AI가 생명 보험 회사의 비즈니스 성장을 돕는 5가지 방법

생명 보험 판매와 관련하여 보험 회사는 판매 결과를 달성하기 위해 여전히 개인적인 상호 작용과 대면 상호 작용에 의존합니다. 그러나 이 구식 모델은 더 이상 보험 업계에서 지속 가능하지 않습니다. 빅 데이터, 개인화되고 자동화된 마케팅의 출현으로 생명 보험 회사는 판매 실적을 최적화하기 위해 인공 지능을 활용하고 있습니다.

AI는 표적 고객에 대한 중요한 데이터 수집에서 새로운 판매 전략 수립에 이르기까지 보험 회사가 고객과 소통하는 방식을 완전히 바꿨습니다. AI 기반 데이터 분석을 통해 보험 회사는 기존 판매 전략의 강점과 약점을 파악하여 마케팅 캠페인을 최적화합니다. AI 지원 챗봇을 통해 관련 회사의 역량을 더욱 강화하여 보험 회사는 잠재 고객과 직접 상호 작용할 수 있으므로 새로운 직원을 고용 및 교육할 필요가 없고 관리 비용이 절감되며 고객 행동에 대한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

따라서 귀하가 보험 업계에 있거나 경쟁자를 능가하는 회사가 되기를 열망하는 경우 AI가 시장에서 두각을 나타내기 위한 마케팅 노력과 전략을 도울 수 있는 5가지 방법이 있습니다.

1. 마케팅 및 영업:

생명보험산업은 전통이 있습니다. 전통적으로 판매 주기가 길고 제품이 유사한 느리게 움직이는 산업이었습니다.

그러나 이러한 현실이 변하고 있습니다. 오늘날 기술은 생명보험사가 소비자와 연결하고 상품을 선보이며 비즈니스 운영을 개선하는 방식에 중대한 영향을 미치고 있습니다.

AI 및 기계 학습 솔루션은 생명 보험 회사가 고객을 더 잘 이해하고 행동을 예측하는 데 도움이 됩니다. 여기에는 최고의 판매 리드를 식별하고 마케팅 캠페인에 어떻게 반응할지 예측하는 것이 포함됩니다.

AI의 주요 측면 중 하나는 반복적인 작업을 자동화하고 직원이 업무의 더 중요한 측면에 집중할 수 있도록 하는 능력입니다. 데이터 입력 및 관리 작업은 AI를 사용하여 자동화할 수 있는 작업의 좋은 예입니다. 이를 염두에 두고 AI가 세 가지 주요 영역에서 마케팅 및 영업 활동을 통해 생명 보험 회사를 어떻게 도울 수 있는지 살펴보겠습니다.

● 리드 생성 – 보험 회사는 많은 양의 데이터에서 리드를 생성하기 위해 오랫동안 고심해 왔습니다. 기계 학습 및 AI 기반 도구는 비정형 데이터에서 유용한 통찰력을 추출할 수 있는 동시에 여러 소스에서 정형 및 비정형 데이터를 모두 분석하여 잠재적인 리드를 자동으로 생성하는 데 도움이 됩니다.

● 영업 자동화 – 기계 학습 도구는 보험 회사가 영업 프로세스를 자동화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 청구 이력, 신용 점수, 인구 통계, 고용 상태 및 기타 요인에 대한 방대한 데이터를 분석하여 이러한 도구는 어떤 고객이 생명 보험을 구매할 가능성이 더 높은지 예측하고 마케팅 캠페인을 대상으로 할 수 있습니다.

● 고객 세분화 – 고객 세분화는 항상 마케팅의 핵심 부분이었지만, 특히 생명 보험의 경우 이를 제대로 이해하기가 항상 매우 어려웠습니다. 고객은 모두 다른 요구 사항을 가지고 있으므로 모두 다른 접근 방식이 필요합니다. 이상적인 고객을 식별한 다음 원하는 제품을 제공하는 방법은 무엇입니까? AI는 고객의 요구와 선호도에 따라 고객을 그룹으로 나눌 수 있도록 하여 도움을 줄 수 있습니다. 이를 통해 각 그룹의 공감을 얻고 그들이 필요에 맞는 제품에 대한 정보를 얻을 수 있도록 홍보 전략을 조정할 수 있습니다.

● 개인화된 콘텐츠 – 각 고객에게 특별히 맞춤화된 콘텐츠로 개별화된 경험을 제공할 수 있다면 어떨까요? 인공 지능이 이를 가능하게 합니다. 알고리즘은 각 고객의 인구통계와 관심사에 대해 학습함으로써 모든 단일 사용자에게 어필할 수 있는 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 이는 전환으로 이어질 가능성이 높을 뿐만 아니라 잠재적인 보험 계약자에게 더 나은 경험을 제공합니다.

2. 인수:

인수는 어려운 문제입니다. 보험 회사에는 누가 어떤 유형의 보장을 받을 자격이 있는지 결정하는 데 사용하는 수백 가지 매개변수가 있습니다. 누가 어떤 종류의 정책을 받는지 알아내기 위해 그들은 당신이 사는 곳에서 가족 역사, 취미 등에 이르기까지 모든 것을 살펴봅니다. 문제는 보험 증권의 가격 책정 모델에 대한 입력으로 사용될 수 있는 이러한 다양한 요소의 수천 가지 조합이 있다는 것입니다. 기업은 어떤 조합이 가장 좋은지 어떻게 알 수 있습니까?

AI는 자신의 회사와 다른 회사의 과거 데이터를 살펴보고 어떤 유형의 고객이 클레임을 제기할 가능성이 있는지 패턴과 이러한 클레임 비용이 얼마인지 식별하여 가격 모델을 최적화하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이를 통해 잠재적 비용을 충당할 수 있을 만큼 충분히 높은 가격을 설정하지만 저렴한 정책을 원하는 고객을 유치할 수 있을 만큼 낮은 가격을 설정할 수 있습니다. 이는 모든 사람에게 다음과 같은 이점을 제공합니다.

