通过技术推动保险业的未来

我们的研究包括：•一项关于全球25位资深股权分析师对财产险公司成本转型计划的调查•对保险组织高级领导进行深度访谈，以阐明他们优先事项周围的新兴主题以及他们在转型旅程中遇到的现实矛盾。这些访谈的匿名引言在整个报告中以“一家保险公司的观点”出现。对于保险公司，以成本和收入贡献共同驱动新的盈利增长点是必须的。为了更好地理解保险转型项目面临的挑战和机遇，我们向行业专家征询了他们的观点。驱动盈利增长的新动力对实时风险管理的需求日益增长，要求保险公司现代化其技术基础设施。同时，成本削减的工具已转向使用人工智能和高级数据分析的数字解决方案，这帮助保险公司实现核心业务功能中更高的流程效率和决策有效性。 现代化技术以满足数字客户需求在后疫情时代，保险客户对需要云支持、互联基础设施和高级数据分析的实时数字解决方案的需求增加。 为消费者提供自我教育的方式他们能够对自己的保障范围得出自己的结论，并能与保险公司进行这种智能对话。我认为这是一个尚未满足的需求。据我所知，目前还没有哪家保险公司能做到这一点。” 由新冠疫情危机、地缘政治紧张局势、通货膨胀和极端天气带来的不确定性，增加了对帮助客户规避风险和防止损失的产品和服务的需求。客户正期待保险商提供基于使用和行为的变化的保险，使其适应其不断变化的保障需求。1描述性分析通常与自动化解决方案结合，用于承保风险和处理索赔。此类分析基于过去和现在的特定数据属性、历史风险模型以及当前的市场状况。 此类产品涵盖了与人寿保险或团体及自愿福利挂钩的健康和健身计划，到嵌入式的保险产品——所有产品都集成了风险规避功能。启用这个扩展的保护利益圈需要强大、实时的分析，由互联数据驱动2预测分析允许保险公司展望未来，并利用行为模型更好地理解客户可能如何应对潜在风险。随着更多客户数据被输入模型，个人风险画像将更加完整，预测也将更加准确。 以及物联网（IoT）设备。当运营商在他们三个层级的分析能力上成熟时，他们能更好地在每一个接触点为客户提供持续的支持——从承保到保单服务再到理赔。3规范性分析是保险公司开始制定帮助客户减轻和管理风险的策略的方式。这需要对客户数据和保险公司产品组合进行大规模实时优化，以便在关键时刻提供情境化的实时推荐。 数据是驱动云基础设施为新的、经过策划的客户体验提供了所需的数据格式和分析速度。随着保险公司与生态系统合作伙伴合作，一个支持云技术的技术基础设施可以顺畅地流动上游和下游所需格式和速度的数据，从而实现实时访问和洞察，无论地点如何。一个基于使用情况或行为的风险保险优惠，其效果的好坏取决于所捕获的数据质量。通过以不同的方式使用新数据、更好的数据，保险公司可以提高风险选择/定价的准确性，并帮助客户更好地规避和管理风险。 保险人的视角“最终，我们得到了一团乱麻般的我们赖以生存的技术，很难说，“那就把它当作沉没成本，继续往前做些全新不同的事情吧。”我想这阻碍了我们提供更全渠道的体验，阻碍了我们很多。” 5 守护人寿是云服务创造价值的一个有力案例。他们主动重新思考面向完全数字化的世界流程，以更便捷地快速响应客户需求。此前，守护人寿需要经过冗长的流程来测试和部署索赔执行方式的变化，或获取应用程序中的数据。通过安永人寿保险年金平台（ALIP），守护人寿表示公司可以实时进行变更并在数小时内将其部署到生产环境中。现在，他们正将云服务应用于前端客户服务之外。他们也在重新思考产品开发，以及如何将其集中化，释放容量以更快地创新新产品并推向市场。云平台缩短了创新型产品的上市时间 降本增效的杠杆已转向使用人工智能和高级数据分析的数字解决方案，帮助保险机构实现流程效率。新的成本削减杠杆 成本降低与数字化和技术现代化有关在上个十年，分析师认为保险承保人通过劳动力位置和劳动力套利是降低成本的关键杠杆。现在他们关注数字化能力和技术现代化。这些解决方案允许承保人通过数字化互动和自助服务解决方案来减少整体工作流程。它们还通过更完善的互联系统和数据以及改进的工作流程来提高工作效率。 人工智能正成为寻求解决方案以应对日益增长成本压力的保险公司首选的投资。