Giới thiệu

Nguồn: Ứng dụng Inventiv

Giống như các ngành khác, năm 2020 (đại dịch COVID-19) là một năm khó khăn đối với ngành bảo hiểm. Nhưng ngay cả khi đó, giai đoạn này đã chứng tỏ là một bước ngoặt củng cố tầm quan trọng của công nghệ, đặc biệt là Học máy và Trí tuệ nhân tạo. Dưới đây là một số con số hỗ trợ cho tuyên bố này:

• Sản phẩm Cuộc khảo sát của Willis Towers Watson của các công ty bảo hiểm nhân thọ nhấn mạnh rằng hơn một nửa số công ty bảo hiểm đã sử dụng các phân tích dự đoán dựa trên ML để đánh giá bảo hiểm.
• Hơn 76% của các chuyên gia bảo hiểm chỉ ra rằng cổ phần đổi mới đã cao nhất từ ​​​​trước đến nay.
• Hơn 40% của các CIO đã lên kế hoạch tăng chi tiêu cho các trường hợp sử dụng AI và thí điểm nhiều dự án bảo hiểm tự động hơn.

Rõ ràng, còn rất nhiều điều để chúng ta khám phá về các ứng dụng của Học máy và AI trong Bảo hiểm. Bài viết này tập trung vào việc xác định thực tế rằng những công nghệ này có tác động đáng kể đến cách thức hoạt động của các công ty bảo hiểm.

Mục lục

1. Tại sao Machine Learning và AI (Trí tuệ nhân tạo) lại mang lại lợi ích cao cho ngành bảo hiểm?
2. 5 cách hàng đầu mà Machine Learning đã tác động đến ngành bảo hiểm
3. 15 ứng dụng hàng đầu của Machine Learning trong ngành bảo hiểm
4. Kết luận
5. Những câu hỏi thường gặp

Tại sao Machine Learning và AI (Trí tuệ nhân tạo) lại mang lại lợi ích cao cho ngành bảo hiểm?

Các công nghệ tiên tiến như học máy, trí tuệ nhân tạo và học sâu là những xu hướng được chấp nhận rộng rãi nhất trong vài thập kỷ qua. Chúng đã được đa số các công ty trong tất cả các ngành áp dụng hoàn toàn vì những lợi ích hoạt động mà các công ty có thể đạt được trong chuỗi giá trị của họ. Ngành bảo hiểm là một trong những ngành đã được hưởng lợi đáng kể từ việc kết hợp học máy và trí tuệ nhân tạo trong quy trình làm việc của mình. Đối với người mới bắt đầu, học máy trong bảo hiểm có thể giúp tự động hóa các chức năng tiêu chuẩn hàng ngày và làm cho các quy trình hiệu quả hơn. Hơn nữa, những công nghệ này có thể giúp các công ty phân tích và sử dụng hàng tấn dữ liệu khách hàng để đưa ra quyết định tốt hơn và cung cấp các chính sách bảo hiểm có lợi hơn và được cá nhân hóa cho khách hàng của họ. Để tìm hiểu thêm về cách Machine Learning và AI tác động đến các công ty Bảo hiểm, hãy theo dõi bài viết.

5 cách hàng đầu mà Machine Learning đã tác động đến ngành bảo hiểm

Nguồn: REVE Trò chuyện

Trường hợp sử dụng:

• Hỗ trợ khách hàng hiệu quả: Giống như các ngành khác, ngành Bảo hiểm có ngành dọc hỗ trợ khách hàng nhằm giúp đỡ mọi người trong suốt quá trình mua bảo hiểm. AI và ML có thể giúp quá trình này hiệu quả hơn.

• Phát hiện và ngăn chặn gian lận khiếu nại: AI và ML trong bảo hiểm có thể giúp phát hiện và ngăn chặn các nỗ lực yêu cầu gian lận bằng cách phân tích dữ liệu yêu cầu bồi thường trong lịch sử và tìm ra các mẫu gợi ý gian lận.

• Giá bảo hiểm và bảo hiểm: AI và ML có thể giúp đưa ra các chính sách bảo hiểm tốt hơn và có lợi hơn bằng cách phân tích xu hướng thị trường và dự báo các trạng thái trong tương lai.

