Σάββατο, 20 Ιουλίου 2024

Πώς οι ασφαλιστικές εταιρείες μπορούν να ενισχύσουν το underwriting με ποιοτικά δεδομένα

Δημοσίευση: 18/08/2023
Πώς οι ασφαλιστικές εταιρείες μπορούν να ενισχύσουν το underwriting με ποιοτικά δεδομένα

Η προτεραιότητα στον εκσυγχρονισμό του underwriting βάσει δεδομένων εκτείνεται πέρα ​​από τους μεγάλους ασφαλιστικούς οργανισμούς, ειδικά για εμπορικές επιχειρήσεις. Οι μεσαίες και αναπτυσσόμενες ασφαλιστικές εταιρείες υιοθετούν ολοένα και περισσότερο τεχνητή νοημοσύνη και μεγάλα γλωσσικά μοντέλα για να βελτιώσουν την πρόσβαση σε κρίσιμα δεδομένα ποιότητας κινδύνου για επάρκεια αναδοχής. Οι ασφαλιστές όλων των μεγεθών, καθώς και οι ασφαλιστικοί πράκτορες και οι διαχειριστές προγραμμάτων, εκμεταλλεύονται τις έξυπνες πλατφόρμες παράδοσης δεδομένων. 

Δεν είναι μόνο οι ασφαλιστικές εταιρείες που πρέπει να εκσυγχρονίσουν την ακριβή εκτίμηση κινδύνου και τις ροές εργασιών για τις τιμές. Τα κανάλια διανομής ασφαλίσεων διαδραματίζουν επίσης ζωτικό ρόλο για τους ασφαλιστές μεσαίου επιπέδου, ιδιαίτερα στις μικρές και μεσαίες εμπορικές αγορές. Οι ιδιοκτήτες επιχειρήσεων απαιτούν συχνά καθοδήγηση και εξατομικευμένη προσοχή από πράκτορες και διαχειριστές προγραμμάτων/MGA για να διασφαλίσουν ότι λαμβάνουν τις σωστές καλύψεις. Σαφώς, οι προσδοκίες των αντισυμβαλλομένων εξελίσσονται με ταχείς ρυθμούς, με απαιτήσεις για ταχύτερες, ακριβείς τιμές, καθώς και αποτελεσματική διαχείριση συμβολαίου, εξυπηρέτηση και ανανέωση.

Με τις γνωστικές τεχνολογίες και το τεράστιο εύρος αξιόπιστων δεδομένων που μπορούν να προμηθεύουν και να παρέχουν, οι ασφαλιστές και οι διανομείς τους έχουν πλέον τα μέσα να προσφέρουν μια απρόσκοπτη εμπειρία στους αντισυμβαλλομένους. Αξιοποιώντας τη δύναμη της τεχνητής νοημοσύνης που δημιουργείται για δεδομένα έκθεσης σε πραγματικό χρόνο, οι ασφαλιστικοί οργανισμοί μπορούν να προσφέρουν ακριβή τιμολόγηση πολιτικής και εξαιρετικές υπηρεσίες σε πράκτορες και MGA, συμπεριλαμβανομένης της προπλήρωσης εφαρμογών κατά τη διάρκεια της διαδικασίας προσφοράς για τυπικούς τομείς δραστηριότητας. Ταυτόχρονα, αυτή η τεχνολογία βοηθά στην επέκταση των χαρτοφυλακίων εντοπίζοντας κερδοφόρους λογαριασμούς που ευθυγραμμίζονται με τις επιθυμίες ανάληψης κινδύνου των ασφαλιστών και των διανομέων τους.

Οι συνεργάτες διανομής απαιτούν επίσης μια δυναμική κατανόηση των μικρών και μεσαίων πελατών τους, των οποίων οι λειτουργίες, τα προϊόντα και οι υπηρεσίες εξελίσσονται συνεχώς. Οι πράκτορες και οι MGA συχνά επιδιώκουν να συνεργαστούν με ασφαλιστές που μπορούν να πραγματοποιήσουν ολοκληρωμένες αξιολογήσεις των ανοιγμάτων και να εξασφαλίσουν ότι οι αντισυμβαλλόμενοι έχουν τις κατάλληλες καλύψεις. Με ακριβή δεδομένα ταξινόμησης και αξιολόγησης κινδύνου που παρέχονται από παραγωγικές πλατφόρμες τεχνητής νοημοσύνης, οι ασφαλιστές μπορούν να ολοκληρώσουν τις επιχειρηματικές αξιολογήσεις μέσα σε λίγα λεπτά.

