Hvordan forsikringsbranchen udnytter AI (kunstig intelligens)!

Tidsstempel: 13. oktober 2021 kl. 10
Kildeknude: 1139704
Stallin

Forsikring er en af ​​de mest kritiske brancher, der findes; det er det, der redder mennesker og organisationer fra at falde i økonomiske problemer efter en krise eller en uforudset begivenhed. Det anses dog ofte for at være den mindst innovative industri med forældede processer, tidskrævende procedurer og forsinkelser, ældre it-systemer og mange utilfredse og endda utilfredse kunder.

Med ændringen i demografi og en hurtigt voksende befolkning af millennials, der er teknologikyndige og kan lide at udføre deres bank- og finansrelaterede transaktioner online, er det også blevet uundværligt for enhver organisation i bank- og finanssektoren at imødekomme deres behov. Beviser har det, at millennials er mere tilbøjelige til at købe forsikring online, hvis tid og besvær omkostninger er lavere, i modsætning til den midaldrende og ældre demografiske, der foretrækker at købe forsikring efter at have mødt og diskutere muligheder med et forsikringsselskab. Så forsikringsbranchen arbejder sig langsomt og støt ud af dette ry om at være teknologisk forældet og at levere inkonsekvente og friktionsfyldte kundeoplevelser. Hvordan? Gennem en digital transformation ledet af Artificial Intelligence (AI) og Machine Learning (ML). For effektivt at forstå, hvordan teknologi og AI har forstyrret og revolutioneret forsikringsbranchen, må vi først se på, hvordan industrien udnytter AI.

Risikovurdering: Kernen i forsikringsbranchen er risiko og dens effektive evaluering/vurdering. Ved at bruge AI og ML kan forsikringsselskaberne udnytte datafloden til at vurdere risici med højere nøjagtighed, forstå nye sammenhænge og mønstre, få mere dybtgående indsigt, lave bedre forudsigelser og i overensstemmelse hermed tilpasse deres planer og justere deres præmier. For eksempel — gennem AI og ML, hvis virksomheden finder, at en bestemt gruppe af forsikringstagere har en højere risiko for rent faktisk at blive udsat for en brandulykke, så kan virksomheden justere præmien i overensstemmelse hermed.

underwriting: For at genforsikringsselskaber og forsikringsgivere effektivt og problemfrit kan udføre deres opgaver, indsamler AI effektivt data fra forskellige interne og eksterne kilder og giver dyb og intelligent indsigt. Ved at tage kontrol over datafloden og udnytte den, kan sådanne forsikringschefer bevæge sig fra opdage-og-reparer-tankegangen til en forudsige-og-forebyggende filosofi, reducere gætværk i forsikring, træffe nøjagtige, datadrevne beslutninger og udvikle en konkurrencefordel for organisationen.

24×7 assistance til forsikringskunder: AI i form af samtalebots er i stand til at håndtere meget større mængder af forsikringskunder. De håndterer effektivt og effektivt store mængder af forespørgsler, giver automatiseret rådgivning og personlige anbefalinger til kunder gennem multi-turn, naturlige og målorienterede samtaler. Konversationsbots gør derved organisationer i stand til i vid udstrækning at automatisere forespørgselsstyringsprocessen. Så de menneskelige agenter kan være fri for slid og ren monotoni ved at håndtere regelmæssige forespørgsler og træde til, når det er nødvendigt for at tilpasse, overbevise og konvertere kunder. Sådan automatiseret rådgivning sparer tid til at give et tilbud til kunden, hvilket gør dem i stand til at træffe hurtige, datadrevne forsikringskøbsbeslutninger.

