5 Möglichkeiten, wie KI Lebensversicherungsunternehmen hilft, ihr Geschäft auszubauen

Wenn es um den Verkauf von Lebensversicherungen geht, verlassen sich Versicherungsunternehmen immer noch auf persönliche Interaktion und persönliche Interaktion, um Verkaufsergebnisse zu erzielen. Dieses alte, überholte Modell ist für die Versicherungswirtschaft jedoch nicht mehr tragbar. Mit dem Aufkommen von Big Data, personalisiertem und automatisiertem Marketing nutzen Lebensversicherungsunternehmen künstliche Intelligenz, um ihre Vertriebsleistung zu optimieren.

KI hat die Art und Weise, wie Versicherungsunternehmen mit ihren Kunden interagieren, grundlegend verändert – von der Erfassung entscheidender Daten über ihre Zielkunden bis hin zur Formulierung neuer Verkaufsstrategien – die KI-basierte Datenanalyse ermöglicht es Versicherungsunternehmen, die Stärken und Schwächen ihrer bestehenden Verkaufsstrategien zu bestimmen und sie zu befähigen um ihre Marketingkampagnen zu optimieren. KI-fähige Chatbots stärken betroffene Unternehmen zusätzlich und ermöglichen es Versicherungsunternehmen, direkt mit ihren potenziellen Kunden zu interagieren, wodurch die Notwendigkeit entfällt, neue Mitarbeiter einzustellen und zu schulen, Verwaltungskosten zu senken und wertvolle Einblicke in das Kundenverhalten zu gewinnen.

Wenn Sie also in der Versicherungsbranche tätig sind oder danach streben, die Konkurrenz zu schlagen, finden Sie hier fünf Möglichkeiten, wie KI Ihnen bei Ihren Marketingbemühungen und -strategien helfen kann, sich auf dem Markt hervorzuheben.

1. Marketing und Vertrieb:

Die Lebensversicherungsbranche ist traditionsreich. Es ist traditionell eine sich langsam entwickelnde Branche mit langen Verkaufszyklen und ähnlichen Produkten.

Diese Realitäten ändern sich jedoch. Heutzutage hat die Technologie einen erheblichen Einfluss darauf, wie Lebensversicherer mit Verbrauchern in Kontakt treten, ihre Produkte präsentieren und den Geschäftsbetrieb verbessern.

KI- und maschinelle Lernlösungen helfen Lebensversicherungsunternehmen, ihre Kunden besser zu verstehen und ihr Verhalten vorherzusagen. Dazu gehört die Identifizierung der besten Vertriebskontakte und die Vorhersage, wie sie auf Marketingkampagnen reagieren werden.

Ein wichtiger Aspekt der KI ist ihre Fähigkeit, sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren und den Mitarbeitern die Möglichkeit zu geben, sich auf wichtigere Aspekte ihrer Arbeit zu konzentrieren. Dateneingabe und Verwaltungsarbeit sind gute Beispiele für Aufgaben, die mithilfe von KI automatisiert werden können. Lassen Sie uns vor diesem Hintergrund einen Blick darauf werfen, wie KI Lebensversicherungsunternehmen bei ihren Marketing- und Vertriebsbemühungen in drei Hauptbereichen unterstützen kann:

● Lead-Generierung – Versicherungsunternehmen haben lange damit gekämpft, Leads aus großen Datenmengen zu generieren. Während maschinelles Lernen und KI-gestützte Tools in der Lage waren, nützliche Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten zu extrahieren, helfen sie auch dabei, potenzielle Leads automatisch zu generieren, indem sie sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten aus mehreren Quellen analysieren.

● Vertriebsautomatisierung – Tools für maschinelles Lernen können Versicherungsunternehmen dabei unterstützen, ihre Vertriebsprozesse zu automatisieren. Durch die Analyse großer Datenmengen zu Schadenverlauf, Kreditwürdigkeit, Demografie, Beschäftigungsstatus und anderen Faktoren können diese Tools vorhersagen, welche Kunden mit größerer Wahrscheinlichkeit Lebensversicherungspolicen kaufen, und sie für Marketingkampagnen ansprechen

● Kundensegmentierung – Die Kundensegmentierung war schon immer ein zentraler Bestandteil des Marketings, aber es war schon immer extrem schwierig, sie richtig hinzubekommen, insbesondere bei Lebensversicherungen. Alle Kunden haben unterschiedliche Bedürfnisse und erfordern daher unterschiedliche Herangehensweisen. Wie identifizieren Sie Ihre idealen Kunden und erreichen sie dann mit einem gewünschten Produkt? KI kann dabei helfen, indem sie es Ihnen ermöglicht, Ihre Kunden basierend auf ihren Bedürfnissen und Vorlieben in Gruppen einzuteilen. Auf diese Weise können Sie Ihre Outreach-Strategie so anpassen, dass sie bei jeder Gruppe Anklang findet und sicherstellt, dass sie Informationen über ein Produkt erhalten, das ihren Bedürfnissen entspricht.