• Yêu cầu và xử lý nhanh: Những công nghệ này tạo điều kiện xử lý yêu cầu bảo hiểm nhanh hơn bằng cách tự động hóa phần trung tâm của quy trình.
• Tối ưu hóa dự trữ yêu cầu: Dự phòng yêu cầu bồi thường là số tiền được giữ sang một bên với ý định thanh toán trong tương lai cho các yêu cầu bồi thường phát sinh. AI và ML trong bảo hiểm có thể giúp các công ty quyết định lượng dự trữ yêu cầu phù hợp dựa trên dữ liệu của công ty.

• Đề xuất được Cá nhân hóa: AI và ML có thể giúp đưa ra các khuyến nghị về chính sách.

• Dự đoán về sự rời bỏ của khách hàng: Những công nghệ này có thể dự đoán khả năng khách hàng không quay lại sử dụng sản phẩm hoặc dịch vụ.

Với những trường hợp sử dụng này, máy học trong bảo hiểm đã tác động đến ngành theo những cách ngoài sức tưởng tượng. Nó đã tăng cường các hoạt động chung bằng cách tự động hóa và tạo điều kiện thuận lợi cho việc đánh giá và quản lý rủi ro, hỗ trợ lập mô hình chuyên gia tính toán, cải thiện các phân tích dự đoán, v.v.

KHAI THÁC. Tự động hóa

Bằng cách cung cấp cho các công ty bảo hiểm khả năng tự động hóa các hoạt động lặp đi lặp lại và tốn nhiều thời gian, tăng hiệu quả hoạt động và cải thiện trải nghiệm của khách hàng, ML có thể hỗ trợ tự động hóa lĩnh vực bảo hiểm. Các thuật toán này có thể được sử dụng để tự động hóa các hoạt động như nhập, xử lý và phân tích dữ liệu, giúp người lao động có thêm thời gian tập trung vào những công việc phức tạp và khó khăn hơn đòi hỏi sự tham gia của con người.

2. Đánh giá rủi ro nhanh hơn và tốt hơn

Công nghệ máy học trong bảo hiểm cho phép các công ty bảo hiểm phân tích lượng dữ liệu khổng lồ theo thời gian thực và phát hiện các mẫu cũng như mối liên kết mà các phương pháp đánh giá rủi ro truyền thống sẽ bỏ sót, giúp đánh giá rủi ro và quản lý rủi ro nhanh hơn và tốt hơn trong ngành bảo hiểm. Các thuật toán máy học này có thể phân tích dữ liệu như nhân khẩu học của khách hàng, lịch sử khiếu nại, hoạt động trên mạng xã hội và các yếu tố liên quan khác để tạo các mô hình dự đoán có thể ước tính khả năng xảy ra các sự kiện trong tương lai và các rủi ro liên quan.

3. Dự đoán Giá trị Vòng đời Khách hàng (CLV) tốt hơn

Máy học và trí tuệ nhân tạo cho ngành bảo hiểm cũng có lợi trong việc dự đoán tốt hơn về Giá trị trọn đời của khách hàng (CLV). Các thuật toán ML có thể phân tích nhân khẩu học của khách hàng, lịch sử mua hàng, lịch sử khiếu nại và các yếu tố liên quan khác trong việc tạo các mô hình dự đoán có thể ước tính giá trị tương lai của khách hàng đối với công ty bảo hiểm. Bằng cách dự đoán CLV, các công ty bảo hiểm có thể xác định những khách hàng có giá trị nhất và nhắm mục tiêu đến họ bằng các sản phẩm và dịch vụ được cá nhân hóa đáp ứng nhu cầu của họ.

4. Lập mô hình tính toán

Bằng cách tăng hiệu quả và độ chính xác trong đánh giá rủi ro, học máy trong bảo hiểm có thể mang lại lợi ích cho mô hình chuyên gia tính toán. Chuyên gia tính toán dự báo các sự cố trong tương lai và tính toán tác động tài chính của chúng đối với các công ty bảo hiểm bằng cách sử dụng các mô hình toán học và thống kê. Bằng cách kiểm tra lượng dữ liệu khổng lồ để tìm các mẫu và liên kết mà các kỹ thuật lập mô hình thông thường có thể bỏ sót, ML và AI có thể nâng cao các mô hình này.