Επιπλέον, για τους μικρότερους και μεσαίου μεγέθους ασφαλιστές, η γενετική προμήθεια δεδομένων AI επιτρέπει την επέκταση της επιχείρησης χωρίς την ανάγκη αύξησης των πόρων αναδοχής. Οι ασφαλιστές με περιορισμένους πόρους αναδοχής μπορούν να χρησιμοποιήσουν γρήγορα πλατφόρμες δημιουργίας τεχνητής νοημοσύνης για βασικές πληροφορίες δεδομένων για την ακριβή επεξεργασία περισσότερων προσφορών. Μπορούν να αποκαλύψουν γρήγορα δυνητικούς πελάτες χωρίς όρεξη και να αξιολογήσουν τους λογαριασμούς ανανέωσης για διαρροή premium. Οι βοηθοί αναδοχών μπορούν να χειριστούν καλύτερα λογαριασμούς με τυποποιημένους κινδύνους και οι ανώτεροι ασφαλιστές μπορούν να αναπτύξουν πληροφορίες δεδομένων που βασίζονται σε AI για να αξιολογήσουν την ανοχή κινδύνου για πιο σύνθετους λογαριασμούς.

Ενσωμάτωση δεδομένων από γενετική τεχνητή νοημοσύνη στις ροές εργασιών αναδοχής

Δεν υπάρχει μια ενιαία προσέγγιση για όλους κατά την ενσωμάτωση των στοιχείων ενεργητικού της τεχνολογίας τεχνητής νοημοσύνης που δημιουργείται στις ροές εργασιών αναδοχής. Ωστόσο, μερικές βέλτιστες πρακτικές μπορούν να βοηθήσουν στην επιλογή και την ενοποίηση έξυπνων πλατφορμών δεδομένων για την ενίσχυση των δυνατοτήτων αναδοχής .

1. Αξιολόγηση υφιστάμενων συστημάτων και διαδικασιών : Πριν ενσωματώσετε τα στοιχεία του ενεργητικού τεχνητής νοημοσύνης που δημιουργείται στις ροές εργασιών αναδοχής, εξασφαλίστε την ευελιξία των βασικών συστημάτων ώστε να ενσωματώνονται απρόσκοπτα με λύσεις και δεδομένα τρίτων μέσω API. Αντί να υιοθετήσετε μια αποσπασματική προσέγγιση, εξετάστε προσεκτικά πώς μπορούν να ενσωματωθούν αποτελεσματικά τα δεδομένα τρίτων.

Αξιολογήστε ρεαλιστικά τις τρέχουσες διαδικασίες και καθορίστε πώς η τεχνολογία και η βελτιωμένη ενοποίηση δεδομένων μπορούν να ταιριάζουν στις υπάρχουσες ή αναμενόμενες ροές εργασίας. Εάν οι διαδικασίες υποβολής προσφορών είναι ήδη ισχυρές, η ταχεία ενσωμάτωση δεδομένων αξιολόγησης κινδύνου απλώς θα επιταχύνει τη ροή εργασίας. Ωστόσο, οι λιγότερο δομημένες διαδικασίες αναφοράς ενδέχεται να δημιουργήσουν προκλήσεις ολοκλήρωσης ή να απαιτήσουν να αντιμετωπιστούν πρώτα πρόσθετα λειτουργικά ζητήματα. Η ειλικρινής αντιμετώπιση των τρεχουσών δυνατοτήτων θα βοηθήσει στην προετοιμασία για επερχόμενες αλλαγές για τη μεγιστοποίηση της αξίας από επενδύσεις σε υψηλότερα επίπεδα απόκτησης δεδομένων ποιότητας κινδύνου.

2. Ευθυγράμμιση των αποτελεσμάτων δεδομένων τεχνητής νοημοσύνης με τις ανάγκες του δικτύου διανομέων : Συμμετοχή και κατανόηση των πρωταρχικών απαιτήσεων και προκλήσεων των αντιπροσώπων ή των διαχειριστών προγραμμάτων/MGA στην εξυπηρέτηση των αντισυμβαλλομένων. Προσδιορίζοντας τις ανάγκες τους — όπως ταχύτερη και ακριβέστερη ταξινόμηση κινδύνου ή ταχεία διαδικασία ανανέωσης — η ενοποίηση έξυπνων πλατφορμών δεδομένων μπορεί να διαμορφωθεί και να ιεραρχηθεί ανάλογα.

