5 способов, которыми ИИ помогает компаниям по страхованию жизни развивать свой бизнес

Когда дело доходит до продажи страхования жизни, страховые компании по-прежнему полагаются на личное общение и взаимодействие лицом к лицу для достижения результатов продаж. Однако эта старая, устаревшая модель больше не является устойчивой для страховой отрасли. С появлением больших данных, персонализированного и автоматизированного маркетинга компании по страхованию жизни используют искусственный интеллект для оптимизации своих продаж.

ИИ полностью изменил способ взаимодействия страховых компаний со своими клиентами — от сбора важных данных о своих целевых клиентах до разработки новых стратегий продаж. Анализ данных на основе ИИ позволяет страховым компаниям определять сильные и слабые стороны их существующих стратегий продаж, что позволяет им оптимизировать свои маркетинговые кампании. Еще больше расширяя возможности заинтересованных компаний, чат-боты с поддержкой ИИ позволяют страховым компаниям напрямую взаимодействовать со своими потенциальными клиентами, устраняя необходимость нанимать и обучать новый персонал, сокращая административные расходы и получая ценную информацию о поведении клиентов.

Итак, если вы работаете в страховой отрасли или стремитесь превзойти конкурентов, вот пять способов, которыми ИИ может помочь вам в ваших маркетинговых усилиях и стратегиях, чтобы преуспеть на рынке.

1. Маркетинг и продажи:

Индустрия страхования жизни имеет богатые традиции. Это традиционно медленно развивающаяся отрасль с длительным циклом продаж и схожими продуктами.

Однако эти реалии меняются. Сегодня технологии оказывают значительное влияние на то, как страховщики жизни взаимодействуют с потребителями, представляют свои продукты и улучшают бизнес-операции.

Решения на основе искусственного интеллекта и машинного обучения помогают компаниям по страхованию жизни лучше понимать своих клиентов и прогнозировать их поведение. Это включает в себя выявление лучших потенциальных клиентов и прогнозирование их реакции на маркетинговые кампании.

Одним из ключевых аспектов ИИ является его способность автоматизировать повторяющиеся задачи и освобождать сотрудников, чтобы они могли сосредоточиться на более важных аспектах своей работы. Ввод данных и административная работа — хорошие примеры задач, которые можно автоматизировать с помощью ИИ. Имея это в виду, давайте посмотрим, как ИИ может помочь компаниям по страхованию жизни в их усилиях по маркетингу и продажам в трех основных областях:

● Лидогенерация . Страховые компании уже давно пытаются генерировать лидов на основе больших объемов данных. Хотя инструменты машинного обучения и искусственного интеллекта смогли извлечь полезную информацию из неструктурированных данных, они также помогают автоматически генерировать потенциальных потенциальных клиентов, анализируя как структурированные, так и неструктурированные данные из нескольких источников.

● Автоматизация продаж . Инструменты машинного обучения могут помочь страховым компаниям автоматизировать процессы продаж. Анализируя большие объемы данных об истории претензий, кредитном рейтинге, демографии, статусе занятости и других факторах, эти инструменты могут предсказать, какие клиенты с большей вероятностью купят полисы страхования жизни, и нацелить их на маркетинговые кампании.

● Сегментация клиентов . Сегментация клиентов всегда была ключевой частью маркетинга, но ее всегда было чрезвычайно трудно осуществить правильно, особенно в страховании жизни. У всех клиентов разные потребности, поэтому все они требуют разных подходов. Как вы определяете своих идеальных клиентов, а затем предлагаете им продукт, который им нужен? ИИ может помочь, позволяя вам разделить ваших клиентов на группы в зависимости от их потребностей и предпочтений. Это позволяет вам адаптировать свою стратегию охвата, чтобы она находила отклик у каждой группы и гарантировала, что они получают информацию о продукте, который отвечает их потребностям.

● Персонализированный контент . Что, если бы вы могли предоставить каждому клиенту индивидуальный опыт, в котором контент был бы адаптирован специально для них? Искусственный интеллект может сделать это возможным. Изучая демографию и интересы каждого клиента, алгоритмы могут генерировать контент, который будет интересен каждому отдельному пользователю. Это не только с большей вероятностью приведет к конверсии, но и создаст лучший опыт для потенциальных страхователей.

2. Андеррайтинг:

Андеррайтинг — сложная проблема. У страховых компаний есть сотни параметров, которые они используют при определении того, кто имеет право на тот или иной тип покрытия. Чтобы выяснить, кто какую политику получает, они смотрят на все, от того, где вы живете, до истории вашей семьи, ваших увлечений и многого другого. Проблема в том, что существуют тысячи комбинаций этих различных факторов, которые можно использовать в качестве исходных данных для модели ценообразования страхового полиса. Как компании узнают, какая комбинация лучше?

