איך תעשיית הביטוח ממנפת AI (בינה מלאכותית)!

ביטוח הוא אחד הענפים הכי קריטיים שיש; זה מה שמציל אנשים וארגונים מלהיקלע לצרות כלכליות לאחר משבר או אירוע בלתי צפוי. עם זאת, לעתים קרובות היא נחשבת לענף הכי פחות חדשני עם תהליכים מיושנים, נהלים ועיכובים שלוקחים זמן, מערכות IT מדור קודם, והרבה לקוחות לא מרוצים ואפילו ממורמרים.

עם השינוי בדמוגרפיה ואוכלוסיית בני דור המילניום ההולכת וגדלה במהירות שהם מבינים בטכנולוגיה ואוהבים לבצע את עסקאות הבנקאות והפיננסים שלהם באינטרנט, זה הפך גם חיוני לכל ארגון במגזר הבנקאות והפיננסים לתת מענה לצרכיהם. הוכחות לכך שבני דור המילניום נוטים יותר לרכוש ביטוח באינטרנט אם עלויות הזמן והטרחה נמוכות יותר, בניגוד לדמוגרפיה בגיל העמידה ומעלה שמעדיפה רכישת ביטוח לאחר פגישה ודיון באפשרויות עם מבטח. אז, תעשיית הביטוח פועלת לאט ובהתמדה מהמוניטין הזה של מיושן טכנולוגית ושל מתן חוויות לקוח לא עקביות ומלאות חיכוכים. אֵיך? באמצעות טרנספורמציה דיגיטלית בהובלת בינה מלאכותית (AI) ולמידת מכונה (ML). כדי להבין ביעילות כיצד הטכנולוגיה ובינה מלאכותית שיבשו וחוללו מהפכה בתעשיית הביטוח, עלינו להסתכל תחילה כיצד התעשייה ממנפת את הבינה המלאכותית.

הערכת סיכונים: ליבת ענף הביטוח היא הסיכון וההערכה/הערכה האפקטיבית שלו. באמצעות AI ו-ML, מבטחים יכולים למנף את מבול הנתונים כדי להעריך סיכונים ברמת דיוק גבוהה יותר, להבין מתאמים ודפוסים חדשים, לקבל תובנות מעמיקות יותר, לבצע תחזיות טובות יותר, ובהתאם, להתאים אישית את התוכניות שלהם ולהתאים את הפרמיות שלהם. לדוגמה - באמצעות AI ו-ML, אם הפירמה מוצאת שקבוצה מסוימת של מבוטחים נמצאת בסיכון גבוה יותר להתמודד בפועל עם תאונת שריפה, אז החברה יכולה להתאים את הפרמיה בהתאם.

חיתום: כדי שמבטחי משנה וחתמים יבצעו את המשימות שלהם בצורה יעילה וחלקה, AI אוספת ביעילות נתונים ממקורות פנימיים וחיצוניים שונים ומספקת תובנות עמוקות וחכמות. על ידי השתלטות על מבול הנתונים ומינוף זה, מנהלי ביטוח כאלה יכולים לעבור מהלך הרוח של זיהוי ותיקון לפילוסופיית חיזוי ומניעה, להפחית ניחושים בביטוח, לקבל החלטות מדויקות מונעות נתונים ולפתח יתרון תחרותי עבור הארגון.

24×7 assistance to insurance shoppers: AI בצורה של בוטים לשיחה מסוגלים להתמודד עם כמויות גדולות בהרבה של קוני ביטוח. הם מטפלים ביעילות וביעילות בכמויות גדולות של שאילתות, מספקים ייעוץ אוטומטי והמלצות מותאמות אישית ללקוחות באמצעות שיחות מרובות פניות, טבעיות וממוקדות מטרה. בוטים לשיחה, בכך מאפשרים לארגונים להפוך את תהליך ניהול השאילתות לאוטומטי במידה רבה. אז, הסוכנים האנושיים יכולים להשתחרר מעבודת הפרך והמונוטוניות הצרופה של טיפול בפניות רגילות ולהתערב כשנדרש כדי להתאים אישית, לשכנע ולהמיר קונים. ייעוץ אוטומטי כזה חוסך את הזמן במתן הצעת מחיר ללקוח, ומאפשר לו לקבל החלטות קניות ביטוח מהירות ומבוססות נתונים.

1. כיצד AI בשיחה יכול להפוך את שירות הלקוחות לאוטומטי

2. צ'טים אוטומטיים מול שידורים חיים: איך ייראה עתיד שירות הלקוחות?

3. צ'טבוטים כעוזרים רפואיים במגפת COVID-19

4. צ'טבוט נגד. עוזר וירטואלי חכם - מה ההבדל ומדוע אכפת?

