5 طرق تساعد الذكاء الاصطناعي شركات التأمين على الحياة في تنمية أعمالها

عندما يتعلق الأمر ببيع التأمين على الحياة ، لا تزال شركات التأمين تعتمد على التفاعل الشخصي والتفاعل وجهًا لوجه لتحقيق نتائج المبيعات. ومع ذلك ، فإن هذا النموذج القديم الذي عفا عليه الزمن لم يعد مستدامًا لصناعة التأمين. مع ظهور البيانات الضخمة والتسويق الشخصي والآلي ، تستغل شركات التأمين على الحياة الذكاء الاصطناعي لتحسين أداء مبيعاتها.

لقد غيّر الذكاء الاصطناعي تمامًا الطريقة التي تتعامل بها شركات التأمين مع عملائها - من جمع البيانات المهمة حول عملائها المستهدفين إلى صياغة استراتيجيات مبيعات جديدة - يسمح تحليل البيانات المستند إلى الذكاء الاصطناعي لشركات التأمين بتحديد نقاط القوة والضعف في استراتيجيات المبيعات الحالية الخاصة بهم ، وتمكينهم لتحسين حملاتهم التسويقية. ولزيادة تمكين الشركات المعنية ، تتيح روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي لشركات التأمين التفاعل مباشرة مع عملائها المحتملين ، مما يلغي الحاجة إلى تعيين موظفين جدد وتدريبهم ، وتقليل تكاليف الإدارة ، واكتساب رؤى قيمة حول سلوك العملاء.

لذلك ، إذا كنت تعمل في مجال التأمين ، أو تطمح إلى أن تكون شركة تتفوق على المنافسين ، فإليك خمس طرق يمكن أن يساعدك بها الذكاء الاصطناعي في جهودك التسويقية واستراتيجياتك للتميز في السوق.

1. التسويق والمبيعات:

صناعة التأمين على الحياة غارقة في التقاليد. لطالما كانت صناعة بطيئة الحركة ، مع دورة مبيعات طويلة ، وحيث تتشابه المنتجات.

ومع ذلك ، فإن هذه الحقائق تتغير. اليوم ، للتكنولوجيا تأثير كبير على كيفية تواصل شركات التأمين على الحياة مع المستهلكين ، وتقديم منتجاتهم وتحسين العمليات التجارية.

تساعد حلول الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي شركات التأمين على الحياة على فهم عملائها بشكل أفضل والتنبؤ بسلوكهم. يتضمن ذلك تحديد أفضل العملاء المتوقعين في المبيعات والتنبؤ بكيفية استجابتهم للحملات التسويقية.

يتمثل أحد الجوانب الرئيسية للذكاء الاصطناعي في قدرته على أتمتة المهام المتكررة وتحرير الموظفين للتركيز على الجوانب الأكثر أهمية في وظائفهم. يُعد إدخال البيانات والعمل الإداري أمثلة جيدة على المهام التي يمكن أتمتتها باستخدام الذكاء الاصطناعي. مع وضع ذلك في الاعتبار ، دعونا نلقي نظرة على كيف يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة شركات التأمين على الحياة في جهود التسويق والمبيعات في ثلاثة مجالات رئيسية:

● توليد العملاء المحتملين - لطالما كافحت شركات التأمين لتوليد عملاء محتملين من كميات كبيرة من البيانات. بينما تمكنت أدوات التعلم الآلي والأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي من استخلاص رؤى مفيدة من البيانات غير المهيكلة ، فإنها تساعد أيضًا في إنشاء عملاء محتملين محتملين تلقائيًا من خلال تحليل البيانات المنظمة وغير المنظمة عبر مصادر متعددة.

● أتمتة المبيعات - يمكن لأدوات التعلم الآلي أن تساعد شركات التأمين على أتمتة عمليات مبيعاتها. من خلال تحليل كميات كبيرة من البيانات حول سجل المطالبات ، ودرجات الائتمان ، والتركيبة السكانية ، وحالة التوظيف ، وعوامل أخرى ، يمكن لهذه الأدوات أن تتنبأ بالعملاء الذين من المرجح أن يشتروا بوالص التأمين على الحياة وتستهدفهم في الحملات التسويقية

● تقسيم العملاء - لطالما كان تقسيم العملاء جزءًا أساسيًا من عملية التسويق ، ولكن كان من الصعب للغاية دائمًا الحصول على معلومات صحيحة ، خاصة في التأمين على الحياة. جميع العملاء لديهم احتياجات مختلفة ، لذلك فهم جميعًا يحتاجون إلى أساليب مختلفة. كيف تحدد عملائك المثاليين ثم تتواصل معهم بمنتج يريدونه؟ يمكن أن يساعدك الذكاء الاصطناعي من خلال السماح لك بتقسيم عملائك إلى مجموعات بناءً على احتياجاتهم وتفضيلاتهم. يتيح لك ذلك تصميم إستراتيجية التواصل الخاصة بك بحيث يكون لها صدى مع كل مجموعة ويضمن حصولهم على معلومات حول منتج يلبي احتياجاتهم.