5. Phát hiện gian lận

Với công nghệ máy học và trí tuệ nhân tạo trong ngành bảo hiểm, nhiều công ty bảo hiểm phát hiện các mẫu và điểm bất thường tiềm ẩn trong dữ liệu khách hàng của họ để chỉ ra hoạt động gian lận. Hơn nữa, các thuật toán ML có thể phân tích mạng xã hội và các kết nối khách hàng khác, đồng thời xác định các vòng lừa đảo tiềm ẩn. Mặt khác, NLP do AI hỗ trợ (xử lý ngôn ngữ tự nhiên) có thể triển khai các kỹ thuật để phân tích dữ liệu phi cấu trúc như phản hồi, ghi chú, v.v., để tìm bất kỳ hoạt động đáng ngờ nào khác.

15 ứng dụng hàng đầu của Machine Learning trong ngành bảo hiểm

Có vô số ứng dụng của học máy trong các công ty bảo hiểm. Các thuật toán ML có thể phục vụ cho hầu hết các ngành dọc, như giới thiệu, quản lý và giữ chân khách hàng, phát triển chiến lược dữ liệu bảo hiểm, xử lý khiếu nại của khách hàng, triển khai các gói bảo hiểm nhân thọ khả thi, v.v. Hãy đọc tiếp để tìm hiểu chi tiết về chúng.

1. Hợp lý hóa dịch vụ khách hàng

Nguồn: Simplifai.ai

Dịch vụ khách hàng là một phần không thể thiếu của bất kỳ doanh nghiệp nào, đặc biệt là doanh nghiệp bảo hiểm, vì nó nhằm cung cấp cho khách hàng sự hỗ trợ và hướng dẫn tài chính trong trường hợp khẩn cấp. Cho dù là bảo hiểm nhân thọ nói chung hay bảo hiểm chăm sóc sức khỏe, khách hàng đều mong muốn có được trải nghiệm không gặp rắc rối khi nhận yêu cầu bồi thường, hỏi về kế hoạch và hiểu quy trình. Các công ty bảo hiểm có thể tự động hóa các quy trình này với sự trợ giúp của các mô hình máy học và chatbot để cung cấp dịch vụ suốt ngày đêm.

Ngoài ra, một công ty bảo hiểm có thể sử dụng ML để phân tích dự đoán nhằm xác định những người có nhiều khả năng đưa ra yêu cầu bồi thường trong tương lai và lập kế hoạch phù hợp để ngăn ngừa tổn thất. Điều này có thể giúp các công ty bảo hiểm cắt giảm chi phí và làm hài lòng khách hàng tốt hơn.

Các Ứng Dụng

Sử dụng một trợ lý AI có tên là Violet, Insurmi cho phép các doanh nghiệp bảo hiểm cung cấp hỗ trợ khách hàng nhanh chóng và cá nhân hóa. Nhờ các ý tưởng về NLP, máy học và giao diện người dùng, Violet có thể thích ứng với các cuộc trò chuyện và quản lý các trách nhiệm hỗ trợ khách hàng cho các doanh nghiệp.

2. Xử lý Khiếu nại

Nguồn: Alexsoft

Xử lý yêu cầu bồi thường là một trong những ứng dụng phổ biến nhất của máy học trong bảo hiểm. ML hỗ trợ quá trình này bằng cách tự động hóa quá trình phân tích dữ liệu khiếu nại. Các thuật toán ML có thể phân tích dữ liệu do khách hàng cung cấp và so sánh dữ liệu đó với các chi tiết chính sách để xác định tính hợp lệ của yêu cầu. Điều này có thể giảm đáng kể thời gian xử lý yêu cầu bảo hiểm và nâng cao sự hài lòng của khách hàng. Ngoài ra, các thuật toán này có thể nhận dạng các mẫu trong dữ liệu và ánh xạ chúng tới các khiếu nại gian lận, giúp các công ty bảo hiểm tiết kiệm tiền và giảm rủi ro thiệt hại về uy tín thông qua việc ra quyết định tốt hơn.

Các Ứng Dụng

AI được sử dụng bởi Giải pháp thông minh CCC để số hóa và tự động hóa toàn bộ quy trình yêu cầu bồi thường. Các bức ảnh chụp tại hiện trường vụ tai nạn được phân tích bằng AI và các hướng dẫn đã được bảo hiểm đồng ý. Dựa trên thông tin này, AI của CCC có thể xác định mức độ thiệt hại và đưa ra ước tính kịp thời.

