Пресса о страховании, страховых компаниях и страховом рынке

Казахстанский портал о страховании, 26 апреля 2019 г.

5 способов, которыми технологии изменят будущее страхования

292 просмотра

Большие данные, искусственный интеллект и машинное обучение способствуют изменению подхода страховщиков к риску и могут в корне изменить бизнес-модель в долгосрочной перспективе.

Технологическая эволюция страховой отрасли идет полным ходом. Insurtech оказывает существенное влияние на управление рисками и страхование, оставляя большой потенциал для изучения. Страховщики вкладывают значительные средства в технологические стартапы и работают над созданием новых решений и платформ внутри компании.

Согласно отчету KPMG, в 2018 году было заключено 13 сделок Insurtech на сумму более 100 миллионов долларов США. «В период с 2013 по 2019 годы количество заявок на патенты страховых компаний увеличилось на 116 %», - говорит Кейт Браун, советник по страхованию, Swiss Re Corporate Solutions.

До этого момента применение новых технологий ограничивалось прежде всего управлением претензиями и обслуживанием клиентов. Простые в использовании порталы и простая обработка простых заявок решают болевые точки, как для клиентов, так и для страховщиков.

Но большие изменения уже на горизонте. Большие данные, искусственный интеллект и машинное обучение способствуют изменению подхода страховщиков к риску и могут в корне изменить бизнес-модель в долгосрочной перспективе.

Хотя этот список далеко не исчерпывающий, есть пять технологических тенденций, на которые следует обратить внимание, поскольку отрасль продолжает развиваться:

1. Сбор и использование данных будет главной проблемой, так как объем данных показывает взрывной рост

Мы производим 2,5 квинтиллиона байтов данных каждый день. «Это 1 с 18 нулями после него!» - сказала Браун. Девяносто процентов мировых данных были получены только за последние два года. Этот темп не замедлится, поскольку новые источники данных продолжают появляться. Интернет вещей является одним из главных факторов появления взрывного объема данных.

По мнению компании Ericsson, поставщика услуг в области информационно-коммуникационных технологий, «ожидается, что количество устройств IoT вырастет на 21 % в период с 2016 по 2022 год до 18 миллиардов».

Данные с этих устройств добавятся к данным из уже доступных источников, из которых страховщики получают информацию, в том числе данные о клиентах, собственные данные о претензиях, массив сторонних источников, таких, как исторические данные о погоде, данные переписи и данные, полученные из сообщений, таких как электронные письма, звонки, тексты и социальные медиа.

Задача, возникающая из-за экспоненциального роста данных, имеет два аспекта: большая часть этих данных не структурирована и, таким образом, ее трудно унаследовать устаревшими ИТ-системами в удобном формате; и их объем огромен с точки зрения анализа.

«Существует значительный объем информации, которую страховщики не получают в цифровом виде. Текущий процесс передачи данных страховщикам может быть немного запутанным. Зачастую существует объем переписки с брокерами и клиентами по электронной почте, который может собирать частичную информацию; есть изображения, файлы PDF, возможно, даже бумажные документы », - сказал Джонатан Хендриксон, вице-президент и глава отдела разработки Insurtech в Gallagher. «Из этой неструктурированной информации трудно создавать структурированные данные, и информация может быть потеряна, что будет не очень полезно для аналитики».

Именно здесь стартапы Insurtech помогают страховщикам справиться с этой задачей, предоставляя технологии для приема и сортировки «приливных волн» данных.

«Мы строим наши системы с помощью итеративного процесса. Вы увидите, как мы быстро вносим изменения, пишем код и тестируем решения. Поэтому страховщики полагаются на фирмы Insurtech, говоря: «Давайте использовать вашу технологию, которая создана для скорости, но вы также можете научить нас, как принять этот итеративный процесс развития», - сказал Дэн Коломб, технический директор Snapsheet, который предоставляет рабочие платформы для страховых компаний.

Используя партнерские отношения с Insurtechs, страховщики работают над созданием более модульной, масштабируемой ИТ-инфраструктуры, которая лучше адаптируется к будущим потребностям.

Но даже если система оборудована для обработки данных, вторая проблема заключается в сортировке «зерен от плевел» для получения реальных идей.

«Если у меня есть 1000 единиц данных, как мне добраться до пяти, которые имеют смысл для моей организации?», - сказал Том Будро, глава отдела строительства и морских рисков для среднего и крупного бизнеса в The Hartford.

2. Искусственный интеллект будет необходим, чтобы сделать данные пригодными для использования

Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение, еще на ранних этапах их принятия в страховании, станут абсолютно необходимыми для того, чтобы воспользоваться информацией, основанной на данных.

