W sektorze ubezpieczeniowym (znanym również jako insurtech) nie brakuje rozwiązań technologicznych. Od rozpatrywania roszczeń po burzach po codzienne zawieranie umów ubezpieczeniowych — technologie oparte na danych pomagają ubezpieczycielom z branży majątkowej i wypadkowej (P&C) pracować mądrzej, a nie ciężej.
W dynamicznie zmieniającym się świecie insurtechu nadążanie za najnowszymi osiągnięciami może być trudne. Według najnowszych badań przeprowadzonych przez firmę Novarica ponad jedna czwarta ubezpieczycieli planuje wdrożenie programów pilotażowych dotyczących takich rozwiązań, jak technologie big data i analityka predykcyjna. Niezależnie jednak od tego, jakie rozwiązania wybrali, firma Novarica zauważa, że firmy, które jako pierwsze wdrożyły te technologie, już odnotowują pozytywny zwrot z inwestycji (ROI) i sukcesy w swoich działaniach.
Poniższe pięć rozwiązań z branży insurtech cieszy się popularnością już od pewnego czasu. W tym roku mogą one jednak stać się dla ubezpieczycieli każdej wielkości raczej koniecznością niż „miłym dodatkiem”.
Sztuczna inteligencja
Uczenie maszynowe ułatwia rozpoznawanie wzorców w poszczególnych dzielnicach. (Prawa autorskie do zdjęcia: EagleView)
Sztuczna inteligencja (AI) nie jest bynajmniej nowością — istnieje już od kilku lat. AI gromadzi i analizuje dane szybciej niż jakikolwiek człowiek.
Ubezpieczyciele wykorzystują AI, aby pracować mądrzej, a nie ciężej. Obejmuje to działania mające na celu poprawę wskaźnika zadowolenia klientów (CSAT). Wykorzystuje się chatboty i technologie predykcyjne, aby pomóc ubezpieczycielom w sprzedaży klientom odpowiednich polis.
Różnicę dostrzegają nie tylko klienci, ale także specjaliści z branży.
Technologia obsługi roszczeń rozwiązanie łączące dane, automatyzację i uczenie maszynowe przyczynia się do tworzenia nowych możliwości zawodowych oraz usprawnia procesy pracy rzeczoznawców.
Dane uzyskane dzięki uczeniu maszynowemu – poddziedzinie sztucznej inteligencji – natychmiast dostarczają ubezpieczycielom potrzebnych odpowiedzi. Na przykład dzięki algorytmom uczenia maszynowego, które rozpoznają i klasyfikują cechy nieruchomości,
likwidatorzy szkód można dostrzec zmiany w stanie nieruchomości po wystąpieniu zdarzenia pogodowego, a ubezpieczyciele mogą szybko zidentyfikować cechy nieruchomości w momencie sporządzania wyceny i zawierania umowy.
Krótko mówiąc, sztuczna inteligencja już teraz wywiera ogromny wpływ na branżę. W tej chwili ubezpieczycielowi trudniej byłoby uniknąć stosowania sztucznej inteligencji niż ją wdrożyć. Co więcej, ta technologia z zakresu insurtechu przekłada się na inne, bardziej szczegółowe innowacje w zakresie danych, takie jak te przedstawione poniżej.
Wstępne wypełnienie danych dotyczących ubezpieczenia kompleksowego
Techniki zdalnej inspekcji pomagają również ubezpieczycielom dostrzec to, co nie byłoby widoczne z drogi, na przykład śmieci znajdujące się za ogrodzeniem. (Prawa autorskie do zdjęcia: EagleView)
Im bardziej
ubezpieczyciele Im więcej informacji na temat nieruchomości posiadają ubezpieczyciele na samym początku, tym dokładniej mogą oszacować ryzyko. Brak odpowiednich informacji może spowodować, że w razie katastrofy dom lub firma będą niedoubezpieczone.
Im dokładniejsze są dane na samym początku, tym lepiej ubezpieczyciele mogą wycenić polisy dla właścicieli domów i firm. Wszystko to sprowadza się do
posiadanie odpowiednich danych na wyciągnięcie ręki.
Jednym ze sposobów, w jaki to osiągają, jest analityka predykcyjna. Te nowoczesne modele predykcyjne generują wynik, który pozwala ubezpieczycielowi ocenić ryzyko, powagę szkody lub rentowność klienta w odniesieniu do danej nieruchomości. Według danych firmy Novarica prawie 80% ubezpieczycieli wdrożyło lub zamierza wdrożyć w 2019 r. programy związane z analityką predykcyjną. Spośród nich prawie połowa wykorzystuje tę technologię insurtech do oceny ryzyka ubezpieczeniowego.