1. 고객은 더 낮은 가격을 받습니다.
2. 기업은 더 큰 이익을 얻습니다.
3. 규제 기관은 보험 가격이 저렴하기 때문에 회사가 파산하는 것에 대해 걱정할 필요가 없습니다.

자동화를 사용하고 소비자 의료 정보국 보고서, 처방약 이력, 자동차 보고서 및 신용 점수를 실행하면 인수 결정에 몇 분 밖에 걸리지 않을 수 있습니다. 역사적으로 인수 결정에는 한 달 이상이 소요되었습니다. 자동화를 사용하면 만성 질환이 있는 사람들이 보장을 받을 자격이 되는 데 도움이 될 수도 있습니다.

Diabetes 365의 Charlie Fletcher는 다음과 같이 말합니다. 예를 들어, 특정 생명 보험 회사가 10분 이내에 제2형 당뇨병 환자에게 150만 달러의 보장을 제공할 수 있는 것을 보고 있습니다.”

3. 맞춤형 보험 상품 개발:

누군가가 생명 보험을 원할 수 있는 이유에 대해 현대 보험 에이전트와 이야기하면 필연적으로 "보안"이라는 단어를 듣게 됩니다. 수십 년 동안 생명보험은 예상치 못한 사망에 대비해 가족들에게 재정적 완충장치가 될 것이라는 약속과 함께 팔려왔기 때문이다. 이것은 고전적인 보안 담요 판매 포인트입니다. 가족이 미래에 비극적인 사건을 더 쉽게 극복할 수 있도록 지금 구입하십시오.

하지만 사람들이 보안을 원하지 않는다면 어떻게 될까요? 그들이 필요하다고 믿지도 않는다면? 그리고 보험료를 내지 않고도 생명보험의 모든 혜택을 받을 수 있다면 어떨까요? 이는 오늘날 생명보험사가 직면한 몇 가지 과제입니다. 그렇기 때문에 많은 사람들이 제품 개발 및 유통 전략을 재고하는 데 도움이 되는 인공 지능(AI)으로 눈을 돌리고 있습니다. 고객 데이터로 AI를 강화함으로써 생명 보험사는 특정 부문에 맞게 상품을 개인화할 수 있습니다. 또한 AI를 사용하여 더 정확하게 판매 및 추세를 예측할 수 있습니다. 이는 미래 판매를 예측하고 더 많은 비즈니스를 창출하기 위해 예측 분석이라고 부르는 기술입니다.

4. 잠재 고객과의 초기 상호작용 수행:

AI는 생명 보험 회사의 고객 참여를 돕는 데 사용될 수 있습니다. 생명 보험 회사의 고객 확보 여정은 어렵고 비용이 많이 들 수 있습니다. 고객이 사용 가능한 제품에 대해 잘 아는 것이 중요하지만 사람의 상호 작용은 때때로 혼란과 불신으로 이어질 수 있습니다. 소비자가 보험 회사의 담당자와 이야기할 때 종종 판매가 어려운 상황에 직면하여 구매를 강요받습니다. 이를 해결하기 위해 챗봇은 보험을 찾는 소비자의 초기 상호 작용을 자동화하고 자신에게 적합한 상품을 선택할 수 있도록 합니다.

챗봇은 특히 약속을 예약하거나 일정을 변경할 때 반복적인 작업을 처리하는 데에도 유용합니다. 또한 청구 정보와 같은 대용량 데이터를 처리하고 개별 사례를 처리하는 에이전트를 지원하는 데 사용할 수도 있습니다.

감성 지능을 구축하는 것은 AI가 보험사가 고객과 연결되도록 돕는 데 효과적인 또 다른 영역입니다. 다양한 성격 특성과 감정을 이해하면 기업이 각 고객의 요구에 맞게 경험을 맞춤화하여 최상의 서비스를 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.

5. 사망률 예약:

사망 보장은 생명 보험에서 가장 중요한 프로세스 중 하나입니다. 현재 보험 계약자의 사망 또는 사망 준비금과 관련된 미래 비용의 계산은 보험 회사의 수익에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 준비금이 너무 낮으면 보험사는 미래의 청구에 대해 충분히 준비하지 못할 것입니다. 너무 높으면 보험사가 수익성이 없습니다.

적립에 대한 전통적인 보험 계리적 접근 방식은 과거 사망 경험을 기반으로 하며 고객 건강 및 생활 습관과 같이 사망 위험에 영향을 미치는 외부 요인을 통합하는 보다 발전된 모델을 사용하여 개선할 수 있습니다.

이러한 모델은 "사망률 표"로 알려져 있으며 연령, 성별 및 전반적인 건강을 기반으로 소비자의 보험료를 계산하는 데 사용됩니다.

불행하게도 전통적인 사망률 표는 보험 회사가 수년에 걸쳐 수집한 보험 계리적 가정과 과거 데이터에 의존하기 때문에 항상 정확한 것은 아닙니다.

이는 이러한 방법으로 미래를 정확하게 예측하는 데 사용할 수 있는 데이터가 충분하지 않을 수 있음을 의미하며, 이는 항상 수익성을 유지하면서 오늘날의 시장에서 경쟁력을 유지하고자 하는 보험사에게 예약을 어렵게 만듭니다.

AI가 생명 보험 회사의 사망 보장을 돕는 한 가지 방법은 외부 요인을 모델에 통합하여 개인의 라이프스타일과 건강을 기반으로 청구 지불과 관련된 미래 비용을 보다 정확하게 예측할 수 있도록 하는 것입니다.