030 年，保險代理人和經紀人將減少。那些留下來的人將適應使用預測分析和其他技術來處理許多長期手工完成的工作，從填寫表格到計算風險。

他們寫道，代理人、經紀人和其他保險專業人士將“更擅長使用先進技術來提高決策和生產力，降低成本並優化客戶體驗”。

為了與技術一起過渡，保險經紀人除了瞭解新工具外，還需要專注於採用關係和教育角色。隨著 AI 承擔經紀人角色的更多技術和管理方面，將客戶與他們所需的保險聯繫起來的人為因素將加深。

使用預測分析改善經紀人與客戶的關係

預測分析已經改變了經紀人對風險、承保範圍和成本的思考方式。使用預測分析也可以説明經紀人改變建立牢固客戶關係的方法。

預測分析和類似工具不僅破壞了保險經紀人的工作方式，還破壞了他們對保險業務的看法。傳統上，保險依賴於將具有相似保險需求的客戶集中起來，以分散風險，平衡面臨災難性損失的客戶與沒有遭受此類損失的客戶。

然而，預測分析等工具需要更加個人化的保險方法。 “巨大的數據量和通過準確的個體預測實現的個性化承諾確實深深地動搖了池化背後的同質性假設，”研究人員勞倫斯·巴里（Laurence Barry）和亞瑟·沙彭蒂爾（Arthur Charpentier ）在 2020 年發表在《大數據與社會》上的一篇文章中寫道。預測分析不是將客戶視為一組通用的、同質化的風險和需求的示例，而是為經紀人將客戶視為個體創造了挑戰和機遇。

與此同時，預測分析和其他工具承擔了更多傳統上由保險經紀人辦公室內人工處理的日常但通常乏味的工作。例如，工作流自動化可以處理填寫表格和收集關鍵文檔等任務，IBM 機器人流程自動化內容總監 Paula Williams寫道。

隨著更多的日常管理任務被排除在外，面臨個人化客戶方法挑戰的保險經紀人也受益於可用的空閒時間和精力。人工智慧可以自動執行許多任務，為經紀人騰出時間和資源來專注於人工智慧無法做的事情：在了解客戶的獨特需求的基礎上建立真正的人際關係，教育客戶了解他們的風險並在關鍵時刻提供支援。

保險公司已經開始採用支援 AI 的工具，包括預測分析，以增強承保並改善客戶關係。事實上，在這方面落後的保險公司可能會面臨嚴重的不利後果。

“繼續依賴傳統承保方式的保險公司可能會開始一個難以逆轉的負面迴圈。他們可能會面臨不利的風險選擇，可能會從首選的分銷合作夥伴名單中掉下來，並且可能在招聘和留住熟練的專業人員方面更加困難，“德勤的 Britton Van Dalen、Kelly Cusick 和 Andy Ferris 寫道。

繼續與這些保險公司合作的經紀人可能會對他們自己的工作產生類似的影響。然而，那些採用預測分析的人可以建立更牢固的客戶關係，最終使參與保險投保的每個人都受益。

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