Στην εποχή της ψηφιακής ανάπτυξης, η τεχνολογική πρόοδος έχει καταστεί στρατηγική επιλογή και προτεραιότητα για κάθε επιχείρηση, με στόχο να ανταποκριθεί στις αυξανόμενες προσδοκίες των καταναλωτών. Για τις ασφαλιστικές εταιρείες ο ψηφιακός μετασχηματισμός δεν αποτελεί επιχειρηματική απόφαση, αλλά στρατηγική επιβίωσης. Είναι αλήθεια, πως η ασφαλιστική αγορά καθυστέρησε να εφαρμόσει νέες τεχνολογίες σε σύγκριση με τις τράπεζες και άλλους παρόχους χρηματοοικονομικών υπηρεσιών. Ωστόσο, βρίσκεται σε γρήγορο και βαθύ μετασχηματισμό, καθοδηγούμενη από τον ανταγωνισμό και την επιτακτική ανάγκη βελτίωσης της εμπειρίας των πελατών. Για τους ασφαλιστικούς διαμεσολαβητές, οι νέες ψηφιακές δυνατότητες θα τους επιτρέψουν να βελτιώσουν τη διαδικασία πρόσκτησης εργασιών, να ενισχύσουν τις σχέσεις με τους πελάτες τους, με αποτέλεσμα να τους ικανοποιήσουν σε μεγαλύτερο βαθμό. Τελικά, οι συνεργάτες μας θα ενθαρρύνουν την αφοσίωση των πελατών σε μια όλο και πιο ανταγωνιστική αγορά.
Με τέτοιες μεγάλες αλλαγές και τόσα πολλά να διακυβεύονται στις μέρες μας, οι τεχνολογικές τάσεις που θα πρέπει να υιοθετηθούν από τις ασφαλιστικές εταιρίες είναι οι εξής:
Τεχνητή νοημοσύνη (Artificial intelligence AI)
Το Παγκόσμιο Οικονομικό Φόρουμ προβλέπει ότι ο αντίκτυπος της τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να είναι ριζοσπαστικός και μεταμορφωτικός. Ωστόσο, υπάρχουν πολλές παραλλαγές στους ορισμούς της τεχνητής νοημοσύνης. Ανεξάρτητα από αυτές τις παραλλαγές, η AI διαφοροποιεί τα παραδοσιακά λειτουργικά μοντέλα ασφάλισης. Μερικές περιπτώσεις χρήσης του AI:
- Αναγνώριση προσώπου στην ανάληψη: Ο ασφαλιστικός κλάδος ήταν από τους πρώτους που χρησιμοποίησε τεχνολογία αναγνώρισης προσώπου για να βελτιώσει τη διαδικασία ανάληψης. Αυτό έγινε τόσο με τη συνδυαστική χρήση τεχνολογίας αναγνώρισης προσώπου και τεχνικών gamification για τον εντοπισμό απειλητικών για τη ζωή συνηθειών, όσο και την πρόβλεψη της διάρκειας ζωής για χρήση στον υπολογισμό των ασφαλίστρων.
- Εξατομικευμένη Εμπειρία Πελατών: Το chatbot που βασίζεται σε AI παρέχει μια ευχάριστη, αυτοματοποιημένη και εξατομικευμένη εμπειρία αγοράς με πολλές προοπτικές. Επίσης, έχει την δυνατότητα να δώσει μια γρήγορη απάντηση στα διάφορα ερωτήματα των πελατών.
Robotic Process Automation
Robotic Process Automation: Το RPA αυτοματοποιεί την καθημερινή ρουτίνα της Ασφαλιστικής Βιομηχανίας και έτσι μειώνει το φόρτο εργασίας και το κόστος των εργασιών, ενώ παράλληλα εξοικονομεί χρόνο, χρήμα και βελτιώνει την ικανοποίηση των πελατών.
- Διακανονισμός αξιώσεων: Το RPA μειώνει τις διαδικασίες αξιώσεων – αποζημιώσεων, αυτοματοποιώντας τη διαδικασία συλλογής δεδομένων. Η εμπειρία μας δείχνει ότι η αυτόματη επεξεργασία εγγράφων και η εξαγωγή πληροφοριών από φόρμες αξιώσεων μπορούν να μειώσουν σημαντικά τους μέσους χρόνους επεξεργασίας.
- Διαχείριση δεδομένων: Η μη αυτόματη συλλογή και εισαγωγή δεδομένων είναι μια επίπονη εργασία, η οποία θα μπορούσε να οδηγήσει σε ασυνέπειες και σφάλματα στη διαχείριση δεδομένων. Το RPA αυτοματοποιεί και απλοποιεί τις διαδικασίες διαχείρισης δεδομένων με υψηλές ταχύτητες.