Помощники ИИ, как считают Siri, Google и Alexa, демократизируют данные, упрощая поиск с помощью запросов на естественном языке. Чтобы работать непосредственно с необработанными данными и генерировать модели, не нужно быть программистом или специалистом по данным, вам нужно только задать вопрос. Платформы машинного обучения также предназначены для адаптации и повышения эффективности по мере поступления новых данных.

Что касается управления рисками, компании могут внедрить ИИ, чтобы глубже изучить тенденции своих требований и получить более детальную информацию о том, какие вмешательства действительно приведут к лучшим результатам. Если данные представляют собой обширный ландшафт, ИИ - это набор биноклей, которые позволяют вам сосредоточиться на том, что вам нужно.

«Мы уже внедряем ИИ в процесс обработки претензий, чтобы упростить процесс», - сказал Джейми Йодер, президент Snapsheet.

«Когда мы получаем больше данных, машина учится больше и может запускать свои собственные процессы; претензия, по сути, знает свой собственный статус и может принимать решения, позволяющие определить, нужно ли человеку предпринимать какие-либо действия, кто должен предпринимать какие-либо действия, какие последующие меры необходимы и т. д.»

Делая данные управляемыми, страховщики также выиграют в андеррайтинге. Как считает Кейт Браун из Swiss Re: «Андеррайтер будущего сможет раскрыть всю мощь данных и аналитики, чтобы мобильно оценивать лучшие риски, избегать плохих и поддерживать рост».

ИИ и машинное обучение могут решить проблему данных объема и сделать данные более доступными, но технические и культурные препятствия для принятия этих технологий остаются. Создание новых технологичных структур над унаследованными системами и вокруг них займет время, но смена менталитета изменений в организации - это еще более высокая «гора, на которую нужно подняться».

«Внедрение технологии ИИ означает, что рабочие процессы будут проходить намного быстрее. Внутренние ожидания изменятся, и ожидания клиентов изменятся», - говорит Коломб. «Управлять изменениями легче, когда люди осознают и готовы к чему-то, что повлияет на культуру компании и то, как они работают. Менталитет должен измениться в первую очередь».

Регуляторы также должны будут развиваться быстрее. В настоящее время основной проблемой для принятия ИИ является отсутствие какой-либо нормативно-правовой базы, обеспечивающей соблюдение конфиденциальности и права собственности на данные.

«Самая большая проблема для принятия ИИ и машинного обучения заключается в том, что слишком часто - это черный ящик, который делает рекомендации или решения без объяснений. Регулирующие органы, законодатели и потребители нуждаются в прозрачности », - сказала Браун.

К примеру, Алан Колберг, генеральный директор Assurant, считает, что для США нужен эквивалент правил GDPR, как в Европе: «Будет много работы, чтобы подготовиться, - сказал он, - но это будет чистый позитив, потому что без стандартов о том, как мы можем и не может использовать данные, их полный потенциал остается неиспользованным».

3. Технологии предотвращения потерь со временем снизят частоту и тяжесть убытков

Внедрение технологий может столкнуться с большими трудностями в страховых компаниях, но многие компании уже используют данные и подключенные датчики для прогнозирования и предотвращения потерь.

Например, системы обнаружения влаги помогают строительным компаниям обнаружить утечку на 30-м этаже здания, прежде чем она вызовет повреждение водой на всех 29 уровнях ниже его.

Носимые датчики помогают работникам улучшить свою эргономику и избежать травм при переработке и усталости, что является главной причиной претензий рабочих к работодателю.

«В автомобильном пространстве телематика, камеры и другие технологии помогают значительно сократить количество убытков. Например, в режиме реального времени мы можем отслеживать пройденное расстояние для каждого водителя, что потенциально может помешать водителям слишком долго находиться в дороге и испытывать усталость», - сказал Роб Круз, руководитель отдела дистрибуции, полевых операций, для компаний Starr.

Системы слежения за погодой и оповещения позволяют компаниям знать, когда приближается плохая погода, чтобы они могли уберечь людей и имущество от опасности и предпринять шаги по укреплению своего имущества. Приводить примеры можно очень долго.
По мере того, как эти технологии предотвращения потерь будут применяться более широко, они в конечном итоге уменьшат частоту и тяжесть претензий.

«Эти устройства должны в конечном итоге уменьшить количество претензий по ряду категорий», - говорит Хендриксон из Gallagher. Тем не менее, «не будет мгновенного падения количества претензий», добавил Будро. «Кривая обучения будет связана с новыми технологиями и их внедрением в жизненный цикл бизнеса. Но конечной целью является предотвращение потерь».

4. Технологии изменят страховую бизнес-модель

В то же время новые технологии создадут новые воздействия. Когда платформы, основанные на искусственном интеллекте, принимают решения, это расширяет традиционные границы ответственности, привлекая больше внимания к производителям и разработчикам программного обеспечения. Так как эти стороны берут на себя больше ответственности, они могут приобретать страховые продукты для себя, чтобы помочь компенсировать часть риска.