3. Tối ưu hóa giá

Nguồn: Jukoe

Tối ưu hóa giá đề cập đến việc phân tích dữ liệu thị trường và người tiêu dùng để tìm ra điểm giá tối ưu nhất cho bất kỳ dịch vụ hoặc sản phẩm nào. Học máy và AI cho ngành bảo hiểm cũng có lợi cho quá trình tối ưu hóa giá. Các thuật toán ML có thể phân tích dữ liệu như nhân khẩu học của khách hàng, lịch sử khiếu nại và chi tiết chính sách để xác định yếu tố nào có tác động đáng kể nhất đến rủi ro. Điều này có thể giúp các cơ quan quản lý định giá cho người mua bảo hiểm phản ánh chính xác rủi ro liên quan đến từng chính sách.

Các Ứng Dụng

Nhà cung cấp bảo hiểm quan trọng trên toàn thế giới AXA sử dụng máy học trong một bằng chứng về khái niệm để tối ưu hóa giá cả bằng cách dự báo chính xác các vụ tai nạn giao thông “tổn thất lớn”.

4. Bảo lãnh phát hành bảo hiểm

Nguồn: REVE Trò chuyện

Bảo lãnh phát hành bảo hiểm là quá trình đánh giá và đánh giá các rủi ro liên quan đến việc bảo hiểm cho một người hoặc một tổ chức và xác định phí bảo hiểm tương ứng sẽ được tính cho bảo hiểm/phạm vi bảo hiểm. Các yếu tố như tuổi tác, lối sống, sức khỏe và các yêu cầu trong quá khứ giúp các cơ quan bảo hiểm tính toán rủi ro liên quan đến việc bảo hiểm cho một doanh nghiệp hoặc một cá nhân.

Gần đây, lĩnh vực bảo hiểm đã áp dụng công nghệ máy học (ML) để tăng hiệu quả và hiệu quả hoạt động của hoạt động bảo lãnh phát hành. Khối lượng lớn dữ liệu có thể được phân tích bằng các thuật toán ML, sau đó có thể phát hiện ra các xu hướng có thể bị ẩn khỏi các nhà bảo lãnh phát hành của con người. Chẳng hạn, các mô hình ML có thể giúp các công ty bảo hiểm phân tích dữ liệu từ thiết bị đeo được hoặc các thiết bị IoT (internet vạn vật) khác để xác định sức khỏe của một cá nhân và rủi ro của các yêu cầu y tế trong tương lai.

Các Ứng Dụng

Sử dụng hai công cụ do AI cung cấp, SubmissionLink và ClauseLink, chim cánh cụt táo bạo cho phép các doanh nghiệp bảo hiểm nhanh chóng đưa ra các chính sách nổi bật trong ngành. SubmissionLink kiểm tra các tài liệu mà người vận chuyển nhận được từ các cơ quan có thẩm quyền và xác định thông tin quan trọng cho người bảo lãnh. Trong khi đó, ClauseLink phân tích các điều khoản bảo hiểm để hỗ trợ các nhà cung cấp so sánh chính sách của họ với chính sách của đối thủ.

5. Khuyến nghị Sản phẩm Bảo hiểm

Nguồn: Hệ thống liên tục

Cung cấp các khuyến nghị về sản phẩm/chính sách là một trong những ứng dụng quan trọng nhất của máy học trong bảo hiểm. Về cơ bản, các thuật toán ML có thể làm như vậy bằng cách phân tích một lượng lớn dữ liệu lịch sử liên quan đến hành vi, nhân khẩu học và hồ sơ rủi ro của khách hàng. Một cách tiếp cận phổ biến được sử dụng trong các đề xuất sản phẩm bảo hiểm dựa trên ML là lọc cộng tác. Hệ thống ML có thể đề xuất bảo hiểm nhân thọ cho khách hàng nếu họ có cùng hồ sơ rủi ro và lịch sử mua hàng với một khách hàng khác vừa mua bảo hiểm nhân thọ.

Các Ứng Dụng

Đối với bảo hiểm TLC, INSHUR là một phương pháp đầu tiên trên thiết bị di động để mua bảo hiểm xe hơi. Ứng dụng INSHUR, được hỗ trợ bởi AI, cho phép những người lái xe chuyên nghiệp duyệt qua một loạt các ước tính và nhận phạm vi bảo hiểm phù hợp nhất với nhu cầu của họ.

