مخاطر المشتري واحتياجات التغطية
في عام 2030 ، لم يعد الاكتتاب كما نعرفه اليوم موجودًا بالنسبة لمعظم المنتجات الشخصية ومنتجات الأعمال الصغيرة عبر التأمين على الحياة والتأمين على الممتلكات والتأمين ضد الحوادث. تم تقليل عملية الاكتتاب إلى بضع ثوانٍ حيث أن غالبية الاكتتاب مؤتمت ومدعوم بمزيج من نماذج التعلم الآلي والعميقة المبنية ضمن مجموعة التكنولوجيا. يتم تشغيل هذه النماذج من خلال البيانات الداخلية بالإضافة إلى مجموعة واسعة من البيانات الخارجية التي يتم الوصول إليها من خلال واجهات برمجة التطبيقات وموفري البيانات والتحليلات الخارجيين. يتم تجميع المعلومات التي يتم جمعها من الأجهزة المقدمة من شركات النقل الرئيسية وشركات إعادة التأمين ومصنعي المنتجات وموزعي المنتجات في مجموعة متنوعة من مستودعات البيانات وتدفقات البيانات. تتيح مصادر المعلومات هذه لشركات التأمين اتخاذ قرارات مسبقة فيما يتعلق بالاكتتاب والتسعير ، مما يتيح التواصل الاستباقي مع عرض أسعار قابل للربط لحزمة منتج مصممة خصيصًا لملف تعريف مخاطر المشتري واحتياجات التغطية.
يقوم المنظمون بمراجعة النماذج القائمة على التعلم الآلي المدعومة بالذكاء الاصطناعي ، وهي مهمة تتطلب طريقة شفافة لتحديد إمكانية تتبع الدرجة (على غرار اشتقاقات عامل التصنيف المستخدمة اليوم مع المعاملات القائمة على الانحدار). للتحقق من أن استخدام البيانات مناسب للتسويق والاكتتاب ، يقوم المنظمون بتقييم مجموعة من مدخلات النموذج. كما يقومون بتطوير سياسات اختبار لمقدمي الخدمة عند تحديد الأسعار في الخطط عبر الإنترنت لضمان أن نتائج الخوارزمية ضمن الحدود المعتمدة. تقيد اعتبارات السياسة العامة الوصول إلى بعض البيانات الحساسة والتنبؤية (مثل المعلومات الصحية والجينية) التي من شأنها أن تقلل من مرونة الاكتتاب والتسعير وتزيد من مخاطر عدم الاختيار في بعض القطاعات.
يظل السعر محوريًا في اتخاذ قرارات المستهلك ، لكن شركات النقل تبتكر لتقليل المنافسة على السعر فقط. تعمل منصات الملكية المتطورة على ربط العملاء وشركات التأمين وتزويد العملاء بتجارب وميزات وقيمة متباينة. في بعض القطاعات ، تشتد المنافسة السعرية ، وتكون الهوامش الرفيعة للغاية هي القاعدة ، بينما في القطاعات الأخرى ، تتيح عروض التأمين الفريدة توسيع الهامش والتمايز. في الولايات القضائية التي يتم فيها تبني التغيير ، تكون وتيرة الابتكار في التسعير سريعة. يتوفر التسعير في الوقت الفعلي بناءً على الاستخدام وتقييم ديناميكي غني بالبيانات للمخاطر ، مما يمكّن المستهلكين من اتخاذ قرارات حول كيفية تأثير أفعالهم على التغطية والتأمين والتسعير.
المطالبات
لا تزال معالجة المطالبات في عام 2030 وظيفة أساسية لشركات النقل، ولكن تم استبدال أكثر من نصف أنشطة المطالبات بالأتمتة. الخوارزميات المتقدمة تعالج توجيه المطالبات الأولية، وزيادة الكفاءة والدقة.
أجهزة استشعار IOT ومجموعة من تقنيات التقاط البيانات، مثل الطائرات بدون طيار، تحل محلها إلى حد كبير الأساليب اليدوية الإقليمية للإشعار الأول من الخسارة. غالبا ما يتم تشغيل خدمات Triage and Repairs تلقائيا عند الخسارة. في حالة وقوع حادث تلقائي، على سبيل المثال، يأخذ حامل الوثائق في تدفق الفيديو من الضرر، والذي يترجم إلى أوصاف الخسارة وتقدير المبالغ. المركبات ذات الميزات ذاتية الحكم التي تحافظ على تلف بسيط توجيه أنفسهم لإصلاح المتاجر للخدمة أثناء إرسال سيارة أخرى ذات ميزات مستقلة في المؤقتة. في المنزل، سيتم استخدام أجهزة iOT بشكل متزايد لمراقبة مستويات المياه بشكل استباقي، ودرجة الحرارة، وعوامل الخطر الرئيسية الأخرى، وسوف تنبيه باستثناء كل من المستأجرين وأشركات شركات التأمين قبل أن تنشأ.