ИИ может помочь оптимизировать модели ценообразования, просматривая прошлые данные — как от своей компании, так и от других компаний — и определяя закономерности в том, какие типы клиентов, скорее всего, будут подавать претензии и сколько эти претензии будут стоить. Это помогает им устанавливать достаточно высокие цены, чтобы покрыть потенциальные затраты, но достаточно низкие, чтобы привлечь клиентов, которым нужны доступные полисы. Это выгодно всем:

1. Клиенты получают более низкие цены.
2. Компании получают большую прибыль.
3. Регуляторам не нужно беспокоиться о том, что компания обанкротится из-за заниженной стоимости страховки.

Используя автоматизацию и управляя отчетом Медицинского информационного бюро потребителей, историей рецептурных препаратов, отчетом об автомобиле и кредитным рейтингом, принятие решений об андеррайтинге может занять всего несколько минут. Исторически сложилось так, что решение об андеррайтинге принималось в течение месяца или дольше. Использование автоматизации может даже помочь людям с хроническими заболеваниями претендовать на страховое покрытие.

Чарли Флетчер из Diabetes 365 делится следующим: «Некоторые страховые компании экспериментируют, предлагая страхование жизни для диабетиков с использованием автоматизированного андеррайтинга. Например, мы видим, что некоторые страховые компании могут предложить страховое покрытие на 1,5 миллиона долларов для диабетиков 2 типа менее чем за 10 минут».

3. Разработка индивидуального страхового продукта:

Поговорите с современным страховым агентом о том, почему кому-то может понадобиться страхование жизни, и вы неизбежно услышите слово «безопасность». Это потому, что на протяжении десятилетий страхование жизни продавалось с обещанием, что оно обеспечит финансовую подушку безопасности для членов семьи в случае неожиданной смерти. Это классический аргумент в пользу безопасности: купите что-нибудь сейчас, чтобы вашей семье было легче пережить трагическое событие в будущем.

Но что, если люди не хотят безопасности? Что, если они даже не верят, что им это нужно? А что, если они смогут получить все преимущества страхования жизни без необходимости платить какие-либо страховые взносы? Таковы некоторые из проблем, с которыми сталкиваются сегодня страховщики жизни. Вот почему многие из них обращаются к искусственному интеллекту (ИИ), чтобы помочь им переосмыслить свои стратегии разработки и распространения продуктов. Обогащая ИИ данными клиентов, страховщики жизни могут персонализировать свои продукты для определенных сегментов. Они также могут использовать ИИ для более точного прогнозирования продаж и тенденций — метод, который они называют прогнозной аналитикой, для прогнозирования будущих продаж и расширения бизнеса.

4. Проведите начальное взаимодействие с потенциальными клиентами:

ИИ можно использовать, чтобы помочь компаниям по страхованию жизни в привлечении клиентов. Путь привлечения клиентов для компаний по страхованию жизни может быть трудным и дорогим. Хотя для клиентов важно быть хорошо информированными о доступных продуктах, человеческое взаимодействие иногда может привести к путанице и недоверию. Когда потребители разговаривают с представителями страховых компаний, они часто сталкиваются с навязчивыми предложениями и вынуждены совершить покупку. Чтобы решить эту проблему, чат-боты могут автоматизировать начальное взаимодействие с потребителями, ищущими страховку, и позволить им выбрать продукт, который им подходит.

Чат-боты также полезны для выполнения повторяющихся задач, особенно когда речь идет о бронировании встреч или их переносе. Их также можно использовать для обработки больших объемов данных, таких как информация о претензиях, и помогать агентам в работе с отдельными случаями.

Создание эмоционального интеллекта — еще одна область, в которой искусственный интеллект помогает страховщикам наладить связь со своими клиентами. Понимание различных личностных качеств и эмоций может помочь компаниям предоставлять наилучшие услуги, адаптируя опыт к потребностям каждого клиента.

5. Резервирование смертности:

Резервирование на случай смерти является одним из важнейших процессов в страховании жизни. Расчет будущих расходов, связанных со смертью текущего страхователя или резерва на смертность, может существенно повлиять на итоговый результат страховщика. Если резерв слишком мал, страховщик будет недостаточно подготовлен к будущим претензиям; если он слишком высок, страховая компания не будет прибыльной.

Традиционный актуарный подход к резервированию основан на прошлом опыте смертности и может быть улучшен за счет использования более продвинутой модели, которая включает внешние факторы, влияющие на риск смертности, такие как здоровье клиентов и их образ жизни.

Эти модели известны как «таблицы смертности» и используются для расчета премий для потребителей в зависимости от их возраста, пола и общего состояния здоровья.

К сожалению, традиционные таблицы смертности не всегда точны, поскольку они основаны на актуарных предположениях и исторических данных, собранных страховыми компаниями за несколько лет.

Это означает, что может быть недостаточно доступных данных для точного прогнозирования будущего с помощью этих методов, что затрудняет резервирование для страховщиков, которые хотят оставаться конкурентоспособными на сегодняшнем рынке, оставаясь при этом прибыльными в любое время.

Один из способов, которым ИИ помогает компаниям по страхованию жизни с резервированием смертности, заключается в включении внешних факторов в свои модели, чтобы они могли более точно прогнозировать будущие затраты, связанные с выплатами по претензиям, на основе образа жизни и здоровья человека.