Що знадобиться технологіям у страхуванні, щоб вижити та процвітати у 2023 році

Ознайомтеся з усіма сесіями на замовлення саміту Intelligent Security Summit тут.


Очікується, що світовий ринок страхових технологій цього року досягне 10,42 мільярда доларів США порівняно з 8,07 мільярда доларів США у 2021 році, що підтверджує, що спричинена пандемією цифрова трансформація страхової галузі продовжиться. Крім того, страхові компанії змагаються за те, щоб залишатися актуальними та скорочувати операційні витрати, оскільки збої в ланцюжках поставок, геополітичні кризи, нестача робочої сили та зміна споживчих звичок спричиняють сплеск витрат на ведення бізнесу.

Як наслідок, страховики прискорюють свої інвестиції в цифрові технології, застосовуючи штучний інтелект (AI) і стратегії автоматизації в усіх бізнес-функціях. Ці технології допомагають страховикам працювати дешевше та набагато ефективніше.

Але оскільки ця цифрова трансформація триває постійно зростаючими темпами, може бути важко встигати за тим, які технології слід застосовувати. Давайте подивимося на ключові технологічні тенденції, які формуватимуть страхову галузь у 2023 році.

Зміна клімату має серйозний вплив на страхову галузь, і лише 8% страховиків готуються належним чином, згідно зі звітом Capgemini та Efma World Property and Casualty Insurance Report. «Страхові збитки від стихійних лих зросли на 250% за останні 30 років, причому такі небезпеки, як лісові пожежі та шторми, вважаються особливо постраждалими від зміни клімату, спричиняючи ще більш швидке зростання страхових збитків», — підкреслюється у звіті.

Подія

Intelligent Security Summit On-Demand

Дізнайтеся про важливу роль штучного інтелекту та машинного навчання в кібербезпеці та конкретних галузевих прикладах. Дивіться сеанси за запитом сьогодні.

Дивіться тут

Ключ до кліматичної стійкості полягає в збалансуванні запобігання ризику та управління ним. Попит на технологічні рішення, які можуть допомогти компаніям використовувати та вбудовувати дані про кліматичні ризики у свої моделі, продовжуватиме зростати. Приблизно 53% компаній уже використовують нові джерела даних — такі як супутникові дані, дистанційні датчики, геодані, моделі ESG і рівні води — для оцінки найточнішої та детальної інформації про ризики в реальному часі. Потім можна використовувати машинне навчання (ML) для інтерпретації цих даних і створення уявлень про ймовірність кліматичної події або її потенційний вплив.

Досягнення в аналітиці даних також дозволяють страховикам точніше вимірювати масштаби кліматичних подій, таких як повені. Параметричне страхове покриття стає популярним рішенням для боротьби з цими ризиками. Замість надання виплат на основі вартості та фактичних збитків, пов’язаних з активом, параметричне страхування використовує всі дані щодо потенціалу конкретної кліматичної події для розрахунку вартості покриття. Цей підхід може бути більш доступною альтернативою для передачі ризику, якщо порогові значення розраховуються якомога ближче до будь-яких втрат, які можуть виникнути.

Телематика та страхування на основі використання тут залишаються

Технологія телематики передбачає відстеження даних про рух автомобіля. Наприклад, він може миттєво виявляти аварії та навіть починати процес розгляду претензій зі страховою компанією власника автомобіля. Різним постачальникам, таким як ремонтні майстерні, також можна надати доступ до телематичних даних, щоб надати оцінку або замовити запчастини. Це може значно скоротити час обробки ремонту пошкоджень і підвищити задоволеність клієнтів.

Телематичні дані також можуть інформувати страховиків про звички водіння їхніх страхувальників. Це є фундаментальним для страхування на основі використання (UBI), типу страхування, яке стягує плату із страхувальників на основі їх фактичного використання, а не оцінок. За даними Forrester Research, поліси UBI можуть становити 20% усіх полісів щодо автомобілів до 2024 року.

Типовим прикладом UBI є оплата за кермом, яка дозволяє водіям платити на основі кількості миль, які вони проїхали. Це не тільки більш доступний варіант для водіїв з малим пробігом, але його можна використовувати, щоб спонукати клієнтів змінити свої звички водіння. Наприклад, щоб зменшити вплив на навколишнє середовище або ризик аварій.

Зміщення очікувань клієнтів у бік самообслуговування

Пандемія змусила страховиків застосувати технології та знайти способи надати клієнтам справді цифровий досвід. Страхувальники тепер очікують, що зможуть спілкуватися зі страховими компаніями віддалено та багато разів, взагалі не спілкуючись із представником наживо.

Мобільні програми, чат-боти та онлайн-портали допомагають клієнтам орієнтуватися в усьому, від порівняння цін і онлайн-котирувань до обробки претензій і запитів на післяпродажне обслуговування в одному місці.

Доведено, що надання цих варіантів самообслуговування значно підвищує рівень обслуговування та задоволення клієнтів. Для страховиків це також може означати значну економію, особливо для процесів, які вимагають значної кількості часу та ручної роботи. Платформи самообслуговування, які використовують візуальний інтелект, різновид штучного інтелекту, можуть допомогти страховикам надавати оцінки, обробляти претензії та навіть допомагати закуповувати необхідні частини чи матеріали набагато швидше, таким чином зводячи ручне втручання до мінімуму. McKinsey прогнозує, що до 2030 року штучний інтелект зменшить накладні витрати на претензії на 70-90% порівняно з 2018 роком.

Виживання та процвітання в непередбачувані часи

Страхова галузь зазнає суттєвої трансформації, оскільки розгортаються безпрецедентні економічні та екологічні виклики. Від інфляції та триваючих економічних наслідків пандемії до зростаючих кліматичних ризиків, страховики повинні знайти способи скоротити витрати та підготувати свій бізнес до майбутнього. Протягом наступного року ми продовжимо спостерігати, як страховики подвоїться на більш гнучкі, орієнтовані на клієнта та доступні цифрові рішення.

Хуліо Пернія Аснар є генеральним директором Bdeo.

DataDecisionMakers

Ласкаво просимо до спільноти VentureBeat!

DataDecisionMakers — це місце, де експерти, включно з технічними спеціалістами, які працюють з даними, можуть ділитися інформацією та інноваціями, пов’язаними з даними.

Якщо ви хочете прочитати про передові ідеї та актуальну інформацію, найкращі практики та майбутнє даних і технологій обробки даних, приєднуйтесь до нас у DataDecisionMakers.

Ви навіть можете подумати про те, щоб написати власну статтю!

Докладніше від DataDecisionMakers

Leave a Comment