تعامل تطبيقات خدمة العملاء الآلية باستخدام معظم تفاعلات حامل الوثائق من خلال الصوت والنص، مباشرة اتباع البرامج النصية المتعلقة بالتعلم الذاتي هذه الواجهة مع أنظمة المطالبات والاحتيال والخدمة الطبية والسياسة والإصلاح. يتم قياس وقت التحول من حل العديد من المطالبات بالدقائق بدلا من أيام أو أسابيع. تركز إدارة المطالبات البشرية على بضعة مجالات: مطالبات معقدة وغير عادية، مطالبات متنازع عليها حيث يتم تمكين التفاعل البشري والتفاوض من قبل التحليلات والأفكار المدفوعة بالبيانات، والمطالبات المرتبطة بالقضايا والمخاطر النظامية التي أنشأتها التكنولوجيا الجديدة (على سبيل المثال، تسلل المتسللين IOT النظم)، ومراجعات دليل عشوائي للمطالبات لضمان إشراف كافية لصنع القرار الخوارزمية.
تزيد منظمات المطالبات تركيزها على مراقبة المخاطر والوقاية والتخفيف من المخاطر. يتم استخدام IOT ومصادر البيانات الجديدة لمراقبة التدخلات المخاطرة والتشغيل عندما تتجاوز العوامل عتبات AI المعرفة. تركز تفاعل العملاء مع منظمات مطالبات التأمين على تجنب الخسارة المحتملة. يحصل الأفراد على تنبيهات في الوقت الفعلي الذين قد يرتبطون بالتدخلات التلقائية للتفتيش والصيانة والإصلاح. للحصول على مطالبات كارثية واسعة النطاق، تقوم شركات التأمين مراقبة المنازل والمركبات في الوقت الفعلي باستخدام IOT متكامل وبيانات التسمية الجديدة والهاتف المحمول، وتحمل خدمة الهاتف المحمول وقوتها لم تعطيل في المنطقة. عندما تخرج السلطة، يمكن لشركات التأمين المطالبات بمطالبات باستخدام مجمعات البيانات، والتي تدمج البيانات من الأقمار الصناعية، والطائرات بدون طيار، وخدمات الطقس، وبيانات حامل الوثائق في الوقت الفعلي. يتم تخصيه هذا النظام من خلال أكبر شركات النقل عبر أنواع مختلفة من الكوارث، لذلك يتم تقديم تقديرات الخسائر الدقيقة للغاية بشكل موثوق في حالة طوارئ حقيقية. يتم توفير تقارير مفصلة تلقائيا لإعادة التأمين لتدفق رأس مال إعادة التأمين الأسرع.
كيف يمكن لشركات التأمين الاستعداد للتغييرات المتسارعة
سيتم تعزيز التطور السريع للصناعة من خلال الاعتماد المكثف والتكامل للأتمتة والتعلم العميق وأنظمة البيانات الخارجية. بينما لا يمكن لأحد التنبؤ بالضبط بالشكل الذي قد يبدو عليه التأمين في عام 2030 ، يمكن لشركات النقل اتخاذ عدة خطوات الآن للاستعداد للتغيير.
كن ذكيًا في التقنيات والاتجاهات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي
على الرغم من أن التحولات التكتونية في الصناعة سوف تركز على التكنولوجيا ، إلا أن معالجتها ليس من اختصاص فريق تكنولوجيا المعلومات. بدلاً من ذلك ، يجب على أعضاء مجلس الإدارة وفرق تجربة العملاء استثمار الوقت والموارد لبناء فهم عميق لهذه التقنيات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي. سيتطلب جزء من هذا الجهد استكشاف السيناريوهات التي تعتمد على الفرضيات من أجل فهم وإبراز مكان وزمان حدوث الاضطراب - وما يعنيه بالنسبة لخطوط عمل معينة. على سبيل المثال ، من غير المرجح أن تكتسب شركات التأمين الكثير من الأفكار من المشاريع التجريبية المحدودة النطاق لإنترنت الأشياء في أجزاء منفصلة من العمل. بدلاً من ذلك ، يجب عليهم المضي قدمًا بهدف وفهم كيفية مشاركة منظمتهم في النظام البيئي لإنترنت الأشياء على نطاق واسع. يجب تصميم المشاريع التجريبية وإثبات المفهوم (POC) ليس فقط لاختبار كيفية عمل التكنولوجيا ولكن أيضًا مدى نجاح شركة النقل في العمل في دور معين داخل نظام بيئي قائم على البيانات أو إنترنت الأشياء.
