در حالی که نمی‌توان انکار کرد که فناوری در چند دهه گذشته تاثیر باورنکردنی بر کسب‌وکار بیمه داشته است، این صنعت هنوز در مراحل اولیه تحول فناوری است. گردش کارها به آرامی شروع به دیجیتالی شدن می‌کند، اما مهم است که این کار را به روشی منسجم انجام دهند که امکان جریان یافتن داده‌ها را بین پلتفرم‌ها فراهم کند. ایجاد این نوع اتصال به ذینفعان صنعت بیمه اجازه می‌دهد تا از داده‌ها برای استخراج بینش در کسب‌وکار خود، مشتریان و صنعت به طور کلی استفاده کنند.
فرصت‌های هیجان‌انگیز بسیاری در سال 2024 پیش روی صنعت بیمه قرار دارد. شرکت‌های بیمه بیش از هر زمان دیگری از قدرت اتصال و داده‌ها برای تسریع بیشتر سفر دیجیتالی بیمه استفاده می‌کنند و انتظار می‌رود که در سال 2024 شاهد ادامه آن باشیم.
پذیرش داده‌ها و تجزیه و تحلیل‌های پیش‌بینی
داده در سال 2023 یکی از کلیدواژه‌های اصلی بود و هیاهوی آن تا امسال نیز ادامه داشته است. فرصت‌های زیادی برای بیمهگران، MGAها و نمایندگان وجود دارد تا از داده‌های خود و همچنین داده‌های شخص ثالث برای تصمیم‌گیری بهتر استفاده کنند. انتظار می‌رود بازیگران بیشتری را ببینیم که داده‌های خود را در مکان‌های متمرکز مانند دریاچه‌های داده یا ابر جمع می‌کنند. این امر به سازمان‌های بیمه‌گر این فرصت را می‌دهد تا گزارش‌های قابل تنظیمی را توسعه دهند که دید کلان‌تری از کسب‌وکار و صنعت را فراهم می‌کند.
به عنوان مثال می‌توان به شرکتی اشاره کرد که می‌خواهد میانگین قیمت‌ها را برای یک استان خاص در یک دوره زمانی ببیند که یک رویداد آب‌وهوایی مهم، مانند گردباد یا طوفان را تجربه کرده است. با ابزارهای فنی مناسب و مجموعه داده‌های دقیق و انبوه، می‌توان آن اطلاعات را به جای جمع‌آوری دستی اطلاعات از چندین مکان، در یک گزارش جمع‌آوری کرد. سپس شرکت بیمه‌گر می‌تواند از این گزارش برای تعیین اینکه در کدام بخش‌ها رقابتی وجود ندارد و اینکه چگونه آن را اصلاح نماید، استفاده کند، مانند تنظیم مکانیسم‌های قیمت‌گذاری برای هماهنگی با رقبا.
شرکت‌های بیمه با داده‌های قابل دسترسی و عملی می‌توانند وارد فضای پیش‌بینی شوند، جایی که فرصت‌های واقعاً هیجان‌انگیز در آن نهفته است. در تجزیه و تحلیل پیشگویانه فضای زیادی برای رشد وجود دارد. ما شرکت‌های بیمه‌ای را مشاهده خواهیم کرد که از کلان‌داده‌ها برای به دست آوردن بینشی در مورد رفتار مشتری و روند بازار برای پیش‌بینی بهتر استفاده می‌کنند. این می‌تواند به ویژه برای پذیره‌نویسان در هنگام تعیین اینکه آیا ریسک را بپذیرند یا نه، مفید باشد. با استفاده از تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده، یک بیمه‌گر می‌تواند خیلی سریع‌تر و با روشی بسیار دقیق‌تر به یک تصمیم مدیریت ریسک برسد، زیرا این تصمیم توسط داده‌های تاریخی پشتیبانی می‌شود.
پذیرش گسترده هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
یکی دیگر از کلیدواژه‌های سال 2023 که به سال جدید منتقل می‌شود، هوش مصنوعی است. من انتظار دارم که شاهد باشیم که صنعت از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، به صورتی بسیار تهاجمی‌تر برای حل مشکلات طولانی‌مدت استفاده می‌کند.
