FOLG фриланс-агентство.

Генеральный директор Zelros Кристоф Бургинья о персонализации ИИ в страховании


Изображение: Шаттерсток

Пандемия Covid-19 подстегнула переход к цифровым инновациям в страховой отрасли. В исследовании KMPG 2020 года 85% руководителей страховых компаний заявили, что Covid ускорил оцифровку их операций, а 78% заявили, что это ускорило прогресс в создании беспрепятственного цифрового взаимодействия с клиентами.

Одной из важных областей развития в этом направлении была автоматизация, а машинное обучение помогает страховым компаниям оптимизировать клиентский опыт.

Чтобы узнать больше о тенденциях в этой отрасли, я поговорил с Кристофом Бургинья, генеральным директором и основателем Zelros, платформы искусственного интеллекта, которая помогает страховщикам предлагать персонализированные рекомендации по продуктам.

Zelros фокусируется на распределении страховых услуг, т. е. на подборе страхователям подходящего покрытия в зависимости от их образа жизни или потребностей.

«Мы делаем это, используя данные…», — говорит Бургинья. «Мы используем данные, которыми уже владеют страховщики, конечно, с согласия держателей полисов и с безопасностью, необходимой для манипулирования этими данными. Мы также обогащаем это внешними данными — все больше и больше правительств предоставляют доступ к тому, что они называют открытыми данными, то есть статистической информацией о погоде или стихийных бедствиях».

Трансформация у действующих операторов ускорился во время пандемии

Я спросил Бургинья, как пандемия Covid-19 повлияла на Zelros и страховую отрасль в целом.

«Я вижу два эффекта, — сказал он. «Во-первых, люди начали понимать, что общество все больше и больше потрясено кризисом — экономическим кризисом, климатическим кризисом — и я думаю, что страхование сыграет огромную роль в поглощении потрясений этих кризисов. Теперь люди понимают, почему страхование в любой области имеет решающее значение для стабильности нашей планеты завтра».

«Второй эффект — это, конечно, покупательские привычки потребителей — тот факт, что во время пандемии агентства были закрыты и личные встречи были невозможны. Поэтому он внедрил новые способы приобретения страховки через виртуальные встречи или прямые обращения к потребителю и цифровые каналы. Мы видели ускорение того, что мы называем должностные лица ускорить их преобразование».

Действительно, автоматизация является одной из основных частей этой трансформации, при этом искусственный интеллект играет все более важную роль в отрасли, «при этом полисы оцениваются, покупаются и связываются почти в реальном времени», — говорится в отчете McKinsey «Страхование 2030». «Об индивидуальном поведении известно достаточно информации, а алгоритмы ИИ создают профили риска, поэтому время цикла для завершения покупки автомобиля, коммерческого или страхового полиса будет сокращено до минут или даже секунд».

Веб-семинар по искусственному интеллекту, машинному обучению и прогнозной аналитике

Amazon устанавливает планку CX

Итак, каковы основные преимущества этой технологии? Бургинья относится к скорости и легкости.

«Новый стандарт предполагает покупки на Amazon, поэтому страховщики также пытаются сделать этот процесс таким же гибким. Таким образом, в любой момент жизненного цикла страхователя — будь то подписка или управление претензией — он радикально ускоряется. [the speed of interactions] в 10 или 20, а может быть, даже в 50 раз».

«Что касается страховщика, [artificial intelligence] позволяет им лучше оценить риск (помогая им быть более прибыльными в долгосрочной перспективе). Кроме того, это помогает им повысить производительность и эффективность, что опять же идет на пользу держателю полиса, поскольку позволяет избежать дополнительных затрат, связанных с премией».

ИИ встречается с медленно развивающейся отраслью с устаревшими ИТ-системами

Хотя пандемия ускорила оцифровку, Бургинья говорит, что предстоит еще долгий путь.

«Мы много говорим о технологиях, но [transformation] также об управлении изменениями в организациях, так что это также и о людях», — заявляет он.

