Страховая отрасль в значительной степени зависит от данных для расчета рисков и получения персонализированных рейтингов. И сегодня сектор переживает значительную цифровую трансформацию из-за постепенного появления технологий. Страховщики используют машинное обучение для упрощения бизнес-операций, бесперебойного обслуживания клиентов и эффективного обнаружения мошенничества. В последнее время искусственный интеллект наделал много шума почти во всех отраслях промышленности, и страховая отрасль не является исключением.
В настоящее время данные играют решающую роль в страховой отрасли, поскольку страховые компании имеют доступ к большинству из них. Как и в любом другом секторе, даже страховщики перегружены процветающими ресурсами данных, которые включают в себя несколько источников данных, таких как онлайн-активность и активность в социальных сетях, голосовая аналитика, подключенные датчики или другие носимые устройства. Они широко используют машинное обучение для обработки информации и раскрытия аналитических идей.
Это обстоятельство стало свидетелем устойчивых изменений, обусловленных средой, характеризующейся усилением конкуренции, сложными претензиями, эластичными рынками, мошенничеством, более высокими ожиданиями клиентов и ужесточением правил. Страховщики теперь вынуждены искать способы использования прогностического моделирования и машинного обучения для поддержания своего конкурентного преимущества, улучшения бизнес-операций и беспрепятственного повышения удовлетворенности клиентов.
Давайте обсудим четыре эффективных способа внедрения в страховой отрасли расширенной поддержки машинного обучения:
1. Улучшение процесса автоматизации
Страховая отрасль регулируется несколькими законодательными требованиями. Он обрабатывает многочисленные претензии и отвечает на множество запросов клиентов. Судя по всему, машинное обучение могло бы легко улучшить процесс и автоматически перемещать претензии по системам, начиная с первоначального отчета и заканчивая анализом и взаимодействием с клиентами.
В некоторых случаях претензии могут не требовать какой-либо работы сотрудников-людей. Следовательно, это машинное обучение позволит им посвятить свое время другим требовательным требованиям. Страховые компании автоматизировали некоторые части процесса подачи претензий и повысили качество обслуживания.
Например, компания Captricity разработала алгоритмы, которые будут преобразовывать рукописные или напечатанные формы в цифровые формы с точностью 99,9%. Это поможет страховщикам сократить время цикла. Из-за низкой точности чтения рукописного текста и некачественных изображений предприятия столкнулись с проблемой автоматизации.
2. Сложные алгоритмы рейтинга для страхования данных
Рейтинг является основой страховых компаний. Как гласит известная поговорка, «нет плохих рисков, есть плохие цены», что означает, что бренды позволяют компаниям брать на себя большую часть рисков, пока они находят подходящее ценообразование.
Хотя различные страховщики по-прежнему зависят от традиционных методов оценки рисков. Таким образом, при расчете имущественных рисков они могут использовать исторические данные для определенных почтовых индексов. Кроме того, отдельные клиенты оцениваются с использованием устаревших показателей, таких как история убытков или кредитный рейтинг.
Таким образом, машинное обучение может предложить агентам новые инструменты и методы, которые помогут им в классификации рисков и расчете прогнозных моделей ценообразования, снижая коэффициенты убыточности.
3. Обеспечивает более точное прогнозирование общей ценности клиента (CLV)
Прогнозирование пожизненной ценности клиента помогает страховым компаниям прогнозировать данные о поведении клиентов и оценивать потенциальную прибыльность клиента для страховщика для создания персонализированного маркетингового предложения.
Эти основанные на поведении модели машинного обучения можно применять для прогнозирования удержания или перекрестной покупки всех критических факторов будущего дохода бренда. Машинное обучение также помогает страховщику прогнозировать вероятность определенного поведения клиентов, например сохранения или отказа от своих полисов.
4. Обнаружение и предотвращение мошенничества
В настоящее время мошенничество вызывает серьезную озабоченность и обходится страховому сектору США почти в 40 миллиардов долларов США в год. Таким образом, если бы страховые компании нашли эффективные методы борьбы с мошенничеством, они могли бы легко повлиять на отчеты о прибылях и убытках. Здесь могут помочь алгоритмы машинного обучения.
ML используется для выявления претензий, которые больше кажутся мошенничеством, и подвергает их дальнейшему расследованию со стороны сотрудников. Инструменты машинного обучения позволяют страховым компаниям принимать меры против мошенничества намного быстрее, чем человеческие возможности.
Заключение
Машинное обучение ведет к значительным изменениям во многих отраслях промышленности. Поскольку страховые компании всегда работали с данными, вполне логично, что они могут легко освоить волну цифровой трансформации и внедрить решение на основе машинного обучения для более глубокого изучения данных и раскрытия новых идей.
О маркировщике данных
От предложения качественных и настраиваемых наборов данных с помощью нашего сложного программного обеспечения до обеспечения бесшовных наборов данных машинного обучения — мы являемся штатными специалистами по маркировке данных.
Мы намерены расширять возможности предприятий по всему миру и обеспечивать высочайшее качество. Наша надежная платформа маркировки данных обещает согласованность, эффективность, точность и скорость. Подробнее — https://www.datalabeler.com/
Свяжитесь с нами для получения расширенных услуг по маркировке данных — [email protected]
Первоначально опубликовано на https://www.datalabeler.com 1 марта 2021 г.