● المحتوى المخصص - ماذا لو كان بإمكانك تزويد كل عميل بتجربة فردية تم فيها تصميم المحتوى خصيصًا لهم؟ يمكن للذكاء الاصطناعي أن يجعل هذا ممكنًا. من خلال التعرف على التركيبة السكانية ومصالح كل عميل ، تكون الخوارزميات قادرة على إنشاء محتوى يحتمل أن يكون جذابًا لكل مستخدم على حدة. ليس من المرجح أن يؤدي هذا إلى التحويل فحسب ، بل يخلق أيضًا تجربة أفضل لحاملي وثائق التأمين المحتملين.

2. الاكتتاب:

الاكتتاب مشكلة صعبة. تمتلك شركات التأمين المئات من المعلمات التي تستخدمها في تحديد من هو المؤهل لنوع التغطية. لمعرفة من يحصل على أي نوع من السياسة ، فإنهم ينظرون إلى كل شيء من المكان الذي تعيش فيه إلى تاريخ عائلتك إلى هواياتك والمزيد. تكمن المشكلة في وجود الآلاف من مجموعات هذه العوامل المختلفة التي يمكن استخدامها كمدخلات في نموذج تسعير بوليصة التأمين. كيف تعرف الشركات ما هو أفضل مزيج؟

يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في تحسين نماذج التسعير من خلال النظر إلى البيانات السابقة - سواء من شركتهم الخاصة أو من شركات أخرى - وتحديد الأنماط في أنواع العملاء التي من المحتمل أن يقدموا مطالباتهم ومقدار تكلفة هذه المطالبات. يساعدهم هذا في تحديد أسعار مرتفعة بما يكفي لتغطية التكاليف المحتملة ولكن منخفضة بما يكفي لجذب العملاء الذين يريدون سياسات ميسورة التكلفة. هذا يفيد الجميع:

1. يحصل العملاء على أسعار أقل.
2. تحقق الشركات أرباحًا أكبر.
3. لا يتعين على المنظمين القلق بشأن خروج الشركة من العمل لأنها أقل من سعر التأمين.

باستخدام الأتمتة ، وتشغيل تقرير مكتب المعلومات الطبية للمستهلكين ، وتاريخ العقاقير الطبية ، وتقرير السيارة ، ودرجة الائتمان ، قد تستغرق قرارات الاكتتاب بضع دقائق فقط. تاريخيًا ، قد يستغرق قرار الاكتتاب شهرًا أو أكثر. يمكن أن يساعد استخدام الأتمتة الأشخاص المصابين بأمراض مزمنة في التأهل للتغطية.

تشارلي فليتشر مع Diabetes 365 يشارك ما يلي "يقوم بعض مزودي التأمين بتجربة تقديم التأمين على الحياة لمرضى السكر باستخدام الاكتتاب الآلي. على سبيل المثال ، نرى شركات تأمين محددة قادرة على تقديم تغطية بقيمة 1.5 مليون دولار لمرضى السكري من النوع 2 في أقل من 10 دقائق ".

3. تطوير منتجات التأمين الشخصية:

تحدث إلى وكيل تأمين حديث حول سبب رغبة شخص ما في التأمين على الحياة ، وستسمع حتماً كلمة "أمان". هذا لأنه ، على مدى عقود ، تم بيع التأمين على الحياة مع الوعد بأنه سيوفر وسادة مالية لأفراد الأسرة في حالة وفاة غير متوقعة. إنها نقطة بيع البطانيات الأمنية الكلاسيكية: اشترِ شيئًا الآن سيسهل على عائلتك تجاوز حدث مأساوي في المستقبل.

