Những Bước Tiến Công Nghệ Và Ảnh Hưởng Tới Kênh Bán Bảo Hiểm

Năm 2020, các công ty bảo hiểm đã chi gần 225 tỷ đô la cho CNTT, vào năm 2021, đại dịch đã làm chậm lại một chút các khoản đầu tư. Tuy nhiên, tổng số vẫn còn khá thấp với sự phức tạp của hệ thống kế thừa chỉ làm chậm sự đổi mới. Theo McKinsey , chín trong số mười công ty bảo hiểm đã xác định phần mềm và cơ sở hạ tầng kế thừa là rào cản cho số hóa. Do đó, ngành công nghiệp lớn – chiếm 1,3 nghìn tỷ USD ở Mỹ – cần phải khẩn trương thay đổi cách thức phát triển kinh doanh. Rõ ràng rằng sứ mệnh tạo ra bảo hiểm-vĩ đại một lần nữa phụ thuộc rất nhiều vào việc áp dụng công nghệ ngày nay. 

Cùng SmartOSC Fintech theo dõi bài viết dưới đây và tìm ra những bước tiến công nghệ ảnh hưởng tới kênh bán bảo hiểm. 

Tự động hóa quy trình làm việc nội bộ với RPA và Máy học

Công việc giấy tờ, thông báo bằng văn bản thủ công, theo dõi và bảo lãnh phát hành thường rất nhàm chán. Tự động hóa cho phép các công ty giảm chi phí dành cho công việc thường ngày và tái tập trung một số nhân viên toàn thời gian vào các nhiệm vụ sáng tạo hơn. Một ví dụ thuyết phục về việc cắt giảm chi phí là tự động hóa tính toán thanh toán tại Bảo hiểm nhân thọ tương hỗ Fukoku . Công ty đã thay thế 34 nhân viên bằng AI và hiện dự kiến ​​sẽ tăng năng suất lên 30% sau khi tích hợp hệ thống hoàn chỉnh. Người ta ước tính rằng công ty sẽ tiết kiệm được khoảng 1,25 triệu đô la trong năm đầu tiên sử dụng AI.

Nhưng AI vẫn là một khoản đầu tư lớn. Tùy thuộc vào công việc mà các thuật toán học máy sẽ thực hiện và các quy định, nó có thể yêu cầu một lớp giải thích trên hệ thống ML lõi.

Số hóa bản ghi giấy với nhận dạng ký tự quang học

Mặt khác của vấn đề là thư từ và tài liệu đến. Mỗi ngày, tất cả các tổ chức tài chính xử lý và thu thập hàng nghìn tệp tin trong kho lưu trữ giấy. Đó không phải là cách tốt nhất để lưu trữ, xử lý và trao đổi thông tin. Nó cũng không góp phần cứu môi trường.

Nếu các tệp được số hóa, phân tích và lưu trữ trên đám mây, các tài liệu có thể được tự động xem xét và từ chối trong trường hợp thông tin không nhất quán hoặc có sai sót, điều này cho phép nhân viên bảo hiểm chỉ xử lý thông tin phù hợp và chính xác.

Dữ liệu khách hàng đã được thu thập bụi trong các kho lưu trữ giấy trong nhiều thập kỷ không còn là một mục chi tiêu trong báo cáo lãi lỗ. Nếu bạn áp dụng các thuật toán nhận dạng ký tự quang học (OCR), những thuật toán này sẽ trở thành tài sản quý giá kể câu chuyện sâu sắc về khách hàng của bạn. Các ứng dụng thực tế của OCR đã xuất hiện vào đầu những năm 2010 . Vì vậy, không có gì mới đối với công nghệ ngoại trừ việc tăng độ chính xác của các thuật toán máy học cơ bản có khả năng số hóa văn bản.

