5 sposobów, w jakie sztuczna inteligencja pomaga firmom ubezpieczeniowym rozwijać ich działalność

Jeśli chodzi o sprzedaż ubezpieczeń na życie, firmy ubezpieczeniowe nadal polegają na osobistej interakcji i interakcji twarzą w twarz, aby osiągnąć wyniki sprzedaży. Jednak ten stary, przestarzały model nie jest już możliwy do utrzymania w branży ubezpieczeniowej. Wraz z pojawieniem się big data, spersonalizowanego i zautomatyzowanego marketingu, firmy ubezpieczeniowe na życie wykorzystują sztuczną inteligencję do optymalizacji wyników sprzedaży.

Sztuczna inteligencja całkowicie zmieniła sposób, w jaki firmy ubezpieczeniowe kontaktują się ze swoimi klientami — od zbierania kluczowych danych o ich docelowych klientach po formułowanie nowych strategii sprzedaży — analiza danych oparta na sztucznej inteligencji pozwala firmom ubezpieczeniowym określić mocne i słabe strony ich istniejących strategii sprzedaży, umożliwiając im w celu optymalizacji kampanii marketingowych. Chatboty wykorzystujące sztuczną inteligencję, zwiększające możliwości zainteresowanych firm, umożliwiają firmom ubezpieczeniowym bezpośrednią interakcję z potencjalnymi klientami, eliminując potrzebę zatrudniania i szkolenia nowych pracowników, zmniejszając koszty administracyjne i uzyskując cenny wgląd w zachowanie klientów.

Tak więc, jeśli działasz w branży ubezpieczeniowej lub aspirujesz do bycia tym, który pobije konkurencję, oto pięć sposobów, w jakie sztuczna inteligencja może pomóc Ci w działaniach marketingowych i strategiach, aby osiągnąć sukces na rynku.

1. Marketing i sprzedaż:

Branża ubezpieczeń na życie jest przesiąknięta tradycją. Jest to tradycyjnie wolno rozwijająca się branża, charakteryzująca się długim cyklem sprzedaży i podobnymi produktami.

Jednak te realia się zmieniają. Dziś technologia ma znaczący wpływ na to, jak ubezpieczyciele na życie łączą się z konsumentami, prezentują swoje produkty i usprawniają działalność biznesową.

Rozwiązania sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego pomagają firmom ubezpieczeniowym lepiej zrozumieć swoich klientów i przewidywać ich zachowanie. Obejmuje to identyfikację najlepszych leadów sprzedażowych i przewidywanie, jak zareagują na kampanie marketingowe.

Jednym z kluczowych aspektów sztucznej inteligencji jest jej zdolność do automatyzacji powtarzalnych zadań i uwolnienia pracowników od skupienia się na ważniejszych aspektach ich pracy. Wprowadzanie danych i praca administracyjna to dobre przykłady zadań, które można zautomatyzować za pomocą sztucznej inteligencji. Mając to na uwadze, przyjrzyjmy się, jak sztuczna inteligencja może pomóc firmom ubezpieczeniowym w ich działaniach marketingowych i sprzedażowych w trzech głównych obszarach:

● Generowanie leadów – firmy ubezpieczeniowe od dawna zmagają się z generowaniem leadów z dużych ilości danych. Chociaż uczenie maszynowe i narzędzia oparte na sztucznej inteligencji były w stanie wydobyć przydatne spostrzeżenia z nieustrukturyzowanych danych, pomagają również automatycznie generować potencjalnych potencjalnych klientów, analizując zarówno ustrukturyzowane, jak i nieustrukturyzowane dane z wielu źródeł.

● Automatyzacja sprzedaży – Narzędzia do uczenia maszynowego mogą pomóc firmom ubezpieczeniowym zautomatyzować procesy sprzedaży. Analizując duże ilości danych dotyczących historii szkód, oceny kredytowej, danych demograficznych, statusu zatrudnienia i innych czynników, narzędzia te mogą przewidzieć, którzy klienci są bardziej skłonni do zakupu polis na życie i kierować do nich kampanie marketingowe

● Segmentacja klientów – Segmentacja klientów zawsze była głównym elementem marketingu, ale zawsze bardzo trudno było ją właściwie przeprowadzić, zwłaszcza w ubezpieczeniach na życie. Wszyscy klienci mają inne potrzeby, więc wszyscy wymagają innego podejścia. W jaki sposób identyfikujesz swoich idealnych klientów, a następnie docierasz do nich z produktem, którego chcą? Sztuczna inteligencja może pomóc, umożliwiając podział klientów na grupy w oparciu o ich potrzeby i preferencje. Pozwala to dostosować strategię docierania do klientów tak, aby rezonowała z każdą grupą i zapewniała, że ​​otrzymują informacje o produkcie, który spełnia ich potrzeby.