Øg konverteringer fra menneskelige agenter med chatbots som live agent-assistenter: Det er umuligt for menneskelige agenter effektivt og produktivt at håndtere store mængder data på daglig basis og foretage konverteringer og mersalg af produkter. Chatbots, der har ML-kapaciteter, kan programmeres og læres til at fungere som salgsassistenter for agenter. Chatbots indsamler, samler og analyserer omfangsrige data fra forskellige kilder, hvilket gør nøgleindsigt tilgængelig for de politiske agenter, mens de laver pitches til de potentielle kunder. Disse samtalebots gør relevant information og højkvalitetsindsigt tilgængelig for menneskelige agenter rettidigt og anbefaler de rigtige produkter baseret på kundens profil. På denne måde konverterer de menneskelige agenter ikke kun kunder, men opsælger og krydssælger også de rigtige produkter og øger kundens levetidsværdi.

Onboarding assistent: Det er en lang og besværlig proces fra at udarbejde og give tilbud til kunderne, få dem til at vælge en police og udarbejde politikpapirerne for at få dem til at betale og ombord på policen. Kendt som quote-to-cash (QTC)-processen, bidrager tids- og besværomkostningerne for de menneskelige agenter fra denne proces til deres lavere salgstal og manglende evne til at generere tilstrækkelig yderligere omsætning. Ved hjælp af samtalebots, der kan programmeres og læres til at fungere som onboarding-assistenter, er det muligt at automatisere en væsentlig del af processen, reducere den tid og indsats, der kræves, og gøre det muligt for menneskelige agenter at fokusere på at konvertere nye klienter. Disse onboarding-assistenter kan løse alle spørgsmål, som klienter har, hjælpe dem med at finde læger/hospitaler i netværket, forstå planens dækning osv.

Kravhåndtering: Indgivelse af krav og få det er ofte en udmattende og følelsesladet opgave, der er høje på tid og besværlige omkostninger, fordi klienter indgiver krav efter en større begivenhed som en ulykke eller naturkatastrofe eller et familiemedlems sygdom/dødsfald. Ligesom med personlig assistance til politikkøbere, automatiserer samtalebots til at håndtere omfangsrige opkald i kravprocessen, som meget ofte involverer gentagne spørgsmål. Menneskelige agenter kan træde til, når det er nødvendigt, og bruge hele samtalehistorikken til at håndtere mere komplekse spørgsmål og problemer. Med chatbots og AI reduceres sagsbehandlingstiden, og svindeldetektionsprocenten er steget.

Høj kvalitet og ensartede kundeoplevelser: Dynamiske og meningsfulde samtaler i naturligt sprog gennem samtale-bots har gjort det muligt for forsikringsorganisationer at levere højkvalitets, sømløse og ensartede kundeoplevelser ved at mindske ventetiden og frustrationsniveauet for kunderne. De har gjort det muligt for kunderne at engagere sig i selvbetjening, forstå forsikringsjargon bedre og ukomplicere skadeprocessen. For eksempel har bestemmelserne om, at bilforsikringskunder kan indgive krav via mobilappen ved at klikke på billeder og indsende kravet med det samme, hjulpet med at reducere omkostningerne for tid, penge og besvær for kunderne.

Virkningen af ​​Conversational AI i forsikringsbranchen

Som tidligere nævnt er den digitale transformation og AI-adoption i forsikringsbranchen langsom, men stadig. I nogle henseender, såsom at bruge chatbots til onboarding-assistance og personlig salgsassistance, har mange spillere allerede taget eller er ved at adoptere AI-teknologi, mens der i andre henseender endnu ikke er fuldgyldig AI-adoption. I de kommende år vil forsikringsbranchen som helhed nyde godt af den operationaliserende AI.

At SmartBots, hjælper vi organisationer med at anvende Conversational AI (chatbots/virtuelle assistenter) for at forbedre medarbejdernes produktivitet og give en fantastisk kundeoplevelse. Kontakt mig på stallin@smartbots.ai for at udforske mere om Conversational AI.

Source: https://chatbotslife.com/how-the-insurance-industry-is-leveraging-ai-artificial-intelligence-6c02e1bb4db5?source=rss—-a49517e4c30b—4

Tidsstempel:

Mere fra Chatbots liv