Học máy trong bảo hiểm: Tự động hóa xử lý khiếu nại

Ngoài ra, phần mềm bảo hiểm AI cũng định hình lại quá trình xử lý yêu cầu. Hãy tự hỏi bản thân mất bao lâu để cơ quan của bạn đưa ra quyết định yêu cầu bồi thường. Có rất nhiều vấn đề với nhiều phạm vi khác nhau: gãy ngón tay, một vụ tai nạn xe hơi lớn, hỏa hoạn trong một biệt thự sang trọng hoặc một yêu cầu bồi thường quan trọng từ một khách hàng doanh nghiệp lớn. Giả sử rằng quỹ đất ở Hoa Kỳ của họ đã bị ảnh hưởng bởi hạn hán. 

Có hàng ngàn mẫu đất trên khắp đất nước được gieo trồng với các loại cây trồng. Nhân viên sẽ mất bao lâu để thu thập và xử lý tất cả dữ liệu cần thiết cho việc ra quyết định thanh toán? Có một cách tốt để cắt giảm chi phí cho các dự án như vậy bằng cách sử dụng AI. Các thuật toán học máy có thể tính toán thiệt hại bằng cách sử dụng hình ảnh vệ tinh hoặc máy bay không người lái để khám phá các lĩnh vực. Nó sẽ loại bỏ yếu tố con người và cắt giảm đáng kể thời gian và chi phí.

Định giá bảo hiểm được cá nhân hóa với IoT và phương tiện truyền thông xã hội

Phong cách đánh giá rủi ro kiểu cũ là dựa vào các bộ dữ liệu được cá nhân hóa. Nhưng ngày nay, các thiết bị điểm cuối và phương tiện truyền thông xã hội có thể cung cấp một lượng lớn dữ liệu cá nhân hơn. 

Cách tiếp cận này có thể giúp cả công ty bảo hiểm và khách hàng – người tiêu dùng nhận được mức bảo hiểm rẻ hơn hoặc tốt hơn và các dịch vụ được cá nhân hóa cao, trong khi một doanh nghiệp có được đánh giá rủi ro chính xác hơn, tỷ suất lợi nhuận ổn định và khách hàng hài lòng. Nghiên cứu gần đây của Accenture chứng minh rằng mô hình như vậy là khả thi – hơn 3/4 khách hàng sẵn sàng chia sẻ dữ liệu cá nhân để nhận được mức bảo hiểm rủi ro rẻ hơn và các ưu đãi tài chính và bảo hiểm được cá nhân hóa.

Beam là một ví dụ có liên quan khác. Công ty sử dụng công nghệ IoT để cung cấp bảo hiểm nha khoa. Bàn chải đánh răng thông minh theo dõi mức độ chăm sóc răng miệng của khách hàng. Sau đó, công ty cung cấp một gói bảo hiểm cá nhân hóa dựa trên dữ liệu đánh răng. Công ty tuyên bố rằng họ có thể đưa ra mức giá thấp hơn tới 25% so với các đối thủ cạnh tranh.

Mô hình kinh doanh đột phá – Bảo hiểm P2P

Bảo hiểm ngang hàng (P2P) là một trong những mô hình kinh doanh đột phá nhất đang nhanh chóng trở nên phổ biến do nền tảng công nghệ sẵn có. Mô hình đòi hỏi mạng lưới mọi người đồng ý bảo hiểm những rủi ro tương tự bằng cách tạo ra một nhóm tài chính duy nhất bao gồm các cổ phiếu cao cấp của họ. Mô hình P2P không yêu cầu trung gian truyền thống – các công ty bảo hiểm.

Vào cuối mỗi giai đoạn bảo hiểm, số tiền hiện có sẽ được hoàn lại. Bằng cách này, khách hàng giảm thiểu chi phí của họ và giảm thiểu xung đột khiếu nại. Tuy nhiên, mô hình này có một số hạn chế như độ nhạy cảm với gian lận, khía cạnh đạo đức, khó đạt được sự đồng thuận và sự thiếu tin tưởng giữa các đồng nghiệp.

Ngành bảo hiểm đang trên đường chuyển đổi kỹ thuật số. Khách hàng yêu cầu những thay đổi và sản phẩm sáng tạo, yếu tố này là lý do mạnh mẽ để họ thay đổi nhà cung cấp dịch vụ vào năm 2022. Insurtech, công ty bảo hiểm số hóa và những gã khổng lồ công nghệ sẽ ngăn chặn những kẻ tụt hậu so với thị trường.