دو نوع هوش مصنوعی وجود دارد. اولین مورد، مدل‌های زبان بزرگ یا LLM است که برنامه‌هایی مانند ChatGPT یا BERT گوگل هستند. LLMها می‌توانند نقش مهمی در صنعت بیمه ایفا کنند، به ویژه برای مواردی مانند پشتیبانی فنی، پشتیبانی مشتری و تولید محتوا برای کمپین های بازاریابی و ارتباطات با مشتری. با توجه به آنچه گفته شد، ما باید در مورد اجرای LLM در صنعت بیمه محتاط باشیم، زیرا خطر خطا دارند. به عنوان مثال، پذیره‌نویسی را در نظر بگیرید، که به سطح خاصی از دقت نیاز دارد. اگر یک LLM اطلاعات نادرستی تولید کند که به مشتری ارائه می‌شود، مشتری به طور بالقوه ممکن است تماس بدی با شرکت برقرار کند.
از سوی دیگر، یادگیری ماشین در فرآیندهای پذیره‌نویسی آسان‌تر خواهد بود. این شکل مبتنی بر الگوریتم هوش مصنوعی از داده‌های موجود می‌آموزد و به تدریج دقت آن را در طول زمان بهبود می‌بخشد. اساسا، داده‌های تاریخی را می‌توان برای پیش‌بینی آینده مورد استفاده قرار داد، به طور بالقوه حتی با اختصاص یک نمره دقت که احتمال وقوع چیزی را مشخص می‌کند.
پتانسیل پردازش دیجیتال خسارات
پردازش خسارات نمونه‌ای از یک مشکل طولانی‌مدت در صنعت بیمه است که به طور بالقوه می‌تواند با یادگیری ماشین حل شود. صنعت بیمه در دنیای قدیمی پردازش فکس‌های کاغذی، فایل‌های PDF و یادداشت‌های دست‌نویس گیر کرده است که برای شرکت‌های بیمه، نمایندگان و مشتریان آنها بسیار وقت‌گیر و پرهزینه است. دیجیتالی کردن این فرآیند حل و فصل دعاوی را برای همه طرف‌های درگیر بسیار سریع‌تر و آسان‌تر می‌کند و ما را یک قدم به تکمیل سفر دیجیتال کامل بیمه نزدیک‌تر می‌کند.
ابزارهایی وجود دارند که به بخش‌هایی از این فرآیند کمک می‌کنند، اما ما راه حلی ندیده‌ایم که واقعاً مشکل را به‌طور کامل حل کند. من انتظار دارم که شاهد باشیم صنعت واقعا در تلاش برای وارد کردن هوش مصنوعی برای کمک به دیجیتالی کردن پردازش خسارات از ابتدا تا انتها است و با حذف تعاملات انسانی از وظایف ساده انتقال و ارتباط، روند کار سریع‌تر پیش می‌رود.
هنگامی که پردازش خسارات دیجیتالی شد، نمایندگان می‌توانند از داده‌های جدیدی که در سیستم‌هایشان جریان می‌یابد برای توسعه کسب‌وکار جدید و ارائه ارزش بیشتر برای مشتریان خود سرمایه‌گذاری کنند. نمایندگان بیشتری را می‌بینیم که به دنبال ایجاد این مجموعه داده‌ها هستند تا تصویر بهتری از مشتریان خود داشته باشند و سپس از آن اطلاعات برای تولید سرنخ‌های جدید استفاده کنند. این داده‌ها همچنین به نمایندگان اجازه می‌دهد تا خدمات مشاوره‌ای بیشتری را به مشتریان خود ارائه دهند، به‌ویژه در طول زمان تمدید که می‌توانند انواع پوشش‌های مختلف را بر اساس خساراتی که مشتری ارائه کرده است توصیه کنند.
نگاهی به آینده
به طور کلی، تصور می‌شود که سال 2024 زمان هیجان‌انگیزی برای شرکت‌های بیمه و فناوری‌های بیمه خواهد بود که به دنبال نوآوری و حل ناکارآمدی‌های صنعت هستند. استفاده از داده‌ها در پیشبرد تحول فناوری صنعت بیمه کلیدی خواهد بود. متمرکز کردن داده‌ها برای دیدگاه‌های کل‌نگر از فرآیندها، سیاست‌ها و محصولات و همچنین اجازه دادن به آنها برای جریان یافتن از طریق سیستم‌ها، اتصال مورد نیاز برای اطمینان از بهترین تجربیات را برای شرکت‌ها، آژانس‌ها و مشتریانشان ایجاد می‌کند.