Hoe de verzekeringssector gebruik maakt van AI (kunstmatige intelligentie)!

Tijdstempel: 13 oktober 2021 10:17 uur
Bronknooppunt: 1139704
Stalin

Verzekeringen zijn een van de meest kritieke sectoren die er zijn; het is wat mensen en organisaties behoedt voor financiële problemen na een crisis of een onvoorziene gebeurtenis. Het wordt echter vaak beschouwd als de minst innovatieve branche met verouderde processen, tijdrovende procedures en vertragingen, verouderde IT-systemen en veel ontevreden en zelfs ontevreden klanten.

Met de veranderende demografie en een snelgroeiende groep millennials die technisch onderlegd zijn en hun bank- en financiële transacties graag online uitvoeren, is het voor elke organisatie in de bank- en financiële sector ook onmisbaar geworden om in hun behoeften te voorzien. Er zijn aanwijzingen dat millennials eerder geneigd zijn om online een verzekering af te sluiten als de tijd- en gedoekosten lager zijn, in tegenstelling tot mensen van middelbare en oudere leeftijd die er de voorkeur aan geven een verzekering af te sluiten na een ontmoeting en overleg met een verzekeraar. Dus de verzekeringssector werkt zich langzaam maar zeker een weg uit deze reputatie van technologisch achterhaald te zijn en inconsistente en frictieve klantervaringen te bieden. Hoe? Door een digitale transformatie onder leiding van kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML). Om effectief te begrijpen hoe technologie en AI de verzekeringssector hebben verstoord en revolutionair hebben veranderd, moeten we eerst kijken hoe de sector AI gebruikt.

Risicobeoordeling: De kern van de verzekeringssector is risico en de effectieve evaluatie/beoordeling ervan. Met behulp van AI en ML kunnen verzekeraars de datastroom benutten om risico's nauwkeuriger te beoordelen, nieuwe correlaties en patronen te begrijpen, meer diepgaande inzichten te krijgen, betere voorspellingen te doen en dienovereenkomstig hun plannen aan te passen en hun premies aan te passen. Als het bedrijf bijvoorbeeld via AI en ML constateert dat een bepaalde groep polishouders een groter risico loopt om daadwerkelijk met een brandongeval te maken te krijgen, kan het bedrijf de premie dienovereenkomstig aanpassen.

underwriting: Voor herverzekeraars en verzekeraars om hun taken effectief en naadloos uit te voeren, verzamelt AI efficiënt gegevens uit verschillende interne en externe bronnen en biedt het diepgaande en intelligente inzichten. Door controle te krijgen over de stortvloed aan gegevens en deze te benutten, kunnen dergelijke verzekeringsmanagers overstappen van de detectie-en-reparatie-mentaliteit naar een voorspellen-en-voorkom-filosofie, giswerk in verzekeringen verminderen, nauwkeurige, gegevensgestuurde beslissingen nemen en een concurrentievoordeel ontwikkelen voor de organisatie.

24×7 hulp aan verzekeringskopers: AI in de vorm van conversatiebots kan veel grotere aantallen verzekeringskopers aan. Ze behandelen grote hoeveelheden vragen effectief en efficiënt, geven geautomatiseerd advies en gepersonaliseerde aanbevelingen aan klanten door middel van multi-turn, natuurlijke en doelgerichte gesprekken. Conversational bots stellen organisaties daardoor in staat om het querymanagementproces grotendeels te automatiseren. De menselijke agenten kunnen dus vrij zijn van de sleur en de pure eentonigheid van het afhandelen van regelmatige vragen en kunnen ingrijpen wanneer dat nodig is om klanten aan te passen, te overtuigen en te bekeren. Een dergelijk geautomatiseerd advies bespaart de tijd om een ​​offerte aan de klant te geven, waardoor deze snelle, gegevensgestuurde beslissingen over het kopen van verzekeringen kan nemen.