Algorytmy uczenia maszynowego potrafią wykryć więcej informacji o nieruchomości niż kiedykolwiek wcześniej. W połączeniu z obrazami o ultra wysokiej rozdzielczości sztuczna inteligencja może wyodrębnić cechy budynku oraz wykryć obecność basenów, paneli słonecznych czy zwisających drzew na terenie nieruchomości.
Modelowanie prognostyczne katastrof
Wykorzystanie uczenia maszynowego opartego na danych dotyczących poprzednich burz może pomóc ubezpieczycielom w przewidywaniu skutków przyszłych zdarzeń. (Prawa autorskie do zdjęcia: EagleView)
Im szybciej ubezpieczyciel dowie się, jak dane zdarzenie wpłynie na dany obszar, tym szybciej będzie mógł rozpocząć rozpatrywanie roszczeń i wycenę strat. Obecnie technologie insurtech pomagają ubezpieczycielom oszacować skutki zdarzenia jeszcze przed jego wystąpieniem.
The
Pożary lasów w latach 2017 i 2018 w Kalifornii należały do najpoważniejszych w historii. Dotknęły one miliony ludzi, a wielu z nich musiało ewakuować się z tych obszarów, pozostawiając swoje domy.
Nie ma gwarancji, że technologia może zapobiec tym zdarzeniom, ale może pomóc organizacjom w przewidywaniu skutków pożarów lasów lub burz oraz reagowaniu na nie. Uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja pozwalają tworzyć dokładniejsze modele dla ubezpieczycieli. Dzięki temu mogą oni rozpocząć rozpatrywanie roszczeń, zanim właściciele domów powrócą do swoich nieruchomości.
Bardziej zaawansowane działania w przypadku burzy
Pożary lasów nie są jedynymi zdarzeniami, które spowodowały ogromne straty dla właścicieli nieruchomości. Huragany z 2017 roku — Harvey, Irma i Maria — to trzy z pięciu najkosztowniejszych huraganów, jakie kiedykolwiek nawiedziły Stany Zjednoczone. Łącznie stanowią one
Łączne koszty w wysokości 265 miliardów dolarów.
Gdy zjawisko pogodowe powoduje rozległe szkody w całym regionie, ubezpieczyciele potrzebują rozwiązania, które zapewni im jak najwięcej danych w jak najkrótszym czasie. Dotyczy to nie tylko rzeczoznawców pracujących w terenie, ale także rozwiązań, które
przenieść sprawę na biurko rzeczoznawcy.
Zdjęcia z satelitów, samolotów, bezzałogowych statków powietrznych oraz urządzeń mobilnych mogą pomóc rzeczoznawcom w zorientowaniu się, co dzieje się na miejscu zdarzenia. W niektórych przypadkach pozwala to uniknąć zbędnych oględzin na miejscu.
Tego rodzaju rozwiązania z zakresu insurtechu chronią również przed oszukańczymi roszczeniami, zarówno po burzy, jak i w innych sytuacjach. Zdjęcia oraz sztuczna inteligencja dostarczają specjalistom z branży ubezpieczeniowej dane możliwe do zweryfikowania w terenie oraz algorytmy uczenia maszynowego, które pozwalają skuteczniej wykrywać wzorce wskazujące na oszustwo.
Lepsze planowanie zasobów
Im większy dom, tym bardziej skomplikowane może być zgłoszenie szkody.
Czasami w związku z roszczeniem konieczna jest obecność rzeczoznawców na miejscu zdarzenia. W takich przypadkach ubezpieczyciele chcą mieć pewność, że dysponują odpowiednimi zasobami do przeprowadzenia oględzin.
Insurtech może zapewnić ubezpieczycielom
informacje o nieruchomości zanim rzeczoznawca pojawi się na miejscu. Porównanie stanu nieruchomości przed i po zdarzeniu pozwala ocenić zakres szkód spowodowanych przez burzę. Dodatkowe informacje, takie jak dach o stromym nachyleniu lub liczba kondygnacji, mogą pomóc rzeczoznawcom w ustaleniu, czy konieczne będzie skorzystanie z drabiny lub przeprowadzenie inspekcji za pomocą drona.
Co oznacza rozwój branży insurtech dla ubezpieczycieli
Zanim ubezpieczyciele będą mogli wycenić polisę, zawrzeć umowę ubezpieczenia lub rozpatrzyć roszczenie, muszą dysponować jak najszerszym zakresem informacji. Znajomość skutków burzy lub zdarzenia katastroficznego gwarantuje szybsze rozpatrywanie roszczeń oraz większą efektywność pracy rzeczoznawców w terenie.
Wszystko to sprowadza się do big data. W świecie ubezpieczeń nie ma czegoś takiego jak „zbyt dużo informacji”. Im pełniejsze dane posiadają ubezpieczyciele, tym wydajniej mogą pracować, a co za tym idzie – tym większa będzie satysfakcja ich klientów.