6. Tìm kiếm trên mạng nội bộ hiệu quả

Nguồn: Saketa

Máy học trong bảo hiểm có thể hỗ trợ đáng kể cho việc tìm kiếm mạng nội bộ hiệu quả bằng cách làm cho quá trình này phù hợp hơn với những nhân viên đang tìm kiếm thông tin trong mạng nội bộ của công ty. của công ty nhà khoa học dữ liệu có thể sử dụng các thuật toán NLP và NLG để tinh chỉnh các truy vấn tìm kiếm và tự động tạo các bản tóm tắt tài liệu mạng nội bộ để các nhân viên khác nghiên cứu và đưa ra các đề xuất. Ngoài ra, thuật toán ML có thể được sử dụng để cá nhân hóa kết quả tìm kiếm cho từng nhân viên dựa trên lịch sử tìm kiếm và sở thích của họ. Điều này giúp cung cấp kết quả phù hợp hơn.

Các Ứng Dụng

Đối với tìm kiếm mạng nội bộ, tài liệu được sử dụng rộng rãi bởi các công ty bảo hiểm. Các công ty bảo hiểm có thể tự động hóa việc trích xuất các trường dữ liệu và giá trị quan trọng từ bất kỳ tài liệu nào (được quét và kỹ thuật số), bao gồm tài liệu nhận dạng của chính phủ, nguồn cấp tin tức, báo cáo ngân hàng, tài liệu viết tay và tạp chí, với hệ thống AI được đào tạo bài bản như Docusense.

7. Phát triển các chiến lược dữ liệu mới

Nguồn: Quantiphi

Một ứng dụng phổ biến khác của máy học trong bảo hiểm là phát triển các chiến lược dữ liệu mới bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử để xác định các mẫu và dự đoán kết quả trong tương lai, đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu tốt hơn. Với các chiến lược dữ liệu cập nhật, các công ty bảo hiểm có thể đưa ra phân khúc khách hàng tốt hơn dựa trên nhân khẩu học và sở thích của họ, cải thiện sự hài lòng của khách hàng và đề xuất sản phẩm, đồng thời giảm tình trạng rời bỏ khách hàng.

Hơn nữa, bằng cách hỗ trợ phát hiện gian lận, quản lý rủi ro và trực quan hóa dữ liệu, những hiểu biết thu được có thể giúp các công ty bảo hiểm phát triển các chiến lược dữ liệu được nhắm mục tiêu hơn.

Các Ứng Dụng
Nước chanh, một công ty InsurTech, phụ thuộc rất nhiều vào phân tích dữ liệu lớn dựa trên ML và AI để hỗ trợ các chiến lược dữ liệu mới hơn với bộ sưu tập các quy trình bảo hiểm từ đầu đến cuối. Nó đã giúp công ty vượt qua một số công ty bảo hiểm tốt nhất để trở thành công ty bảo hiểm hàng đầu cho các khách hàng trẻ tuổi.

8. Giữ chân khách hàng

Nguồn: NeoITO

Học máy trong bảo hiểm tạo điều kiện thuận lợi phân tích rời khách hàng, làm giảm tỷ lệ mất khách hàng của công ty. Các công ty bảo hiểm có thể sử dụng các thuật toán ML để phân tích dữ liệu lịch sử của khách hàng và xác định các mẫu cho thấy sự rời bỏ. Các thuật toán này cũng có thể phân tích hành vi của khách hàng, cung cấp thông tin chi tiết và đề xuất các chiến dịch được cá nhân hóa để quảng bá các hợp đồng bảo hiểm chất lượng cao. Những hiểu biết sâu sắc này có thể giúp các công ty bảo hiểm tập trung vào những khách hàng có nguy cơ rời bỏ cao hơn. Điều này giúp hướng tới việc có doanh thu ổn định trong suốt cả năm.

Các Ứng Dụng
ZestTài chính là một công ty bảo hiểm sử dụng máy học tự động để sử dụng cả dữ liệu thông thường và không thông thường, như điểm tín dụng, để làm cho quy trình hiệu quả hơn và không gặp rắc rối. Học máy của họ tập trung vào việc liên hệ với khách hàng mới và hỗ trợ những khách hàng hiện có để đảm bảo giữ chân khách hàng.

