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AG直营网 深度融合:保险科技加速数字转型,重构保险生态
浏览:189 发布日期:2020-02-01

许多保险公司现在正寻求转向直销业务模式,但传统的经纪人体系使其难以适应。为了解决集中控制和开放获取之间的市场紧张关系,公司开始求助于提供市场并充当“虚拟经纪人”(例如CoverHound、Policy Genius)的保险科技初创公司。

TrueMotion使用智能手机传感器技术和个人历史记录来对驾驶员的行为进行评分,并帮助保险公司更好地定位可盈利的客户。

保险比较市场是整个保险技术领域中最成熟的市场。这些平台提高了终端用户的产品和价格透明度,从而带来更低的价格、更好的竞争和更高的价值。在该领域取得成功的公司包括Policy Genius(人寿、健康、伤残、租户、宠物)、CoverHound(汽车、住宅、企业)、Zebra(汽车)、Insurify(汽车)、EverQuote(汽车)、GoHealth(医疗)和HealthSherpa(医疗)。

Carpe Data通过对社交媒体账户进行分析,建立社交数据中人群的风险画像,例如客户评级、健康和卫生评分以及声誉。

【编者按】虽然保险公司的核心职责一直是正确评估、定价和承保风险,但InsurTechs(保险科技初创公司)正在推动一系列创新之举,帮助保险公司更高效、忠实地完成整个价值链。

本文首发于公众号保观,经亿欧编辑,供业内人士参考。

Cytora、Daisy Intelligence和Cape Analytics都通过提高数据质量来改善现有承保流程。

保险科技中的AI使用案例也扩展到了个人领域。例如,在车险领域,Maruti Techlabs设计了一个AI驱动的机器人解决方案,可以自动验证车辆文件,并在发出索赔请求时进行后续通信。类似地,机器视觉公司Tractable让保险代理人能够拍摄与索赔相关的图像,并立即估计赔付金额。这两种技术都减少了索赔漏失,同时大大降低了劳动力成本。

Habit Analytics从家用传感器收集行为数据,增强财产保险风险模型。

在整个价值链中,改善的数据质量、先进的承保方法推动了超专业化保险产品的增长,也使传统保险变得更加高效和及时。这些趋势对于服务不足的人群尤其重要,因为基于有限或有偏差的历史数据AG直营网,传统的承保变量可能会对产品或价格产生负面影响。例如AG直营网,保险公司经常使用信用评分AG直营网,这是一种非常狭窄和有限的风险度量,可能对历史上处于边缘地位的人群产生特别不利的影响。InsurTechs允许传统和非传统提供商将更广泛的定制化或个性化数据合并到承保流程中,以消除对此类相对狭隘或偏差指标的过度依赖。

Juniper Labs正在利用人工智能(AI)来改善商业保险公司和代理人的风险选择和承保工具。

保险科技的兴起对整个保险行业产生了积极的影响,最显著一点是为消费者增加了获得保险和风险缓解产品的渠道。更低的成本、更短的期限和更精确定制的产品,甚至能针对特定事件、物品和用途,这都为未开发和服务不足的市场角落打开了保险之门。保险科技正在降低保险产品和服务的壁垒,其作用显然是全面而深远的。

Open Data Nation使保险公司可以访问美国约25亿公共档案的聚合信息,并提供建议以帮助保险公司更好地评估风险并确定客户的优先级。

就连利宝互助保险(Liberty Mutual)等传统保险公司,也通过其Solaria Lab创新部门,将噪音水平和交通模式等特定地点的数据作为承保模型的因素。美国万通保险(MassMutual)的分支机构Haven Life根据48个变量(包括家庭病史)计算MyLifeScore360得分,即个人死亡风险评分,以此作为寿险承保的有力依据。

此外,区块链技术也承诺支持后端效率。例如,Blocksure操作系统消除了经纪人、保险公司和再保险公司之间重复的数据存储过程,解决了这些公司不同账本不同时更新的问题。通过其基于区块链的平台,Blocksure OS集成了各方(如承保商、经纪人、消费者)的系统,实时更新索赔处理,最终能降低50%的运营成本。另一家区块链保险科技初创公司ChainThat则利用区块链实现了商业和特殊保险会计的现代化,这涉及到管理成本高昂的复杂合同。平台的下游影响是更低的价格和更低的消费者风险。保险业协会的发展,如AIA区块链挑战赛以及区块链保险行业计划,为保险科技界区块链的发展提供支持。

强化承保和数据访问数字化和多样化的分销渠道提高后端处理的效率

尽管每个平台都拥有聚合报价,并使消费者更容易地获取保险产品,但底层技术各不相同。例如,Policy Genius提供了一个由教育资源补充的在线市场,而Insurify集成了Facebook Messenger作为一个提供实时报价的虚拟机器人。另一方面,EverQuote不提供报价,而是作为与保险公司和代理共享用户信息的引导生成器。