3. Δείτε την παραγωγή δεδομένων της παραγωγικής τεχνητής νοημοσύνης ως μηχανή ανάπτυξης : Ενώ εστιάζεται στις διαδικασίες αναδοχής ως ένα κρίσιμο πλεονέκτημα των πληροφοριών ποιότητας κινδύνου σε πραγματικό χρόνο, η εφαρμογή δεδομένων που τροφοδοτούνται από τη δημιουργία τεχνητής νοημοσύνης μπορεί επίσης να διαφοροποιήσει την πορεία για την επέκταση της επιχείρησης. Ζυγίστε την αξία της δυναμικής ανάλυσης βάσει δεδομένων σχετικά με την ευελιξία και την ανθεκτικότητα του βιβλίου της επιχείρησης. Με τον καλό προγραμματισμό, η ενσωμάτωση έξυπνων προϊόντων δεδομένων μπορεί να είναι μια φυσική ώθηση για την ανάπτυξη της επιχείρησης.

4. Εξακριβώστε τις δυνατότητες εξατομίκευσης σε πλατφόρμες δεδομένων : Στην τεχνολογία και τις εφαρμογές δεδομένων, οι ασφαλιστές όλων των μεγεθών χρειάζονται διαφορετικά επίπεδα εξατομίκευσης. Οι σύγχρονοι πάροχοι λύσεων θα πρέπει να είναι σε θέση να προσαρμόζουν τις προσφορές τους ώστε να ευθυγραμμίζονται με συγκεκριμένες απαιτήσεις πιστοποίησης κινδύνου. Για παράδειγμα, για να αποφύγετε τη σύνταξη επιχειρήσεων εστιατορίων που διαθέτουν πίστες χορού ή υπηρεσίες παράδοσης εσωτερικών χώρων, ο πάροχος λύσεων θα πρέπει να συμπεριλάβει αυτές τις προδιαγραφές με σχετικές ερωτήσεις ποιότητας κινδύνου για να αποκαλύψει αξιόπιστα και διαφανή δεδομένα για την επικύρωση των ορίων έκθεσης.

Ταυτόχρονα, οι ανησυχίες σχετικά με την εξατομίκευση που καθυστερεί την ενσωμάτωση δεδομένων με τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να αμβλυνθούν. Οι πάροχοι λύσεων θα πρέπει να είναι σε θέση να προσφέρουν μια λύση με το κλειδί στο χέρι, αλλά με την ευελιξία να κάνουν προσαρμοσμένες τροποποιήσεις εύκολα και οικονομικά, με βάση συγκεκριμένες ή εξελισσόμενες επιχειρηματικές προτεραιότητες.

5. Δώστε έμφαση στην ορατότητα και τη διαφάνεια των πηγών δεδομένων : Για να αντιμετωπιστούν οι ανησυχίες μεταξύ των εταίρων διανομής και των ασφαλιστών σχετικά με την ακεραιότητα των δεδομένων, δώστε προτεραιότητα στη διαφάνεια για τις πηγές ταξινόμησης και τα δεδομένα ποιότητας κινδύνου από την τεχνολογία παραγωγής τεχνητής νοημοσύνης. Συνεργαστείτε με παρόχους λύσεων που διαθέτουν ενσωματωμένα εργαλεία για την σαφή επικύρωση της πηγής των απαντήσεων σε ερωτήσεις κινδύνου. Η πλήρης διαφάνεια δεδομένων αντιμετωπίζει τη συμμόρφωση με τους κανονισμούς, οικοδομεί εμπιστοσύνη μεταξύ των αναδόχων, των πρακτόρων ή των διαχειριστών προγραμμάτων και των αντισυμβαλλομένων, ενεργώντας ενδεχομένως ως αποφασιστικός παράγοντας για τη δημιουργία ασφαλιστών επιλογής για δίκτυα διανομής.

Οι διανομείς και οι ασφαλισμένοι περιμένουν όλο και περισσότερο απρόσκοπτες και αποτελεσματικές εμπειρίες και ακριβείς, έγκαιρες προσφορές από τους ασφαλιστές. Με την ενσωμάτωση της γενετικής τεχνολογίας AI και την προσεκτική εφαρμογή των δεδομένων που προκύπτουν σχετικά με την ποιότητα κινδύνου, οι ασφαλιστικοί πάροχοι μπορούν να αποκτήσουν βαθύτερη κατανόηση των εμπορικών ανοιγμάτων, να ευθυγραμμίσουν την ανοχή κινδύνου για να βελτιστοποιήσουν τα χαρτοφυλάκια προϊόντων, ενώ ικανοποιούν και υπερβαίνουν τις προσδοκίες των αντισυμβαλλομένων.

Μετάφραση απο το dig-in.com

Ακολουθήστε το insuranceforum.gr στο Google News.

Διαβάστε Ακόμα

36th Thessaloniki Insurance Conference

Παρασκευή 9 Φεβρουαρίου

«Αντιμετωπίζοντας προκλήσεις – Δημιουργώντας ευκαιρίες»