9. Bảo mật dữ liệu

Nguồn: Novarica

Khi các công ty đang phát triển và làm việc trên lượng dữ liệu khổng lồ, việc đảm bảo rằng dữ liệu này được an toàn là điều cần thiết. Điều này càng trở nên quan trọng hơn đối với các doanh nghiệp như kinh doanh bảo hiểm. Các công ty trong các ngành này dựa trên dữ liệu khách hàng, sở thích, dữ liệu sức khỏe và dự đoán giá trị trọn đời của khách hàng. Các thuật toán ML có thể được đào tạo để phát hiện các điểm bất thường hoặc ngoại lệ trong dữ liệu có thể cho thấy vi phạm bảo mật hoặc hoạt động đáng ngờ. Điều này có thể giúp các công ty bảo hiểm thực hiện các bước chủ động để giảm thiểu những rủi ro này.

Các Ứng Dụng
MetLife là một ví dụ về nhà cung cấp dịch vụ bảo hiểm sử dụng AI để bảo vệ dữ liệu. Các thuật toán máy học được hệ thống bảo mật dựa trên AI của MetLife sử dụng để quét lưu lượng mạng và phát hiện những điểm bất thường có thể là dấu hiệu của một cuộc tấn công mạng tiềm ẩn. Hệ thống cũng có thể thấy trước và ngăn chặn các cuộc tấn công trong tương lai bằng cách xác định các kiểu và xu hướng của các mối đe dọa trên mạng bằng cách sử dụng dữ liệu trước đó.

10. Quản lý sai sót

Nguồn: Canara HSBC

Trong bối cảnh bảo hiểm, từ “quản lý mất hiệu lực” đề cập đến việc thực hành xác định và giám sát các chính sách có nguy cơ hết hạn hoặc chấm dứt do phí bảo hiểm chưa thanh toán. Nó đòi hỏi phải xác định vị trí những khách hàng dễ bị mất hiệu lực. Máy học (ML) có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc quản lý sai sót bảo hiểm bằng cách cho phép các công ty bảo hiểm xác định những khách hàng có nguy cơ mất hiệu lực và thực hiện hành động thích hợp để ngăn chặn điều đó. Thứ hai, họ có thể hỗ trợ các công ty phân khúc khách hàng dựa trên rủi ro sai sót của họ.

Các Ứng Dụng
Ant tài chính, một siêu ứng dụng tài chính của Trung Quốc, sử dụng thuật toán AI và ML để tặng “điểm bảo hiểm ô tô” cho khách hàng của mình. Dựa trên những điểm này, hệ thống sẽ xây dựng hồ sơ rủi ro toàn diện của khách hàng cụ thể và dự đoán khả năng xảy ra sai sót trong chính sách. Nó cũng tính đến các yếu tố khác như lối sống, tuổi tác, phương tiện, v.v. trong quá trình này.

11. đào tạo

Nguồn: LeadSquared

Đào tạo nhân viên là một khía cạnh quan trọng trong việc xây dựng lực lượng lao động đáng tin cậy trong tổ chức của bạn. Học máy trong bảo hiểm có thể giúp đào tạo nhân viên ở quy mô lớn bằng cách tạo lộ trình học tập được cá nhân hóa cho từng bộ phận và nhân viên của bộ phận đó. Các kế hoạch này tập trung vào trình độ kỹ năng, vai trò công việc và phong cách học tập của nhân viên. ML cũng có thể cung cấp phản hồi tự động về hiệu suất của nhân viên, xác định những lĩnh vực mà họ xuất sắc và những lĩnh vực họ cần cải thiện. Phản hồi này là cần thiết cho các cơ quan quản lý để giữ cho nhân viên của họ gắn bó và có động lực trong suốt nhiệm kỳ của họ trong công ty.

Các Ứng Dụng

Công nghệ AI được tích hợp vào Xin chào đám mây bảo hiểm Marley để giúp đào tạo các đại diện hỗ trợ khách hàng. Chẳng hạn, nền tảng của Hi Marley cung cấp dịch thuật văn bản và huấn luyện theo thời gian thực để tăng cường tương tác giữa nhân viên bán hàng và khách hàng.