«Страхование — очень традиционная и, я бы сказал, очень медленно развивающаяся отрасль, поэтому одна из первых задач — повысить осведомленность о том, что такое искусственный интеллект, как он работает и каковы ограничения».

«Вторая проблема связана с унаследованными ИТ-системами. Опять же, у традиционных ведущих страховых компаний есть системы, которые, возможно, существовали десятилетиями, и их развитие может быть очень долгим и болезненным процессом. Но мы ясно видели, возможно, три или четыре года назад ускорение зрелости использования технологий в эволюции этих ИТ-систем».

Люди + машины

В «Глобальном страховом прогнозе» EY на 2022 год авторы заявляют: «Согласно мнению дальновидных руководителей, человеческие таланты так же важны для будущего успеха, как искусственный интеллект, машинное обучение и модернизированные платформы обработки данных».

Действительно, похоже, это консенсус среди самих клиентов страховых компаний, которые, по-видимому, все еще хотят человеческого (а также все более гибридного) опыта. Недавнее исследование Zelros, в котором приняли участие более 1000 человек в США, Канаде, Великобритании, Франции и Германии, показало, что 46,9% людей предпочли бы полностью цифровой опыт при покупке страховки, но 30,1% по-прежнему хотели бы физический опыт. с агентом для предоставления персонализированных рекомендаций политики. Это означает, что 23% предпочли бы гибридный опыт, сочетающий цифровой опыт с возможностью поговорить с агентом.

Бургинья тоже согласен с тем, что человеческое взаимодействие по-прежнему играет жизненно важную роль в отрасли — и не только на благо потребителя.

«Я думаю, что ошибкой будет создание страховщиков, которые будут только на 100% цифровыми», — сказал он. «Мы видим некоторые примеры, которые показывают их ограничения, не только потому, что это дорого обходится с точки зрения цифрового приобретения, но и потому, что трудно решать конкретные случаи или продавать больше или делать дополнительные продажи. Так что я считаю, что люди-агенты будут продолжать существовать, и победителями станут те, кто сосредоточится как на цифровых, так и на физических каналах».

Агенты-люди также играют роль в обеспечении инклюзивности, решении сложных или особых случаев. «Думая, например, о страховании жизни или страховании от несчастных случаев, которые являются темами, по которым вы, как потребитель, склонны хотеть получить реальный совет от реального человека. Это еще одна вещь, над которой мы много работаем с машинным обучением, — это то, как мы обеспечиваем справедливость алгоритмов, которые мы внедряем в автоматизированные каналы, и одинаковое отношение к потребителям».

Третий век Bionic в CX: гибрид цифрового и человеческого обслуживания мирового класса

Цель клиентоориентированности

«Я считаю, что речь идет о том, чтобы поставить страхователя в центр разговоров, а не сам продукт. Часть этого пути уже пройдена, но еще есть над чем работать», — заявляет Бургинья.

Он добавляет, что разрозненность остается проблемой. «Есть некоторые специалисты по страхованию жилья или автострахованию, но как владелец полиса вы хотите иметь предложение 360, которое покрывает все ваши потребности. Становление более ориентированным на клиента и избегание разрозненности продуктов — это, безусловно, то, что нужно улучшить в ближайшие годы».

С точки зрения эволюции страхования в целом — и одним из самых больших результатов расширения машинного обучения — является растущий сдвиг в сторону более активной отрасли, движущейся к предотвращению, а не к выплате. Бургинья указывает, как это согласуется с тем, что, вероятно, станет самым большим риском для держателей полисов в ближайшие годы.

«Я думаю, что все, что касается климатических происшествий — пожаров, наводнений, града и так далее — будет огромной темой для страховщиков с точки зрения предотвращения и преодоления увеличивающегося разрыва между реальным риском, который растет, и отсутствием охвата населения».

По словам Бургинья, помимо потребительского спроса трансформация в сфере страхования только началась. «Цифровое ускорение не остановится — оно только усилится».

Краткое руководство по искусственному интеллекту, машинному обучению и прогнозной аналитике



A source econsultancy.com