● Personalisierte Inhalte – Was wäre, wenn Sie jedem Kunden ein individuelles Erlebnis bieten könnten, bei dem Inhalte speziell auf ihn zugeschnitten sind? Künstliche Intelligenz kann dies ermöglichen. Indem Algorithmen die demografischen Merkmale und Interessen jedes Kunden kennen, können sie Inhalte generieren, die wahrscheinlich für jeden einzelnen Benutzer attraktiv sind. Dies führt nicht nur mit größerer Wahrscheinlichkeit zu einer Conversion, sondern schafft auch eine bessere Erfahrung für potenzielle Versicherungsnehmer.

2. Zeichnung:

Underwriting ist ein schwieriges Problem. Versicherungsunternehmen haben Hunderte von Parametern, die sie verwenden, um zu bestimmen, wer für welche Art von Deckung qualifiziert ist. Um herauszufinden, wer welche Art von Police erhält, schauen sie sich alles an, von Ihrem Wohnort über Ihre Familiengeschichte bis hin zu Ihren Hobbys und mehr. Das Problem ist, dass es Tausende von Kombinationen dieser verschiedenen Faktoren gibt, die als Eingaben in das Preismodell einer Versicherungspolice verwendet werden könnten. Woher wissen Unternehmen, welche Kombination die beste ist?

KI kann helfen, Preismodelle zu optimieren, indem sie frühere Daten – sowohl von ihrem eigenen Unternehmen als auch von anderen Unternehmen – betrachtet und Muster darin identifiziert, welche Arten von Kunden wahrscheinlich Ansprüche geltend machen und wie viel diese Ansprüche kosten werden. Dies hilft ihnen, die Preise hoch genug festzulegen, um potenzielle Kosten zu decken, aber niedrig genug, um Kunden anzuziehen, die erschwingliche Policen wünschen. Davon profitieren alle:

1. Kunden erhalten niedrigere Preise.
2. Unternehmen machen größere Gewinne.
3. Die Aufsichtsbehörden müssen sich keine Sorgen machen, dass das Unternehmen seine Geschäftstätigkeit aufgibt, weil es die Versicherung unterbewertet hat.

Durch den Einsatz von Automatisierung und die Erstellung eines Berichts des Medical Information Bureau für Verbraucher, der Historie verschreibungspflichtiger Medikamente, des Kfz-Berichts und der Kreditwürdigkeit können Underwriting-Entscheidungen nur wenige Minuten dauern. In der Vergangenheit dauerte eine Zeichnungsentscheidung einen Monat oder länger. Der Einsatz von Automatisierung kann sogar Menschen mit chronischen Krankheiten helfen, sich für eine Deckung zu qualifizieren.

Charlie Fletcher von Diabetes 365 teilt Folgendes mit: „Bestimmte Versicherungsanbieter experimentieren damit, Lebensversicherungen für Diabetiker mit automatisiertem Underwriting anzubieten. Beispielsweise sehen wir, dass bestimmte Lebensversicherungsträger einem Typ-2-Diabetiker in weniger als 10 Minuten eine Deckung in Höhe von 1,5 Millionen US-Dollar anbieten können.“

3. Personalisierte Versicherungsproduktentwicklung:

Sprechen Sie mit einem modernen Versicherungsagenten darüber, warum jemand eine Lebensversicherung haben möchte, und Sie hören unweigerlich das Wort „Sicherheit“. Denn Lebensversicherungen werden seit Jahrzehnten mit dem Versprechen verkauft, dass sie im Falle eines unerwarteten Todesfalls ein finanzielles Polster für Angehörige bieten. Es ist das klassische Verkaufsargument für Sicherheitsdecken: Kaufen Sie jetzt etwas, das es Ihrer Familie in Zukunft leichter macht, über ein tragisches Ereignis hinwegzukommen.