● Spersonalizowane treści – co by było, gdybyś mógł zapewnić każdemu klientowi zindywidualizowane doświadczenie, w którym treść byłaby specjalnie dla niego dostosowana? Sztuczna inteligencja może to umożliwić. Dzięki poznaniu danych demograficznych i zainteresowań każdego klienta algorytmy są w stanie generować treści, które mogą być atrakcyjne dla każdego użytkownika. Nie tylko zwiększa to prawdopodobieństwo konwersji, ale także zapewnia lepsze wrażenia dla potencjalnych ubezpieczających.

2. Ubezpieczenie:

Underwriting to trudny problem. Firmy ubezpieczeniowe mają setki parametrów, których używają przy określaniu, kto kwalifikuje się do jakiego rodzaju ubezpieczenia. Aby dowiedzieć się, kto otrzymuje jaką polisę, patrzą na wszystko, od miejsca zamieszkania, przez historię rodziny, po hobby i nie tylko. Problem polega na tym, że istnieją tysiące kombinacji tych różnych czynników, które można wykorzystać jako dane wejściowe do modelu wyceny polisy ubezpieczeniowej. Skąd firmy wiedzą, jaka kombinacja jest najlepsza?

Sztuczna inteligencja może pomóc zoptymalizować modele cenowe, patrząc na dane z przeszłości — zarówno z własnej firmy, jak i od innych firm — oraz identyfikując wzorce, w jakich typach klientów będą prawdopodobnie składać roszczenia i ile będą one kosztować. Pomaga im to ustalać wystarczająco wysokie ceny, aby pokryć potencjalne koszty, ale wystarczająco niskie, aby przyciągnąć klientów, którzy chcą przystępnych polis. To przynosi korzyści wszystkim:

1. Klienci otrzymują niższe ceny.
2. Firmy osiągają większe zyski.
3. Regulatorzy nie muszą się martwić, że firma zbankrutuje, ponieważ ma zaniżone ceny ubezpieczeń.

Dzięki automatyzacji i uruchomieniu raportu Biura Informacji Medycznej, historii leków na receptę, raportu pojazdu silnikowego i wyniku kredytowego decyzje o ubezpieczeniu mogą zająć tylko kilka minut. Historycznie rzecz biorąc, decyzja o ubezpieczeniu trwała miesiąc lub dłużej. Korzystanie z automatyzacji może nawet pomóc osobom z chorobami przewlekłymi zakwalifikować się do objęcia ubezpieczeniem.

Charlie Fletcher z Diabetes 365 dzieli się następującymi informacjami: „Niektórzy ubezpieczyciele eksperymentują z oferowaniem ubezpieczenia na życie dla diabetyków przy użyciu automatycznego underwritingu. Jako przykład widzimy, że konkretni ubezpieczyciele na życie są w stanie zaoferować 1,5 miliona dolarów ubezpieczenia choremu na cukrzycę typu 2 w mniej niż 10 minut”.

3. Rozwój spersonalizowanych produktów ubezpieczeniowych:

Porozmawiaj z nowoczesnym agentem ubezpieczeniowym o tym, dlaczego ktoś może chcieć ubezpieczenia na życie, a nieuchronnie usłyszysz słowo „bezpieczeństwo”. A to dlatego, że od dziesięcioleci sprzedaje się ubezpieczenia na życie z obietnicą, że zapewnią poduszkę finansową dla członków rodziny na wypadek nieoczekiwanej śmierci. To klasyczny punkt sprzedaży koca zabezpieczającego: kup coś teraz, co ułatwi Twojej rodzinie wyjście z tragicznego wydarzenia w przyszłości.