لكن ماذا لو كان الناس لا يريدون الأمن؟ ماذا لو لم يصدقوا أنهم بحاجة إليه؟ وماذا لو استطاعوا الحصول على جميع مزايا التأمين على الحياة دون الحاجة إلى دفع أي أقساط؟ هذه بعض التحديات التي تواجه شركات التأمين على الحياة اليوم. لهذا السبب يتجه الكثير منهم إلى الذكاء الاصطناعي (AI) لمساعدتهم على إعادة التفكير في تطوير منتجاتهم واستراتيجيات التوزيع. من خلال إثراء الذكاء الاصطناعي ببيانات العملاء ، يمكن لشركات التأمين على الحياة تخصيص منتجاتها لشرائح محددة. يمكنهم أيضًا استخدام الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالمبيعات والاتجاهات بدقة أكبر - وهي تقنية يسمونها التحليلات التنبؤية للتنبؤ بالمبيعات المستقبلية وجلب المزيد من الأعمال.

4. إجراء تفاعلات أولية مع العملاء المحتملين:

يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لمساعدة شركات التأمين على الحياة في إشراك عملائها. قد تكون رحلة اكتساب العملاء لشركات التأمين على الحياة صعبة ومكلفة. في حين أنه من المهم أن يكون العملاء على دراية جيدة بالمنتجات المتاحة ، يمكن أن يؤدي التفاعل البشري أحيانًا إلى الارتباك وعدم الثقة. عندما يتحدث المستهلكون إلى ممثلين من شركات التأمين ، غالبًا ما يُقابلون ببيع صعب ويتم الضغط عليهم لإجراء عملية شراء. لحل هذه المشكلة ، يمكن لبرامج الدردشة الآلية أتمتة التفاعلات الأولية للمستهلكين الباحثين عن تأمين والسماح لهم باختيار منتج يناسبهم.

تعد روبوتات الدردشة مفيدة أيضًا في التعامل مع المهام المتكررة ، خاصة عندما يتعلق الأمر بحجز المواعيد أو إعادة جدولتها. يمكن استخدامها أيضًا للتعامل مع كميات كبيرة من البيانات مثل معلومات المطالبات ومساعدة الوكلاء في التعامل مع الحالات الفردية.

يعد إنشاء الذكاء العاطفي مجالًا آخر كان فيه الذكاء الاصطناعي فعالًا في مساعدة شركات التأمين على التواصل مع عملائها. يمكن أن يساعد فهم السمات والعواطف الشخصية المختلفة الشركات على تقديم أفضل خدمة ممكنة من خلال تكييف التجربة مع احتياجات كل عميل.

5. حجز الوفيات:

يعتبر حجز الوفيات من أهم العمليات في التأمين على الحياة. يمكن أن يؤثر حساب التكاليف المستقبلية المرتبطة بوفاة حامل الوثيقة الحالي ، أو احتياطي الوفيات ، بشكل كبير على النتيجة النهائية لشركة التأمين. إذا كان الاحتياطي منخفضًا جدًا ، فإن شركة التأمين ستكون غير مستعدة للمطالبات المستقبلية ؛ إذا كانت مرتفعة للغاية ، فلن تكون شركة التأمين مربحة.

يعتمد النهج الاكتواري التقليدي للحجز على تجربة الوفيات السابقة ويمكن تحسينه باستخدام نموذج أكثر تقدمًا يتضمن العوامل الخارجية التي تؤثر على مخاطر الوفيات ، مثل صحة العميل وعادات نمط الحياة.

تُعرف هذه النماذج باسم "جداول الوفيات" وتُستخدم لحساب الأقساط للمستهلكين بناءً على العمر والجنس والصحة العامة.

لسوء الحظ ، لا تكون جداول الوفيات التقليدية دقيقة دائمًا لأنها تعتمد على الافتراضات الاكتوارية والبيانات التاريخية التي جمعتها شركات التأمين على مدى عدة سنوات.

هذا يعني أنه قد لا تكون هناك بيانات كافية متاحة للتنبؤ بدقة بالمستقبل بهذه الأساليب ، مما يجعل الحجز صعبًا على شركات التأمين التي تريد أن تظل قادرة على المنافسة في سوق اليوم بينما تظل مربحة في جميع الأوقات.

تتمثل إحدى الطرق التي يساعد بها الذكاء الاصطناعي شركات التأمين على الحياة في حجز الوفيات في دمج العوامل الخارجية في نماذجها حتى يتمكنوا من التنبؤ بشكل أكثر دقة بالتكاليف المستقبلية المرتبطة بمدفوعات المطالبات بناءً على نمط حياة الفرد وصحته.