12. Dự đoán ưu đãi tốt nhất tiếp theo

Nguồn: AlexSoft

Ưu đãi tốt nhất tiếp theo (NBO) là một phần của phân tích dự đoán liên quan đến việc xác định sản phẩm hoặc dịch vụ phù hợp nhất để cung cấp cho khách hàng dựa trên nhu cầu và sở thích của họ. Trong lĩnh vực bảo hiểm, điều này đề cập đến việc cung cấp các sản phẩm bảo hiểm bổ sung phù hợp nhất cho khách hàng đang nắm giữ hợp đồng hiện tại.

Máy học trong bảo hiểm có thể giúp lướt qua các tập dữ liệu và xác định các tùy chọn có thể được sử dụng để đưa ra các ưu đãi được nhắm mục tiêu. Chẳng hạn, ML và AI có thể phân tích dữ liệu khách hàng để xác định những khách hàng có khả năng tham gia thị trường cho một hợp đồng bảo hiểm mới, chẳng hạn như những người mới mua nhà hoặc bắt đầu một công việc mới.

Các Ứng Dụng
GetSafe là một công ty khởi nghiệp InsurTech hướng dẫn khách hàng sử dụng trí tuệ nhân tạo để giúp họ chọn phạm vi bảo hiểm tốt nhất. Nó sử dụng AI để tổng hợp tất cả dữ liệu thích hợp liên quan đến chính sách hiện tại của khách hàng (nếu có) và các chính sách khác có thể mang lại lợi ích cho họ.

13. Kiểm thử phần mềm bảo hiểm

Nguồn: Guru99

Phần mềm kiểm tra là một trong những trường hợp sử dụng và ứng dụng học máy nổi bật nhất trong các công ty bảo hiểm. Các thuật toán ML có thể ưu tiên các trường hợp thử nghiệm dựa trên khả năng phát hiện lỗi của chúng. Hơn nữa, bằng cách phân tích dữ liệu thử nghiệm lịch sử, chúng có thể được sử dụng để dự đoán nơi có khả năng xảy ra lỗi và cách ngăn chặn chúng. Họ cũng có thể phát hiện hành vi không mong muốn trong các hệ thống phần mềm đang chạy và đưa ra khuyến nghị về cách khắc phục.

Các Ứng Dụng
Allianz, một nhà cung cấp bảo hiểm toàn cầu (ATS), đã tạo ra một nền tảng thử nghiệm do AI cung cấp có tên là Allianz Testing Services. ATS sử dụng các phương pháp học máy để đánh giá lượng dữ liệu khổng lồ và phát hiện xu hướng lỗi phần mềm.

14. Trợ lý ảo

Nguồn: Invedus

Sử dụng và phát triển trợ lý ảo/chatbot là một trong những trường hợp sử dụng phổ biến của máy học trong các công ty bảo hiểm, một tiến bộ công nghệ khác. Trợ lý ảo có thể sử dụng thuật toán NLP để hiểu các câu hỏi của khách hàng, thu thập dữ liệu và đưa ra phản hồi chính xác. Với bộ dữ liệu khổng lồ về các cuộc thảo luận liên quan đến bảo hiểm, các mô hình học máy có thể được dạy để đạt được độ chính xác theo thời gian. Hơn nữa, chatbot là trường hợp sử dụng phổ biến của trợ lý ảo. Sử dụng ML, chatbot có thể hiểu các truy vấn của khách hàng, học hỏi từ các tương tác trước đó và đưa ra phản hồi chính xác.

Các Ứng Dụng

Maya, một chatbot AI được tạo bởi một công ty bảo hiểm có tên Nước chanh, nhằm mục đích trả lời các câu hỏi của khách hàng một cách nhanh chóng và cá nhân. Khi người tiêu dùng đặt câu hỏi, Maya sử dụng quá trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để hiểu, diễn giải và phản ứng một cách thích hợp.

15. Trợ lý tài sản

Nguồn: HomeCapital

Trợ lý tài sản là một loại trợ lý ảo cụ thể mà các doanh nghiệp bảo hiểm sử dụng để cung cấp hỗ trợ và hướng dẫn được cá nhân hóa cho chủ sở hữu tài sản để quản lý bảo hiểm tài sản của họ. Trợ lý có thể là một chatbot hoặc một nền tảng dựa trên web giao tiếp với chủ sở hữu tài sản và cung cấp hướng dẫn, đề xuất và hỗ trợ. Những trợ lý này sử dụng mô hình máy học và AI để thực hiện các nhiệm vụ nêu trên và giúp chủ sở hữu chọn gói bảo hiểm có lợi nhất dựa trên tài sản của họ.

