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保险业如何利用AI

发布时间:2021-08-31 12:54:56 所属栏目:大数据 来源:互联网
导读:人工智能如何对保险业的公司和客户以及代理人的最新保单有用。 保险业是最关键的行业之一,正是它使人们和组织在危机或意外事件后免于陷入财务困境。然而,IT通常被视为最不具创新性的行业,其流程过时、耗时的程序和延迟、遗留IT系统以及许多不满意甚至不满
人工智能如何对保险业的公司和客户以及代理人的最新保单有用。
保险业是最关键的行业之一,正是它使人们和组织在危机或意外事件后免于陷入财务困境。然而,IT通常被视为最不具创新性的行业,其流程过时、耗时的程序和延迟、遗留IT系统以及许多不满意甚至不满的客户。
 
随着人口结构的变化以及精通技术、喜欢在网上进行银行和金融相关交易的千禧一代人口的快速增长,银行和金融部门的每个组织都必须满足他们的需求。
有证据表明,如果时间和麻烦成本较低,千禧一代更有可能在网上购买保险,而中老年人在与保险公司会面和讨论选择后更喜欢购买保险。因此,保险业正在缓慢而稳步地摆脱技术过时、提供不一致且充满摩擦的客户体验的名声。
怎么用?通过人工智能(AI)和机器学习(ML)引领的数字化转型。为了有效地理解技术和人工智能是如何颠覆和革新保险业的,我们必须首先看看保险业是如何利用人工智能的。
人工智能是如何在保险业中使用的?
风险评估:保险业的核心是风险,并对其进行有效的评估/评估。使用AI和ML,保险公司可以利用数据洪流以更高的准确性评估风险,了解新的相关性和模式,获得更深入的见解,做出更好的预测,并相应地定制计划和调整保费。例如,通过AI和ML,如果公司发现特定群体的投保人实际面临火灾事故的风险更高,那么公司可以相应调整保费。
核保:为了使再保险人和核保人能够有效、无缝地执行其任务,人工智能有效地从不同的内部和外部来源收集数据,并提供深入而智能的见解。通过控制和利用数据洪流,这些保险业高管可以从检测和修复思维转变为预测和预防理念,减少保险业中的猜测,做出准确的、数据驱动的决策,并为组织发展竞争优势。
24×7对保险购物者的帮助:对话机器人形式的人工智能能够处理大量的保险购物者。他们高效、高效地处理大量查询,通过多回合、自然和面向目标的对话向客户提供自动咨询和个性化建议。因此,会话机器人使组织能够在很大程度上自动化查询管理过程。因此,人工代理可以从处理常规查询的单调乏味中解脱出来,在需要定制、说服和转换购物者时介入。这种自动化咨询节省了向客户提供报价的时间,使他们能够快速做出数据驱动的保险购物决策。
通过聊天机器人作为实时代理助手,增加人工代理的转换:人工代理不可能每天有效、高效地处理大量数据,并进行转换和追加销售产品。具有ML功能的聊天机器人可以编程并被教导充当代理的实时销售助理。聊天机器人收集、整理和分析来自各种来源的大量数据,使政策代理在向潜在客户推销时能够获得关键见解。这些对话机器人能够及时向人类代理提供相关信息和高质量的见解,并根据客户的个人资料推荐合适的产品。这样,人工代理不仅可以转换客户,还可以追加销售和交叉销售正确的产品,并增加客户的终身价值。
入职助理:从准备并向客户提供报价、让他们选择保单、准备保单文件让他们支付费用到自己加入保单,这是一个漫长而繁琐的过程。被称为“从报价到现金”(QTC)的流程,该流程给人工代理带来的时间和麻烦成本导致其销售数字较低,无法产生足够的额外收入。借助对话机器人,可以对其进行编程并教其充当入职助理,可以自动化流程的重要部分,减少所需的时间和精力,并使人工代理能够专注于转换新客户。这些入职助理可以解决客户的任何疑问,帮助他们在网络医生/医院中找到医生,了解计划覆盖范围,等等。
索赔管理:申请索赔和获得索赔通常是一项令人筋疲力尽、情绪激动的任务,时间和麻烦成本都很高,因为客户在重大事件(如事故、自然灾害或家庭成员生病/死亡)后申请索赔。与向保单购物者提供个性化帮助一样,会话机器人可以自动处理索赔过程中的大量电话,这通常涉及重复性问题。人工代理可以在需要时介入,并使用完整的对话历史来处理更复杂的问题。使用聊天机器人和人工智能,索赔裁决时间缩短,欺诈检测率提高。
高质量和一致的客户体验:通过对话机器人以自然语言进行的动态和有意义的对话,通过减少客户的等待时间和沮丧程度,使保险机构能够提供高质量、无缝和一致的客户体验。它们使客户能够从事自助服务,更好地理解保险术语,简化索赔流程。例如,汽车保险客户通过手机应用程序点击图片并立即提交索赔的规定,有助于减少客户的时间、金钱和麻烦成本。
会话人工智能对保险业的影响
如前所述,保险业的数字转型和人工智能采用缓慢而稳定。在某些方面,如使用保险聊天机器人进行登机协助和个性化销售协助,许多玩家已经或正在采用人工智能技术,而在其他方面,人工智能尚未完全采用。在未来几年,保险业作为一个整体将受益于人工智能的运营。

(编辑:PHP编程网 - 黄冈站长网)

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