Verhoog conversies door menselijke agenten met chatbots als live agent-assistenten: Het is onmogelijk voor menselijke agenten om dagelijks effectief en productief grote hoeveelheden gegevens te verwerken en conversies en upsell-producten uit te voeren. Chatbots met ML-mogelijkheden kunnen worden geprogrammeerd en aangeleerd om op te treden als live verkoopassistenten voor agenten. De chatbots verzamelen, verzamelen en analyseren omvangrijke gegevens uit verschillende bronnen, waardoor belangrijke inzichten beschikbaar komen voor de beleidsmedewerkers terwijl ze pitchen voor de potentiële klanten. Deze gespreksbots stellen relevante informatie en hoogwaardige inzichten tijdig beschikbaar aan menselijke agenten en bevelen de juiste producten aan op basis van het profiel van de klant. Op deze manier converteren de menselijke agenten niet alleen klanten, maar verkopen ze ook de juiste producten en verhogen ze de levenslange waarde van de klant.

Onboarding assistent: Het is een lang en omslachtig proces van het voorbereiden en geven van offertes aan klanten, hen ertoe brengen een polis te kiezen en de polispapieren voorbereiden om ze te laten betalen en zichzelf in te schrijven voor de polis. Bekend als het quote-to-cash (QTC)-proces, dragen de tijd- en gedoekosten voor de menselijke agenten van dit proces bij aan hun lagere verkoopcijfers en het onvermogen om voldoende extra inkomsten te genereren. Met behulp van gespreksbots die kunnen worden geprogrammeerd en aangeleerd om op te treden als onboarding-assistenten, is het mogelijk om een ​​aanzienlijk deel van het proces te automatiseren, de benodigde tijd en moeite te verminderen en menselijke agenten in staat te stellen zich te concentreren op het converteren van nieuwe klanten. Deze onboarding-assistenten kunnen alle vragen van klanten oplossen, hen helpen bij het vinden van artsen/ziekenhuizen in het netwerk, inzicht krijgen in de dekking van het plan, enz.

Beheer van claims: Het indienen van claims en het verkrijgen ervan is vaak een vermoeiende en emotionele taak die veel tijd en gedoe kost, omdat klanten claims indienen na een grote gebeurtenis zoals een ongeval of natuurramp of ziekte/overlijden van een familielid. Net als bij gepersonaliseerde hulp aan poliskopers, automatiseren conversatiebots om omvangrijke telefoontjes in het claimproces af te handelen, wat vaak gepaard gaat met repetitieve vragen. Menselijke agenten kunnen indien nodig ingrijpen en de volledige gespreksgeschiedenis gebruiken om complexere vragen en problemen af ​​te handelen. Met chatbots en AI wordt de beoordelingstijd van claims verkort en het percentage fraudedetectie verhoogd.

Hoogwaardige en consistente klantervaringen: Dynamische en zinvolle gesprekken in natuurlijke taal via gespreksbots hebben verzekeringsorganisaties in staat gesteld om hoogwaardige, naadloze en consistente klantervaringen te bieden door de wachttijd en frustratieniveaus van de klanten te verminderen. Ze hebben klanten in staat gesteld om deel te nemen aan zelfbediening, verzekeringsjargon beter te begrijpen en het claimproces te vereenvoudigen. De voorzieningen voor klanten van autoverzekeringen om claims in te dienen via de mobiele app door op afbeeldingen te klikken en de claim direct in te dienen, hebben bijvoorbeeld geholpen de tijd, het geld en de gedoekosten voor de klanten te verminderen.

De impact van conversationele AI in de verzekeringssector

Zoals eerder vermeld, verloopt de digitale transformatie en de acceptatie van AI in de verzekeringssector langzaam maar gestaag. In sommige opzichten, zoals het gebruik van chatbots voor assistentie bij onboarding en gepersonaliseerde verkoopondersteuning, hebben veel spelers AI-technologie al geadopteerd of zijn ze dit aan het toepassen, terwijl in andere opzichten de volledige adoptie van AI nog moet plaatsvinden. De komende jaren zal de verzekeringsbranche als geheel profiteren van de operationaliserende AI.

At SmartBots, helpen we organisaties om gebruik te maken van Conversational AI (chatbots/virtuele assistenten) om de productiviteit van medewerkers te verbeteren en een geweldige klantervaring te bieden. Neem contact met me op via stallin@smartbots.ai voor meer informatie over Conversational AI.

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

Tijdstempel:

Meer van Chatbots leven