Các Ứng Dụng
trov là một công ty cung cấp bảo hiểm tài sản theo yêu cầu và xử lý các yêu cầu bảo hiểm bằng AI. Với phần mềm này, bảo hiểm có thể được bắt đầu để chi trả cho tất cả các loại tổn thất, thiệt hại và trộm cắp với sự trợ giúp của AI. Hỗ trợ tài sản AI của nó cũng hướng dẫn khách hàng trong quy trình bảo hiểm và giúp họ quản lý các vật có giá trị của mình.

Kết luận

Tóm lại, ngành kinh doanh bảo hiểm có thể thu được lợi ích đáng kể từ học máy (ML) và trí tuệ nhân tạo (AI), từ việc nâng cao trải nghiệm của khách hàng và giảm chi phí để cải thiện độ chính xác của quá trình bảo lãnh phát hành và xử lý yêu cầu bồi thường. Các công ty bảo hiểm có thể sử dụng ML và AI để

• Đưa ra quyết định tốt hơn,
• Quản lý rủi ro hiệu quả hơn,
• Mở rộng hoạt động kinh doanh của họ bằng cách sử dụng khối lượng dữ liệu khổng lồ,
• Phân tích dữ liệu lịch sử,
• Đưa ra các chính sách tốt hơn, v.v.

Nếu muốn tìm hiểu thêm về các khả năng của máy học và trí tuệ nhân tạo, bạn có thể truy cập Analytics Vidhya (AV). AV là một nền tảng tuyệt vời chứa nhiều tài nguyên giúp bạn tìm hiểu về khoa học dữ liệu, phát triển phần mềm, học máy, trí tuệ nhân tạo và các lĩnh vực liên quan. Nền tảng cung cấp:

• Video hướng dẫn,
• Các khóa học miễn phí,
• Diễn đàn cộng đồng,
• Blogs.

Với bộ sưu tập khổng lồ này, AV giúp các cá nhân cũng như các tổ chức xây dựng các kỹ năng cần thiết, thu thập kiến ​​thức và thúc đẩy việc học của họ một cách hiệu quả.

Những câu hỏi thường gặp

Q1. Vai trò của AI trong bảo hiểm là gì?

A. Trí tuệ nhân tạo (AI) đóng vai trò quan trọng trong lĩnh vực bảo hiểm bằng cách tăng hiệu quả hoạt động, nâng cao trải nghiệm của khách hàng và giảm thiểu rủi ro bằng cách tự động hóa hoạt động, phân tích dữ liệu và đưa ra những phân tích sâu sắc.

Q2. Lợi ích của việc sử dụng máy học trong bảo hiểm ô tô là gì?

A. Lợi ích của việc sử dụng máy học trong bảo hiểm ô tô:

• Cải thiện đánh giá và quản lý rủi ro,
• Định giá cá nhân hóa,
• Phát hiện gian lận,
• Xử lý khiếu nại nhanh hơn,
• Trải nghiệm khách hàng tốt hơn.

Q3. Những thách thức lớn đối với các công ty bảo hiểm khi nói đến học máy là gì?

A. Có một số thách thức mà các công ty bảo hiểm phải đối mặt khi áp dụng máy học. một số trong số họ là

• Những thách thức về tổ chức và cơ sở hạ tầng,
• Khía cạnh tài chính,
• Chất lượng dữ liệu,
• cân nhắc đạo đức,
• Khả năng diễn giải của nhân viên không quen thuộc với ML.

Q4. Các công ty bảo hiểm sử dụng máy học như thế nào?

A. Máy học được các công ty bảo hiểm sử dụng để hợp lý hóa các thủ tục, nâng cao khả năng ra quyết định và cung cấp cho khách hàng các dịch vụ chuyên biệt hơn. Đối với các tác vụ như đánh giá rủi ro, phát hiện gian lận và xử lý khiếu nại, họ kiểm tra khối lượng dữ liệu lớn khổng lồ, tìm kiếm xu hướng từ nhiều nguồn dữ liệu và đưa ra dự đoán bằng thuật toán máy học.

Sản phẩm liên quan

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Khuếch đại kiến ​​thức. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/03/applications-of-machine-learning-and-ai-in-insurance/