Ale co, jeśli ludzie nie chcą bezpieczeństwa? Co jeśli nawet nie wierzą, że tego potrzebują? A co, jeśli mogą uzyskać wszystkie korzyści ubezpieczenia na życie bez konieczności płacenia składek? To tylko niektóre z wyzwań, przed którymi stoją współcześni ubezpieczyciele na życie. Dlatego wielu z nich zwraca się do sztucznej inteligencji (AI), aby pomóc im przemyśleć swoje strategie rozwoju i dystrybucji produktów. Wzbogacając sztuczną inteligencję o dane klientów, ubezpieczyciele na życie mogą personalizować swoje produkty pod konkretne segmenty. Mogą również wykorzystywać sztuczną inteligencję do przewidywania sprzedaży i trendów z większą dokładnością — technikę, którą nazywają analizą predykcyjną, aby prognozować przyszłą sprzedaż i zwiększać sprzedaż.

4. Przeprowadź wstępne interakcje z potencjalnymi klientami:

Sztuczną inteligencję można wykorzystać, aby pomóc firmom ubezpieczeniowym w zaangażowaniu klientów. Droga do pozyskania klienta dla towarzystw ubezpieczeń na życie może być trudna i kosztowna. Chociaż ważne jest, aby klienci byli dobrze poinformowani o dostępnych produktach, interakcje międzyludzkie mogą czasami prowadzić do zamieszania i nieufności. Kiedy konsumenci rozmawiają z przedstawicielami firm ubezpieczeniowych, często spotykają się z trudną sprzedażą i zmuszają do zakupu. Aby rozwiązać ten problem, chatboty mogą zautomatyzować początkowe interakcje z konsumentami poszukującymi ubezpieczenia i pozwolić im wybrać produkt, który im odpowiada.

Chatboty są również przydatne do obsługi powtarzalnych zadań, zwłaszcza jeśli chodzi o rezerwację spotkań lub zmianę ich harmonogramu. Mogą być również wykorzystywane do obsługi dużych ilości danych, takich jak informacje o roszczeniach, i pomagać agentom w załatwianiu indywidualnych spraw.

Tworzenie inteligencji emocjonalnej to kolejny obszar, w którym sztuczna inteligencja skutecznie pomaga ubezpieczycielom w kontaktowaniu się z klientami. Zrozumienie różnych cech osobowości i emocji może pomóc firmom zapewnić najlepszą możliwą obsługę poprzez dostosowanie doświadczenia do potrzeb każdego klienta.

5. Rezerwa śmiertelności:

Rezerwa śmiertelności to jeden z najważniejszych procesów w ubezpieczeniach na życie. Obliczenie przyszłych kosztów związanych ze śmiercią lub rezerwą na wypadek śmierci obecnego posiadacza polisy może znacząco wpłynąć na wynik finansowy ubezpieczyciela. Jeśli rezerwa jest zbyt niska, ubezpieczyciel będzie nieprzygotowany na przyszłe roszczenia; jeśli będzie zbyt wysoka, ubezpieczyciel nie będzie opłacalny.

Tradycyjne, aktuarialne podejście do rezerwowania opiera się na wcześniejszych doświadczeniach dotyczących śmiertelności i można je ulepszyć, stosując bardziej zaawansowany model, który uwzględnia czynniki zewnętrzne wpływające na ryzyko śmiertelności, takie jak zdrowie klientów i nawyki związane ze stylem życia.

Modele te są znane jako „tabele śmiertelności” i służą do obliczania składek dla konsumentów na podstawie ich wieku, płci i ogólnego stanu zdrowia.

Niestety tradycyjne tabele śmiertelności nie zawsze są dokładne, ponieważ opierają się na założeniach aktuarialnych i danych historycznych gromadzonych przez firmy ubezpieczeniowe na przestrzeni kilku lat.

Oznacza to, że może nie być wystarczającej ilości dostępnych danych, aby dokładnie przewidzieć przyszłość za pomocą tych metod, co utrudnia rezerwację ubezpieczycielom, którzy chcą pozostać konkurencyjni na dzisiejszym rynku, a jednocześnie nadal być rentowni.

Jednym ze sposobów, w jaki sztuczna inteligencja pomaga firmom ubezpieczeniowym na życie z rezerwą śmiertelności, jest uwzględnienie czynników zewnętrznych w ich modelach, aby mogły one dokładniej przewidywać przyszłe koszty związane z wypłatami odszkodowań w oparciu o styl życia i stan zdrowia danej osoby.