Для страховой отрасли характерны прогнозы, понимание и оценка. Машинное обучение обеспечивает именно это, делая бизнес-операции проще и эффективнее как для компаний, так и для пользователей.
Swish анализирует три способа, которыми машинное обучение может улучшить страховую отрасль.
Обнаружение продукта и рекомендации
Чтобы получить страховку, одним из первых шагов является заполнение большого количества длинных форм, после чего консультант просматривает их и вносит предложения о том, что клиент хотел бы купить. Хотя эта информация необходима, машинное обучение может помочь уменьшить трение в процессе и повысить качество результатов.
Во-первых, формы могут быть оцифрованы в простой в использовании мастер, в котором вся информация автоматически сохраняется для пользователя. После заполнения профиля модель машинного обучения может получить доступ к рискам клиента и дать подходящие рекомендации.
Эти рекомендации генерируются после обучения модели машинного обучения с данными других пользователей. Модель способна распознавать образцы товаров, выбранных людьми схожего профиля. Это можно изменить, чтобы включить такие элементы, как удовлетворенность клиента выбранным продуктом, чтобы сделать рекомендации более точными. Если профиль клиента изменяется на протяжении всего срока действия политики, та же модель может определить, подходит ли политика по-прежнему наилучшим образом.
Если это является частью страхового предложения, потенциальный клиент может получить несколько точных рекомендаций по страхованию без какой-либо работы со стороны консультанта. Конечно, помощь консультанта все еще может быть использована для проверки точности информации о клиенте, рекомендуемых продуктов и обсуждения возможных вариантов, не указанных в списке.
Весь этот процесс можно представить в виде цифрового помощника / чат-бота (подробнее о них позже). Всю информацию можно собрать в беседе, а рекомендации можно представить так же, как это сделал бы настоящий советник.
Во многих отраслях цифровые помощники доказали свою эффективность в повышении уровня вовлеченности пользователей, уже находящихся на веб-сайте / в приложении.
Анализ кредитного риска клиента и определение подходящей цены - один из самых важных и сложных аспектов процесса страхования. Два ключевых риска, которые следует учитывать, - это вероятность того, что клиенты заплатят свою премию, и то, собираются ли они привести к выплате крупных убытков. Оба риска можно лучше проанализировать с помощью машинного обучения и больших данных.
Традиционный анализ кредитного риска использует статистические модели и данные клиентов для прогнозирования вероятности дефолта. Хотя этот анализ эффективен, есть некоторые недостатки, часто не учитывающие качественных заемщиков, у которых нет традиционных кредитных рейтингов, связанных с географическим положением или историей работы. С согласия клиентов на предоставление дополнительных данных (например, банковских выписок) модели машинного обучения могут определять модели кредитоспособности. После этого консультант может расширить свою книгу, а клиент сможет получить покрытие, которого он заслуживает и требует.
Небольшой процент клиентов приводит к подавляющему большинству выплат крупных убытков. Знание того, какие клиенты могут вызвать эти выплаты, имеет решающее значение для любой страховой компании. Подобно прогнозированию риска дефолта, модели машинного обучения лучше способны прогнозировать выплаты, выявляя закономерности, невидимые человеческому глазу. Это позволяет компаниям предлагать более конкурентоспособные цены или добавлять необходимую премию за риск.
Модели машинного обучения могут отражать предвзятость, вызванную данными. Хотя эти предубеждения могут быть правильным бизнес-принципом, они могут наказать один клиентский сегмент сверх того, что считается морально правильным. Многие алгоритмы прогнозирования не учитывают такие данные, как пол и раса, чтобы их избежать. Вот почему также важно, чтобы человек по-прежнему влиял на результаты модели, чтобы внести необходимые коррективы. Это не просто теория, проверка концепции AXA показывает точность 78% в прогнозировании выплат крупных убытков.
Автоматизированный процесс рассмотрения претензий - чат-бот + обнаружение мошенничества + прогнозирование корректировок
Подача и обработка претензий могут быть длительным и неприятным процессом. Это требует, чтобы клиенты находили и заполняли несколько форм, часто с многократным обращением в службу поддержки. После подачи претензии проходят проверку на предмет возможного мошенничества и рассматриваются специалистом по урегулированию претензий для выплаты. Весь этот процесс требует времени, потенциально вызывая чрезмерную финансовую нагрузку на клиента и увеличивая расходы страховщика.
Есть несколько способов, которыми машинное обучение может улучшить этот процесс для обеих сторон.
Начиная с отправки, процесс может быть полностью оцифрован с помощью автоматизированного чат-бота. Чат-бот задает клиенту ряд вопросов, которые заменяют необходимость заполнения форм или звонка в службу поддержки.
Клиент также может отправить фотографии предмета / инцидента и записать собственное видео с описанием претензии. Чат-боты извлекли большую пользу из достижений в области глубокого обучения. Традиционно они представляли собой только серию заранее запрограммированных вопросов и ответов (итерационные модели), но теперь их можно научить использовать более реалистичный разговорный подход (генеративные модели). Сочетание этих двух подходов позволяет получить очень способного агента службы поддержки клиентов. Этот тип бота доступен как в веб-версии, так и в мобильной, что делает его более удобным для клиента и сокращает расходы на поддержку для страховщика.
После этого претензия может быть автоматически отправлена для обнаружения мошенничества.
Обнаружение мошенничества - «идеальная проблема» для решения машинного обучения. Чтобы помочь в классификации мошенничества, используется тип модели, называемый обнаружением аномалий. Обучение модели машинного обучения на основе проверенных заявлений позволяет ей выявлять утверждения, которые лежат за пределами области нормального / обычного. Затем претензия может быть передана соответствующему сотруднику для дальнейшей проверки. Если претензия выглядит хорошо, ее можно перейти к выплате.
Не все выплаты можно полностью автоматизировать, но процесс все же можно улучшить с помощью машинного обучения. Для полной обработки выплаты часто требуются данные, которых обычно нет в заявлении, такие как проверка на месте и дополнительные собеседования. Модель машинного обучения предсказывает выплаты, обучая ее предыдущим выплатам, произведенным компанией. Консультант может заполнить любые недостающие данные в заявлении, чтобы получить диапазон потенциальных значений, обеспечивая клиенту ясность в процессе. После того, как все данные собраны, модель может дать рекомендованную выплату, которую оценщик претензий может утвердить или изменить.
Эти модели машинного обучения можно применять в аналогичных областях на протяжении всего процесса страхования. Описанный чат-бот может использоваться в общей поддержке клиентов и в запросах на обслуживание политик. Модель обнаружения мошенничества также может помочь обнаружить ложные документы KYC. Автоматическая служба обработки претензий уже демонстрирует большую рыночную тягу со стартапом Лимонад, привлекшим 120 миллионов долларов.
Этот анализ был предоставлен вам командой машинного обучения Swish.
Мы создаем технологические решения, которые приносят бизнесу преимущество. Вы хотите вывести свой страховой бизнес на новый уровень? Мы можем это сделать. "Давай поговорим".
Первоначально опубликовано на www.swishlabs.com.