הגדל את ההמרות על ידי סוכנים אנושיים עם צ'אטבוטים בתור עוזרי סוכנים חיים: בלתי אפשרי עבור סוכנים אנושיים לטפל ביעילות ובפרודוקטיביות בכמויות גדולות של נתונים על בסיס יומי ולבצע המרות ולמכור מוצרים. ניתן לתכנת וללמד צ'אטבוטים בעלי יכולות ML לפעול כעוזרי מכירות חיים לסוכנים. הצ'אטבוטים אוספים, אוספים ומנתחים נתונים נרחבים ממקורות שונים, ומעמידים תובנות מפתח לזמינות לסוכני המדיניות בזמן שהם מציגים הצעות ללקוחות הפוטנציאליים. בוטים לשיחה אלו מעמידים מידע רלוונטי ותובנות איכותיות לזמינים לסוכנים אנושיים בזמן וממליצים על המוצרים הנכונים בהתבסס על פרופיל הלקוח. בדרך זו, הסוכנים האנושיים לא רק ממירים לקוחות, אלא גם מוכרים ומכירים צולבים את המוצרים הנכונים ומגדילים את ערך החיים של הלקוח.

עוזר עלייה למטוס: זהו תהליך ארוך ומסורבל מהכנת ומתן הצעות מחיר ללקוחות, לגרום להם לבחור פוליסה ולהכין את ניירות הפוליסה כדי לגרום להם לשלם ולהכניס את עצמם לפוליסה. המכונה תהליך quote-to-cash (QTC), עלויות הזמן והטרחה לסוכנים האנושיים מתהליך זה תורמים לנתוני המכירות הנמוכים שלהם ולחוסר היכולת לייצר הכנסה נוספת נאותה. בעזרת בוטים לשיחה שניתן לתכנת וללמד לפעול כעוזרי onboarding, ניתן לבצע אוטומציה של חלק משמעותי מהתהליך, לצמצם את הזמן והמאמץ הנדרשים ולאפשר לסוכנים אנושיים להתמקד בהמרת לקוחות חדשים. עוזרי העלייה למטוס יכולים לפתור כל שאילתה שיש ללקוחות, לעזור להם למצוא רופאים/בתי חולים ברשת, להבין את כיסוי התוכנית וכו'.

ניהול תביעות: הגשת תביעות והשגתה היא לרוב משימה מתישה ומלאת רגשות שגבוהה בזמן ועלויות טרחה מכיוון שלקוחות מגישים תביעות לאחר אירוע גדול כמו תאונה או אסון טבע או מחלה/מוות של בן משפחה. בדומה לסיוע מותאם אישית לקונים בפוליסה, בוטים לשיחה עושים אוטומציה לטיפול בשיחות עצומות בתהליך התביעות, שלעתים קרובות כרוך בשאלות שחוזרות על עצמן. סוכנים אנושיים יכולים להתערב בעת הצורך ולהשתמש בהיסטוריית השיחה המלאה כדי לטפל בשאלות ובעיות מורכבות יותר. עם צ'אטבוטים ובינה מלאכותית, זמן מתן התביעה מצטמצם, ואחוז גילוי ההונאה גדל.

חוויות לקוח איכותיות ועקביות: שיחות דינמיות ומשמעותיות בשפה טבעית באמצעות בוטים לשיחה אפשרו לארגוני ביטוח לספק חוויות לקוח איכותיות, חלקות ועקביות על ידי הפחתת זמן ההמתנה ורמות התסכול של הלקוחות. הם אפשרו ללקוחות לעסוק בשירות עצמי, להבין טוב יותר את ז'רגון הביטוח ולפשט את תהליך התביעות. לדוגמה, ההפרשות עבור לקוחות ביטוח רכב להגיש תביעות באמצעות האפליקציה לנייד על ידי לחיצה על תמונות והגשת התביעה באופן מיידי סייעו להפחית את עלויות הזמן, הכסף והטרחה עבור הלקוחות.

השפעת הבינה המלאכותית של Conversational בענף הביטוח

כפי שהוזכר קודם לכן, הטרנספורמציה הדיגיטלית ואימוץ הבינה המלאכותית בתעשיית הביטוח היא אטית אך יציבה. במובנים מסוימים, כמו שימוש בצ'אט בוטים לסיוע בכניסה וסיוע במכירות מותאם אישית, שחקנים רבים כבר אימצו או מאמצים טכנולוגיית בינה מלאכותית, בעוד שבמובנים אחרים, עדיין אין אימוץ AI מלא. בשנים הקרובות, תעשיית הביטוח בכללותה תיהנה מה-AI המתבצע.

At SmartBots, אנו עוזרים לארגונים לאמץ AI Conversational (צ'אטבוטים/עוזרים וירטואליים) כדי לשפר את פרודוקטיביות העובדים ולספק חווית לקוח מעולה. צור איתי קשר בכתובת stallin@smartbots.ai כדי לחקור עוד על AI Conversational.

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