تطوير وبدء تنفيذ خطة إستراتيجية متماسكة
بناءً على الرؤى المستمدة من استكشافات الذكاء الاصطناعي ، يجب أن تقرر شركات الاتصالات كيفية استخدام التكنولوجيا لدعم استراتيجية أعمالهم. ستتطلب الخطة الإستراتيجية طويلة المدى لفريق القيادة العليا تحولًا متعدد السنوات يمس العمليات والمواهب والتكنولوجيا. بدأت بعض شركات النقل بالفعل في اتباع أساليب مبتكرة مثل بدء أذرعها الخاصة برأس المال الاستثماري ، والاستحواذ على شركات تكنولوجيا التأمين الواعدة ، وإقامة شراكات مع المؤسسات الأكاديمية الرائدة. يجب على شركات التأمين تطوير منظور حول المجالات التي يرغبون في الاستثمار فيها لتلبية السوق أو التغلب عليه وما هو النهج الاستراتيجي - على سبيل المثال ، تشكيل كيان جديد أو بناء قدرات استراتيجية داخلية - الأنسب لمنظمتهم.
يجب أن تتناول هذه الخطة جميع الأبعاد الأربعة المشاركة في أي مبادرة واسعة النطاق قائمة على التحليلات - كل شيء من البيانات إلى الأشخاص إلى الثقافة (الشكل 2). يجب أن تحدد الخطة خريطة طريق للطيارين المعتمدين على الذكاء الاصطناعي و POCs وتفاصيل أي أجزاء من المنظمة ستتطلب استثمارات في بناء المهارات أو إدارة التغيير المركزة. والأهم من ذلك ، أن الجدول الزمني المفصل للمعالم ونقاط التفتيش ضروري للسماح للمؤسسة بتحديد ، على أساس منتظم ، كيفية تعديل الخطة لمعالجة أي تحولات في تطور تقنيات الذكاء الاصطناعي والتغييرات أو الاضطرابات الكبيرة داخل الصناعة.
بالإضافة إلى القدرة على فهم تقنيات الذكاء الاصطناعي وتنفيذها ، تحتاج شركات النقل أيضًا إلى تطوير استجابات استراتيجية للتغييرات القادمة على المستوى الكلي. مع تحول العديد من الخطوط نحو منهجية "التنبؤ والوقاية" ، ستحتاج شركات النقل إلى إعادة التفكير في مشاركة العملاء والعلامات التجارية وتصميم المنتجات والأرباح الأساسية. سيتم تقليل حوادث السيارات من خلال استخدام المركبات ذات قدرات القيادة الذاتية ، وسيتم منع الفيضانات داخل المنزل بواسطة أجهزة إنترنت الأشياء ، وستتم إعادة طباعة المباني بعد وقوع كارثة طبيعية ، وسيتم إنقاذ الأرواح وإطالة أمدها من خلال تحسين الرعاية الصحية. وبالمثل ، ستستمر المركبات في التعطل ، وستستمر الكوارث الطبيعية في تدمير المناطق الساحلية ، وسيحتاج الأفراد إلى رعاية طبية فعالة ودعم عند وفاة أحد أفراد أسرته. مع تجذر هذه التغييرات ، ستتحول مجمعات الأرباح ، وستظهر أنواع وخطوط جديدة من المنتجات ، وستتغير كيفية تفاعل المستهلكين مع شركات التأمين الخاصة بهم بشكل كبير.
كل هذه الجهود يمكن أن تنتج تحليلات متماسكة واستراتيجية تقنية تتناول جميع جوانب الأعمال ، مع التركيز على كل من خلق القيمة والتمايز.
إنشاء وتنفيذ استراتيجية بيانات شاملة
أصبحت البيانات سريعًا أحد الأصول الأكثر قيمة - إن لم تكن الأكثر قيمة - لأي مؤسسة. لا تختلف صناعة التأمين عن غيرها: فالكيفية التي تحدد بها شركات النقل المخاطر وتقديرها وتضعها وتديرها تعتمد جميعها على حجم ونوعية البيانات التي يكتسبونها خلال دورة حياة الوثيقة. ستعمل معظم تقنيات الذكاء الاصطناعي بشكل أفضل عندما يكون لديها حجم كبير من البيانات من مجموعة متنوعة من المصادر. على هذا النحو ، يجب على شركات الاتصالات تطوير استراتيجية جيدة التنظيم وقابلة للتنفيذ فيما يتعلق بالبيانات الداخلية والخارجية. ستحتاج البيانات الداخلية إلى التنظيم بطرق تمكّن وتدعم التطوير السريع لرؤى وقدرات التحليلات الجديدة. باستخدام البيانات الخارجية ، يجب أن تركز شركات الاتصالات على تأمين الوصول إلى البيانات التي تثري مجموعات البيانات الداخلية الخاصة بها وتكملها. سيكون التحدي الحقيقي هو الوصول بطريقة فعالة من حيث التكلفة. مع استمرار توسع النظام البيئي للبيانات الخارجية ، فمن المحتمل أن يظل مجزأًا للغاية ، مما يجعل من الصعب جدًا تحديد البيانات عالية الجودة بتكلفة معقولة. بشكل عام ، ستحتاج إستراتيجية البيانات إلى تضمين مجموعة متنوعة من الطرق للحصول على البيانات الخارجية وتأمين الوصول إليها ، بالإضافة إلى طرق دمج هذه البيانات مع المصادر الداخلية. يجب أن تكون شركات النقل على استعداد لأن يكون لديها استراتيجية شراء متعددة الأوجه يمكن أن تشمل الاستحواذ المباشر على أصول البيانات ومقدميها ، وترخيص مصادر البيانات ، واستخدام واجهات برمجة التطبيقات للبيانات ، والشراكات مع وسطاء البيانات.