«Поскольку больше информации поступает от самих рисков - устройств IoT, транспортных средств, машин - это предоставляет возможность для новых предложений от нетрадиционных игроков», - утверждает Джейми Йодер, президент, Snapsheet.

Например, некоторые производители автономных транспортных средств вступают в игру, приобретая страхование и объединяя полисы при покупке транспортных средств, которые обеспечивают покрытие только тогда, когда автомобиль передвигается в автономном режиме.

«В конце концов, если они собираются взять на себя больше ответственности, они могли бы также получить часть премий», - говорит Йодер.
Технология также заставит страховщиков стать более ориентированными на услуги, чем на продукты. Операторы уже пользуются преимуществами платформ Insurtech, нацеленных на улучшение качества обслуживания клиентов, и будут продолжать использовать с отношения Insurtech для подключения клиентов к технологиям, улучшающим их бизнес.

«Клиенты должны видеть в нас не просто авторов «полиса на бумаге». Они должны думать о нас как о ресурсах для предотвращения убытков. Мы делаем все возможное с технической точки зрения, чтобы помочь в снижении рисков, включая подключение клиентов к технологиям», - сказал Будро.

Assurant делает то же самое. Это пример страховщика, который меняет свою основную бизнес-модель, чтобы приспособиться к изменяющимся потребительским требованиям, которые формируются технологиями.

Благодаря значительным инвестициям и приобретению фирм Insurtech, страховщик изменил себя и стал своеобразным каналом связи между потребителями и технологиями, ориентированными на предотвращение потерь, описанных выше. Если технология приводит к снижению частоты претензий, которое она обещает, страховщики все равно могут получать прибыль от доступа к этим платформам на основе подписки.

«Новые технологии изменили наши доходы от традиционного андеррайтинга. Сегодня более 40 % наших доходов приходится на компании, которые нам платят за каждого подписчика плату за приложения, которые мы предлагаем», - сказал Колберг.

Традиционные страховщики, которые хотят быть успешными, будут те, кто быстрее всех внедряет технологии и использует данные в своих интересах. Те, кто изо всех сил пытаются не отставать, неизбежно потеряют часть рынка. Несмотря на это раздвоение, маловероятно, что кто-либо из сегодняшних влиятельных игроков будет отброшен в сторону.

«Трансформация страхового рынка будет нелегким процессом для нетрадиционных игроков», - сказал Браун. «Страховая отрасль сдает в аренду доступ к капиталу, и будет очень трудно заменить эту кучу денег».

Круз подтвердил это мнение: «Компании часто не хотят рисковать капиталом при запуске, они хотят сотрудничать со страховщиком с сильным балансом».

5. Изменения произойдут через 1000 небольших шагов

Возможно, самое важное, что следует иметь в виду, это то, что коллективное воздействие технологий на страховую индустрию связано не столько с разрушением устоев, сколько с эволюцией. Рост и развитие страховых технологий происходит медленно 1000 малыми шагами, а не одной большой волной оцифровки.

Все началось с платформ для урегулирования претензий клиентов, которые улучшили взаимодействие с клиентом. Затем прогностическая аналитика помогла менеджерам по заявкам выявлять заявки с высокой степенью риска и лучше использовать свое время и ресурсы.

Теперь ИИ помогает сортировать и тарифицировать риски, обеспечивая более разумный выбор рисков и управление портфелем. Ни одно из этих приложений не меняет суть того, что делает страховкание но делает процессы проще и быстрее.

Невозможно предсказать, какие новые технологии появятся на горизонте, или предвидеть множество способов, которыми они повлияют на отрасль, но, учитывая уже достигнутые успехи, может быть, настало время отказаться от репутации отрасли как медленной и устойчивой к изменениям.

«Все традиционные страховщики вводят новшества прямо сейчас», сказал Круз. «Все, что помогает нам лучше писать риски, нам интересно».
Вполне возможно, что через 10 лет отрасль будет выглядеть совершенно иначе, и руководители будут смотреть по сторонам и удивляться, как они когда-то работали без бесконечных потоков данных, искусственного интеллекта и автоматизации.

«Инновации будут продолжаться. Возможно, мы не знаем, в каком направлении они пойдут, но я считаю, что постоянная часть бизнес-модели - это инновации для себя и партнерство с людьми, которые занимаются инновациями в тех категориях, где мы ведем бизнес», - сказал Колберг.

Подготовлено порталом Allinsurance.kz

В материале упоминаются: Компании, организации: Swiss Re 880

Ваше мнение об этом материале:

— Ваше имя
— Ваш email
— Тема

Ваш отзыв (заполняется обязательно):

Укажите код на картинке слева:

Установите трансляцию заголовков прессы на своем сайте

 Подробнее »

Получить код для трансляции заголовков прессы »