特别是人工智能和机器学习解决方案,已经适应了市场的需求。在埃森哲(Accenture)最近的一项保险技术调查中,79%的保险公司高管指出,人工智能将彻底改变他们公司生产和交付产品的方式。Vidado是一个以人工智能为动力的平台,拥有过亿的经人为验证的数据元素,处理纸质文档的速度比人类快1000倍,并将保险公司的直接处理速度提高了50%。纽约人寿(New York Life)、大都会人寿(MetLife)和美国万通(MassMutual)等大型保险公司都聘用了该公司的服务。RiskGenius是一个由人工智能支持的保单自动化平台,它利用专有算法和工作流模块,帮助保险公司消除手工流程,以实现更高效的承保工作流。此外,数据处理公司HyperScience使用人工智能从结构化和半结构化的保险文档中自动录入数据,进而减少了75%以上的后端处理时间。每个平台都在简化后端复杂性,帮助保险公司更有效地交付保险产品。

消费者在了解保险选择或完成交易时所经历的摩擦,往往限制了他们获得保险产品的途径。面对面的代理人沟通、冗长的表单、现场风险评估流程、纸质文档和不透明的定价都是摩擦点,在历史上减缓了消费者可访性和产品分销速度。

数字分销也在迅速增长,行业中约70%的企业表示,他们已经或计划建立数字分销合作伙伴关系。较低的前端成本、增加的客户参与度和潜在客户的转化率是保险业的重要动力。在医疗领域,保险科创公司Accolade使用自然语言处理技术,帮助员工选择最适合他们个人需求的保险,并实现了资源节约。该平台目前为110多万客户服务,并以美国天普大学为例,帮助其将医疗成本降低了980万美元。类似地,Collective Health使用机器学习为客户的健康险产品提供端到端的推荐引擎。

随着新的数据和承保流程的发布,在承保部门中更大规模的保险技术合作将越来越普遍。怡安保险(Aon)与初创公司Zesty建立了战略联盟,利用后者的人工智能平台来增强保险公司的财产承保能力。据悉,Zesty能利用计算机视觉技术,分析卫星影像和无人机空中图像,并结合以及其他数据来源,对建筑物进行全面的风险评估。至今,该创企已经精确分析超过1300亿个有关房地产及其周边环境的数据点。当面临加州山火等重大灾害是,Zesty的风险分析平台显得尤具价值,它能让居民在遇到灾害时更好地实现财务稳定。

InsurTech还简化了保险公司的后台流程,这些流程通常是手工和纸质的,往往导致保险行业的高成本和低效率。通过降低运营成本,保险公司可以更有效地服务更广泛的客户群体,同时提供更低的价格和更精确的定制化产品。在2013年至2015年期间,只有33%的新InsurTechs致力于解决中后台流程。到2016年,这个数字增长到了61%。由于很大比例的保费收入用于分销和运营环节,支持简化运营的InsurTechs有助于提高消费者的支付能力和获取能力。

人工智能还加强了欺诈检测。根据FBI的数据,美国的保险欺诈总额(不包括医疗保险)估计每年超过400亿美元。这不仅仅是保险公司赔钱的问题 — 保险欺诈给美国普通家庭造成的损失在400美元至700美元之间,其形式是保费增加。Shift Technology利用人工智能为保险公司检测在线欺诈活动,同时将索赔过程的很大一部分自动化,而这以往通常需要内部团队进行人工调查。Shift Technology的主要欺诈检测产品FORCE分析了数亿起索赔案例,并宣布其对潜在欺诈活动的检出率为75%,是行业平均水平的两倍多。 在医疗保险领域,软件公司Azati开发了针对大量已处理索赔的算法,识别欺诈活动的准确率是传统方法的三倍。

在2017年的一份报告中,麦肯锡(McKinsey)估计,有37%的InsurTechs专注于改善分销,而埃森哲(Accenture)和CB Insights的估计数字更高,为56%。不管具体比例如何,降低初始客户的摩擦,让潜在的投保人更容易地找到、理解和购买满足他们需求的保险产品,显然是行业的优先任务。

机器人流程自动化(RPA)技术正被越来越多地用于自动化后台工作流程中的许多常规任务。一些组织发现,在高接触、手工密集的过程中,这不仅提高了效率,也使得工作人员能将精力集中在更复杂的交互,或需要人类判断的案例上。

InsurTechs也提供了新的机会,以迎合服务不足的人群。CUNA Mutual的子公司SafetyNet为那些几乎没有应急储蓄的消费者提供低保费的伤残和失业保险。通过使用直接的数字渠道,SafetyNet保持了较低的成本,因此客户每月只需支付5-30美元的保费,最高保额可达9000美元。同样,保险科技公司Ethos作为在线和移动寿险销售渠道,服务于未被充分代表的消费者。Ethos water公司强调其在10分钟内提供寿险保单的能力,而传统的寿险保单可能需要数周的处理时间,包括对文书工作和对复杂产品特性的讨论,而这些特性一般消费者是不清楚的。

虽然保险公司的核心职责一直是正确评估、定价和承保风险,但InsurTechs(保险科技初创公司)正在推动一系列创新之举,帮助保险公司更高效、忠实地完成整个价值链。同时,InsurTechs还在不断改进数据收集和验证、预测模型和保险定价。保险技术也在重塑新一代数据建模能力(即承保),改善个性化的风险评估。

Wunderite专注于承保流程中的数据交换,以改善商业保险公司的承保决策。

越来越多的InsurTech初创公司活跃在承保领域,它们使用诸如机器学习和预测分析之类的新兴技术来收集、规范、增强和提取数据,识别有利可图的风险池并推动收入增长。以下是此类公司的部分代表:

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