預測性保險：它是什麼以及對保險業的好處

預測性保險是一種高級分析類型，它允許保險公司使用其歷史數據，結合統計模型、數據挖掘技術和機器學習進行預測。 保險公司使用預測分析來識別他們可用的大量數據流中的重複模式，並使用這些模式來識別風險和開發機會。

在這篇文章中，我們將看到預測性保險如何在漏斗的不同階段實現動態客戶參與，從入職流程到保單更新。 我們還將發現為什麼將預測性保險整合到日常運營中現在是一項必不可少的戰略舉措，也是唯一能夠使客戶體驗符合客戶日益高的期望的舉措。

什麼是預見性保險？

在保險中使用預測分析的做法並不新鮮。 事實上，保險公司多年來一直依賴它。 關鍵區別在於，今天的分析活動不再是手動完成，而是通過基於人工智能的技術來完成，這些技術可以自動執行冗餘和重複的任務，並簡化和加速傳統上耗時且容易出現人為錯誤的流程。

如今，公司充斥著各種類型的數據——從日誌文件和圖像到視頻。 從這些數據中獲得洞察力並預測未來的結果、趨勢和行為現在可以通過人工智能應用程序和機器學習算法進行處理。從這些過程中產生的信息使公司能夠優化他們的戰略，從而最大限度地降低風險和最大化利潤。

因此，預測保險是應用於保險業的預測分析，是一種非常有效的工具，用於處理索賠和檢測欺詐、預測財務風險和優化價格、識別退出風險情況，並製定專門的建議來說服不滿意或猶豫不決的客戶更新他們的政策並保持覆蓋範圍。

預測性保險流程的步驟

保險業的預測分析涉及收集和分析大型數據集，從中可以提取有用的見解來預測損害、欺詐和保單取消風險的可能性。 為了使預測分析能夠提供有效支持，必須解決許多步驟：

1. 定義目標、數據集、指標。

在開始任何分析活動之前，甚至在數據收集之前，必須確定目標：從檢測欺詐企圖到優化費率計劃，從開發追加銷售和交叉銷售建議到增加客戶參與度和激活自助服務模式。在此階段，定義要分析的數據集至關重要。 下一步是確定最合適的 KPI 來衡量不同計劃的成功與否。 只有通過選擇指標（必須適合目標集），才有可能評估所獲得的結果，並且如果採用的預測模型不起作用，則能夠立即進行干預以對其進行修改。

2. 數據採集：保險科技不可或缺的支撐

為了使預測性保險產生越來越準確的結果，收集大量歷史數據至關重要。 今天，許多保險機構從許多來源收集信息。 擁有一個數據湖是一個很好的做法，一個集中的存儲庫，所有數據，無論是定量的還是定性的，結構化的還是非結構化的，都流入其中。 人工智能提供的令人難以置信的支持在這裡顯而易見：不再需要手動提取數據。今天可用的保險技術，Insurtech——一個結合了“保險”和“技術”的總稱，指的是與保險業技術和數字創新相關的一切——能夠自動和自主地從各種來源（移動應用程序）收集數據、遠程信息處理、物聯網、客戶互動、社交媒體等）。

保險科技的一個關鍵要素和數據收集的一個關鍵步驟是非物質化——在數字化紙質文檔和直接創建數字文檔的意義上。通過從數字文檔中提取數據，保險公司可以快速獲取有關其客戶的知識，這些知識不僅比過去多得多，而且可以超過過去，達到以前無法想像的粒度級別。 事實上，這些工具可以根據可根據具體信息要求逐案選擇的同質特徵，將客戶細分為越來越具體的集群。

收集數據後，在進行實際分析之前還有一項工作要做：在將數據輸入預測分析模型之前，必須確認數據的相關性和質量。 這基本上意味著：檢查它們的格式，刪除重複的數據點，並檢查數據類型以將它們與其來源相關聯。

3. 建模與分發

一旦收集了所有數據並確定了要檢驗的假設，我們就可以繼續建模，換句話說，選擇或創建預測分析模型。 這是使用機器學習技術的階段。創建並測試模型後，您可以通過將其包含在真實的軟件應用程序中（例如，在理賠管理流程中或在自動個性化保單計劃的平台中）來開始部署它。

4.監控

現在，需要記錄和評估預測分析模型的性能，以及它在完全部署時是否滿足預期的性能和準確性要求。 KPI 在初始階段（目標設定階段）顯示什麼？ 監控必須持續且及時：模型結果可能會發生顯著變化，即使在相對較短的時間內也是如此，持續監控對於確定預測分析系統是否以及何時不再提供相關見解至關重要。