保险高管表示，他们将在未来一至两年内，比任何其他数字技术更多地投资于数据分析与人工智能，以实现其成本削减目标。i三分之二的理赔高管表示，他们的组织计划在未来三年内投资超过1000万美元于人工智能和机器学习。人工智能解决方案正在改变首次出险通知（FNOL）和行政支持方面的效率——提升理赔结案速度并改善客户体验。由数字接入解决方案赋能的人工智能驱动的保险理赔转型，可早在FNOL阶段就预测理赔复杂度，从而推动动态分派和指派，并提升客户留存率和损失调整费用。提升人工智能以降低成本 欧洲一家领先的多线保险公司已创建了一个虚拟助手，以帮助遭遇汽车故障或事故的客户。该机器人帮助确保拖车车到达，为客户提供替代车辆，并解答问题。它处理了四分之三以上的客户对话，无需人工干预，并始终如一地达到70分或以上的世界级净推荐值。该软件知道何时在知识数据库中搜索答案，何时预订出租车或租车，何时要求澄清，以及何时将客户转接给人工客服。虚拟助手提供高效的帮助和改善的客户体验 ii AI在理赔决策中保险人的视角索赔赔偿约占P&C保险经济学的60%至70%，因此决策准确性是影响最大的杠杆。AI驱动的智能解决方案可以为理赔调查员提供决策支持，并通过协助确定保险范围、告知诉讼策略、计划和预算以及律师选择来减少流失，主动监控和升级未结存量，并在整个过程中检测欺诈。提升理赔与承保决策效果除了提高流程效率，人工智能还可以帮助人类在理赔和承保的核心保险功能中做出更好的决策。“我们能越精确地获取你特有的评分变量越多，我们的竞争力就越强，因为我们会更准确地为你承担风险支付正确的费用。总之，处处都是盈利。” 人工智能在核保决策中的应用人工智能通过智能提交摄入、数据增强、分诊以及对承保意愿和承保倾向的评分，提升了承保漏斗指标（例如，提交至报价、报价至承保）。人工智能驱动的分析模型和盈利能力洞察可以帮助承保人确定要追踪的提交，更快地评估其质量和赢标可能性，并更好地为价格谈判做准备。此外，人工智能通过分析投资组合中类似的账户/风险，帮助承保人评估风险并识别交叉销售机会。 智能算法提高核保效率和客户体验经客户授权，系统使用第三方数据验证其文件、外貌、签名、保险申请历史、社会关系及申请行为。通过使用多重数据链，保险公司降低了不正确或欺诈性申请的风险。该系统将图像验证的人工工作量减少了60%。中国的一家人寿保险公司已部署了一款智能风险控制系统，该系统能够实现保险申请端到端的自动化。在幕后，一款智能验证引擎使该保险公司能够提高承保效率、客户体验和风险控制。该系统使用光学字符识别、人脸识别、电子签名和大数据分析等技术，实时收集客户信息。 联系人版权所有 © 2022 Accenture。保留所有权利。Accenture及其标志是Accenture的商标。免责声明本内容仅供一般信息目的，并非旨在取代我们专业顾问的咨询。 参考文献贡献者ii “为什么人工智能在保险理赔和核保中？” 安永（2022年8月3日）。安德里·施利克全球保险研究主管 andre.schlieker@accenture.comSachin Mathur增长市场保险研究负责人 sachin.x.mathur@accenture.comi 跨行业受访者保险调查“零基础转型：大重置”，埃森哲（2022年5月25日）。 www.accenture.com/insurance关于Accenture埃森哲是一家在全球领先的数字化、云和安全领域的专业服务公司。结合超过40个行业的无与伦比的经验和专业技能，我们提供战略与咨询服务、技术与运营服务以及埃森哲之歌——所有服务均由全球最大的先进技术与智能运营中心网络支撑。我们72.1万名员工每天都在践行技术与人类智慧承诺，为超过120个国家的客户提供服务。我们拥抱变革的力量，为客户、员工、股东、合作伙伴和社区创造价值与共享成功。访问我们的网站 www.accenture.com。 杰夫·米奇肯尼斯·萨兰德拉保险行业首席专家，Accenture总经理 – 战略、保险 澳森咨询