Μεγάλα δεδομένα (Big Data) & προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία (Predictive Analytics)
Κάθε μέρα δημιουργούνται εκθετικά τεράστιες ποσότητες δεδομένων. Τα Big Data και τα Advanced Analytics βοηθούν στη διαχείριση, ανάλυση και κατανόηση δεδομένων, καθώς και στην πραγματοποίηση προβλέψεων. Αυτά οδηγούν τις ασφαλιστικές εταιρείες στο να λαμβάνουν αποφάσεις “βάσει δεδομένων” με τους ακόλουθους τρόπους.
- Analytical Insights: Οι λύσεις ανάλυσης δεδομένων παρέχουν πολύτιμες πληροφορίες από αυτά για καλύτερη ανάλυση κινδύνου, ενώ παρέχουν συστάσεις για τη βελτίωση διαδικασιών και την ενίσχυση της κερδοφορίας.
- Διαχείριση αξιώσεων αποζημιώσεων: Προηγμένες τεχνικές ανάλυσης δεδομένων, όπως η προγνωστική ανάλυση, βοηθούν αποτελεσματικά στον εντοπισμό δόλιων αξιώσεων μέσω της χρήσης ανίχνευσης κειμένων, κανόνων και αναζητήσεων βάσης δεδομένων.
- Απόκτηση πελατών: Το Data Analytics επιτρέπει στις ασφαλιστικές εταιρείες να γνωρίζουν, να κατανοούν, να αναλύουν τη συμπεριφορά των πελατών τους και να προσδιορίζουν μεθόδους, βάσει των οποίων καταλήγουν σε προσαρμοσμένες προσφορές για να πουλήσουν τα προϊόντα τους και να μεγιστοποιήσουν τα κέρδη τους.
Machine Learning (ML)
Η ML μπορεί να προσφέρει βελτιωμένη ανάληψη, να μειώσει την απάτη σε δεδομένα αξιώσεων και να αποτρέψει κακόβουλες δραστηριότητες σε συστήματα πληρωμών. Τα εκπαιδευμένα μοντέλα ML μπορούν να βοηθήσουν στον εντοπισμό των πολιτικών που έχουν ακυρωθεί, των ανωμαλιών χρέωσης και της εξατομικευμένης προσφοράς.
- Προγνωστική τιμολόγηση: Η σωστή τιμολόγηση είναι το κλειδί για την επιτυχία στον ασφαλιστικό κλάδο. Το παραδοσιακό μοντέλο ιστορικών δεδομένων μπορεί να αποδειχθεί πολύ επικίνδυνο. Τα νέα εργαλεία και οι τεχνικές που βασίζονται στην ML, βοηθούν τις ασφαλιστικές εταιρείες να οδηγηθούν στη σωστή τιμολόγηση και επιλογή κινδύνου για τους πελάτες τους, να διεκπεραιώνουν πιο γρήγορα αξιώσεις και να εντοπίζουν ενδεχόμενες απάτες.
- Underwriting: Η τεχνολογία ML βοηθά στην επιτάχυνση της διαδικασίας ανάληψης. Η τεχνολογία συμβάλλει στην αυτοματοποίηση της διαδικασίας συλλογής δεδομένων και στην ακριβή παράδοση της εργασίας σε έγκαιρο χρόνο. Η τεχνολογία που βασίζεται στο ML, όπως η τηλεματική, χρησιμοποιεί δεδομένα ασφαλισμένων για να εκτιμήσει και να υπολογίσει σωστά τις χρεώσεις ασφαλίστρων.
Ο ασφαλιστικός κλάδος αντιμετωπίζει ταυτόχρονα δύο αλληλένδετες προκλήσεις. Ανοικοδόμηση της εμπιστοσύνης με τους πελάτες και εφαρμογή ψηφιακού μετασχηματισμού. Το δεύτερο μάλιστα, να αξιοποιείται ιδιαίτερα για την επίτευξη του πρώτου. Στο μέλλον, ασφαλιστικές εταιρίες που δεν θα επιθυμούν να εισαγάγουν νέες τεχνολογίες στην επιχείρησή τους, πιθανότατα θα αντιμετωπίσουν χαμηλή ανάπτυξη και μειωμένα κέρδη, ως αποτέλεσμα της αδυναμίας τους να ανταγωνιστούν άλλους πιο καινοτόμους παράγοντες στην αγορά.