保險業預測分析的好處

超過三分之二的保險公司計劃在未來幾年增加對數據收集和分析的投資，預測分析模型的使用將對整個保險業產生重大影響。推動越來越多地採用預測性保險工具和方法的好處是什麼？

一、預見性保險助力經濟增長

對於67% 的保險公司，預測分析有助於減少與保單發行和承保相關的費用，而60% 的保險公司表示銷售額和盈利能力有所提高。這兩項發現告訴我們，高級數據分析有助於最大限度地減少浪費並提高資源的有效利用，包括以創新方式利用現有技術。

通過預測分析，公司能夠確保有針對性的保險計劃、加快索賠處理並提供更加個性化的客戶體驗。 這一切都創造了一種競爭優勢，可以吸引新客戶並留住現有客戶。

預測性保險在識別潛在市場方面也發揮著戰略作用：質量數據可用於揭示目標受眾的行為模式和共同特徵，並發現被忽視的增長或未開發細分市場的新領域。

2. 預測性保險支持超個性化體驗

預測分析使您能夠檢測客戶行為模式並識別不滿意且可能不會續保的客戶。 借助數據分析產生的全面而及時的洞察力，您可以專注於這些保單持有人的動機，並專注於創造能夠滿足他們的偏好和需求的體驗。

通過預測客戶的需求和行為，您可以設計更加個性化的交互並建立持久的關係。例如，預測分析用於根據索賠歷史提供定制的保險計劃。 保險公司必須努力在客戶旅程的任何階段提供個性化服務，從報價到承保等等。 然而，要實現這些目標，個性化可能已經不夠了。

Capgemini表示，“談到保險業，當今的首要任務是製定明確的超個性化戰略，該戰略側重於基於體驗的參與：在正確的時間通過正確的渠道提供正確的產品。”

有效的超個性化戰略包含三個基本方面：深入了解客戶、使用新技術以及採用完全以客戶為中心的營銷方法。

• 客戶理解。數據來自您的客戶與公司互動的所有接觸點：網站、移動應用程序、社交媒體、聯絡中心。 收集的信息必須安全存儲，同時參與該特定項目的團隊可以輕鬆訪問。
• 使用技術。必須在專用位置收集、分類和編目數據，例如CRM或集成不同功能的高級平台：從使用所有可用渠道在不同接觸點上與客戶進行有效溝通的CCM ，到支持交互式體驗的產品。
• 個性化營銷。在不同營銷中使用來自不同渠道的客戶數據為保險公司提供了建立高度個性化關係的工具，這更有可能導致更高水平的保留。 因此，保險營銷人員必須增強這種能力，將來自各種來源的信息轉化為可立即採取行動的知識。

預測分析可以成為超個性化戰略中的關鍵要素：它可以是將數據轉化為有價值的關係、改善保單持有人的客戶體驗並為公司創造競爭優勢的過程中的初始時刻。

3. 預測性保險支持動態客戶參與

通過預測性保險，尤其是在人工智能增強的情況下，保險公司可以設計動態的客戶旅程：基於人工智能的聊天機器人、“預測性路由”以確定特定客戶的最佳代理人、基於客戶數據的個性化溝通策略（例如發送個性化優惠以留住有風險的客戶）。預測分析可以在漏斗中最敏感的時刻將數據轉化為可用且可立即採取行動的信息，保險公司和消費者之間的業務交易的完成取決於：保單更新和入職。

• 政策更新。這是清晰和引人入勝的信息比以往任何時候都更加重要的時刻。 它需要一種既創新又有效的解決方案，以豐富交流，使其成為高度相關的互動體驗。個性化視頻將預測分析的結果轉化為用圖像講述的故事，是最適合為每個客戶實現一致、清晰和引人入勝的溝通類型的內容類型。
• 入職。當涉及到新客戶入職時，每一次接觸的機會都是有價值的，因為它可能是不可重複的。 即使在保險業。 今天的數字工具可以自動將配置文件數據上傳到內部平台。 從那裡，通過預測分析，這些數據將繼續形成知識庫，從中可以提取見解，以建立越來越以保單持有人（潛在和已獲得）的特定需求為中心的體驗。 在這個階段同樣重要的是所有解決方案，為組織提供與財務和基於文檔的流程相關的數字流程的完整覆蓋，並使它們能夠與已經使用的工具和程序無縫集成（包括電子簽名的基本功能）。

在闡明了什麼是預測分析及其在保險業中的運作方式並強調了它提供的無數好處之後，我們可以得出一些結論。 例如，我們可以說，通過預測性保險技術和工具產生的知識為開發更具中心性的業務建議提供了堅實的基礎。 因此，公司能夠輕鬆地與新客戶建立聯繫並與現有客戶保持有價值的關係，為他們提供高度個性化的服務，從關於何時以及如何支付保單的溝通，到客戶服務流程。