خلق المواهب المناسبة والبنية التحتية للتكنولوجيا
في الشطرنج المعزز ، يميل اللاعبون العاديون الذين تم تمكينهم بواسطة الذكاء الاصطناعي إلى أداء أفضل من لاعبي الشطرنج الخبراء الذين تم تمكينهم بواسطة نفس الذكاء الاصطناعي. يعتمد السبب الكامن وراء هذه النتيجة غير البديهية على ما إذا كان الفرد الذي يتفاعل مع الذكاء الاصطناعي يتقبل التكنولوجيا الداعمة ويثق بها ويفهمها. للتأكد من أن كل جزء من المؤسسة ينظر إلى التحليلات المتقدمة على أنها قدرة لا غنى عنها ، يجب على شركات النقل إجراء استثمارات مدروسة ولكن مستدامة في الأفراد. سوف تتطلب مؤسسة التأمين في المستقبل موهبة لديها العقليات والمهارات الصحيحة. سيتزايد الطلب على الجيل القادم من عمال التأمين الناجحين في الخطوط الأمامية ويجب أن يمتلكوا مزيجًا فريدًا من البراعة التكنولوجية والإبداع والرغبة في العمل في شيء لن يكون عملية ثابتة بل مزيجًا شبه آلي ومدعوم آليًا المهام التي تتطور باستمرار. سيتطلب توليد القيمة من حالات استخدام الذكاء الاصطناعي في المستقبل من شركات النقل دمج المهارات والتكنولوجيا والرؤى من جميع أنحاء المنظمة لتقديم تجارب فريدة وشاملة للعملاء. سيتطلب القيام بذلك تحولًا ثقافيًا واعيًا لمعظم شركات النقل التي ستعتمد على الشراء والقيادة من الجناح التنفيذي. إن تطوير إستراتيجية قوية لجذب ، ورعاية ، والاحتفاظ بمجموعة متنوعة من العمال ذوي المهارات الأساسية سيكون أمرًا ضروريًا لمواكبة السرعة. ستشمل هذه الأدوار مهندسي البيانات وعلماء البيانات والتقنيين ومتخصصي الحوسبة السحابية ومصممي الخبرة. للاحتفاظ بالمعرفة مع ضمان امتلاك الشركة للمهارات والقدرات الجديدة اللازمة للمنافسة ، ستقوم العديد من المؤسسات بتصميم وتنفيذ برامج إعادة تشكيل المهارات. كعنصر أخير في تطوير القوى العاملة الجديدة ، ستحدد المؤسسات الموارد الخارجية والشركاء لزيادة القدرات الداخلية التي ستساعد شركات النقل على تأمين الدعم اللازم لتطوير الأعمال وتنفيذها. كما ستختلف بنية تكنولوجيا المعلومات في المستقبل اختلافًا جذريًا عن الهندسة المعمارية الحالية. يجب أن تبدأ شركات الاتصالات في إجراء استثمارات مستهدفة لتمكين الترحيل إلى حزمة تقنية مستقبلية أكثر تقدمًا يمكنها دعم بنية تكنولوجيا المعلومات ذات السرعتين.
سيؤدي التقدم السريع في التقنيات في العقد المقبل إلى تغييرات مدمرة في صناعة التأمين. الفائزون في التأمين المعتمد على الذكاء الاصطناعي سيكونون شركات النقل التي تستخدم تقنيات جديدة لإنشاء منتجات مبتكرة ، وتسخير رؤى التعلم المعرفي من مصادر البيانات الجديدة ، وتبسيط العمليات وخفض التكاليف ، وتجاوز توقعات العملاء للتخصيص الفردي والتكيف الديناميكي. والأهم من ذلك ، أن شركات النقل التي تتبنى عقلية تركز على خلق الفرص من التقنيات التخريبية - بدلاً من اعتبارها تهديدًا لأعمالها الحالية - ستزدهر في صناعة التأمين في عام 2030.
إرسال تعليق