Aber was, wenn die Leute keine Sicherheit wollen? Was, wenn sie nicht einmal glauben, dass sie es brauchen? Und was wäre, wenn sie alle Vorteile einer Lebensversicherung nutzen könnten, ohne Prämien zahlen zu müssen? Das sind einige der Herausforderungen, vor denen Lebensversicherer heute stehen. Aus diesem Grund wenden sich viele von ihnen der künstlichen Intelligenz (KI) zu, um ihre Produktentwicklungs- und Vertriebsstrategien zu überdenken. Durch die Anreicherung von KI mit Kundendaten können Lebensversicherer ihre Produkte für bestimmte Segmente personalisieren. Sie können KI auch verwenden, um Verkäufe und Trends mit größerer Genauigkeit vorherzusagen – eine Technik, die sie Predictive Analytics nennen, um zukünftige Verkäufe vorherzusagen und mehr Geschäfte zu machen.

4. Erste Interaktionen mit potenziellen Kunden durchführen:

KI kann eingesetzt werden, um Lebensversicherungsunternehmen bei ihrer Kundenbindung zu unterstützen. Die Reise zur Kundenakquise für Lebensversicherungsunternehmen kann schwierig und teuer sein. Während es für Kunden wichtig ist, gut über die verfügbaren Produkte informiert zu sein, kann menschliche Interaktion manchmal zu Verwirrung und Misstrauen führen. Wenn Verbraucher mit Vertretern von Versicherungsunternehmen sprechen, werden sie oft mit einem harten Verkauf konfrontiert und zum Kauf gedrängt. Um dieses Problem zu lösen, können Chatbots die anfänglichen Interaktionen für Verbraucher, die nach einer Versicherung suchen, automatisieren und es ihnen ermöglichen, ein Produkt auszuwählen, das zu ihnen passt.

Chatbots sind auch wertvoll für die Bewältigung sich wiederholender Aufgaben, insbesondere wenn es darum geht, Termine zu buchen oder zu verschieben. Sie können auch verwendet werden, um große Datenmengen wie Schadensinformationen zu verwalten und Agenten bei der Bearbeitung von Einzelfällen zu unterstützen.

Die Etablierung emotionaler Intelligenz ist ein weiterer Bereich, in dem KI Versicherern dabei geholfen hat, sich mit ihren Kunden zu verbinden. Das Verständnis verschiedener Persönlichkeitsmerkmale und Emotionen kann Unternehmen dabei helfen, den bestmöglichen Service zu bieten, indem das Erlebnis auf die Bedürfnisse jedes Kunden zugeschnitten wird.

5. Sterblichkeitsreservierung:

Die Sterblichkeitsreservierung ist einer der wichtigsten Prozesse in der Lebensversicherung. Die Berechnung der zukünftigen Kosten im Zusammenhang mit dem Tod eines aktuellen Versicherungsnehmers oder der Sterblichkeitsrückstellung kann sich erheblich auf das Endergebnis eines Versicherers auswirken. Wenn die Reserve zu niedrig ist, ist der Versicherer nicht ausreichend auf zukünftige Schäden vorbereitet; ist sie zu hoch, wird der Versicherer nicht profitabel sein.

Der traditionelle versicherungsmathematische Ansatz zur Rückstellung basiert auf früheren Sterblichkeitserfahrungen und kann durch die Verwendung eines fortschrittlicheren Modells verbessert werden, das externe Faktoren einbezieht, die sich auf Sterblichkeitsrisiken auswirken, wie z. B. die Gesundheit der Kunden und Lebensgewohnheiten.

Diese Modelle sind als „Sterbetafeln“ bekannt und werden verwendet, um Prämien für Verbraucher auf der Grundlage ihres Alters, Geschlechts und allgemeinen Gesundheitszustands zu berechnen.

Leider sind traditionelle Sterbetafeln nicht immer genau, da sie auf versicherungsmathematischen Annahmen und historischen Daten beruhen, die von Versicherungsunternehmen über mehrere Jahre gesammelt wurden.

Dies bedeutet, dass möglicherweise nicht genügend Daten verfügbar sind, um die Zukunft mit diesen Methoden genau vorherzusagen, was die Reservierung für Versicherer schwierig macht, die auf dem heutigen Markt wettbewerbsfähig bleiben und dennoch jederzeit profitabel sein wollen.

Eine Möglichkeit, wie KI Lebensversicherungsunternehmen bei der Sterblichkeitsreservierung unterstützt, besteht darin, externe Faktoren in ihre Modelle einzubeziehen, damit sie zukünftige Kosten im Zusammenhang mit Schadenszahlungen auf der Grundlage des Lebensstils und der Gesundheit einer Person genauer vorhersagen können.