助力可持续发展,三大海外保险巨头的数据驱动策略

保观 | 聚焦保险创新

数字经济时代催生了以数据为代表的新型生产要素,数据驱动的持续增长和创新发展是企业数字化转型的主线。相比于过去的流程驱动,数据驱动让企业能够利用大量数据创造业务增长,是企业保持可持续发展的重要手段。

苹果、Alphabet、亚马逊和阿里巴巴等以数据为动力的公司正在利用其数据资源来取悦客户、增加收入,并开拓新的市场。此前,保险行业一直以落后的技术为人诟病。但是在这场数字化潮流中,保险业的反应似乎比之前迅速了一些。尽管在释放其数据价值方面,保险公司仍落后于上述这些数字巨头,但是,一些具有高瞻远瞩的保险公司,例如安联、三井住友和好事达保险,已经将数据作为其开展业务的核心,并正在转型为数据驱动的公司。他们开发新的业务模型,将数据作为所有关键决策的核心,使用数据来改善与客户、员工和业务合作伙伴的关系,并以此来获取新市场。此外,这些保险公司正在应用分析和人工智能技术来更好地收集、管理和应用数据。

调查表明,有79%的保险公司高管认为人与智能机器之间的协作对于创新至关重要。大约20%的保险公司已经在做准备,帮助员工能够更好地与交互式的AI系统进行合作。这些系统通常是保险公司获取建议及决策的重要来源。

安联:向第三方开放ABS平台

安联已将目光投向了以数据为驱动力的模型。它开发了一个平台,即安联业务系统(ABS),使用云计算和其他数字化技术(例如数据分析和AI),将自己与竞争对手区分开,并确保与客户之间的紧密联系。该平台可用于保险业务的任何细分领域:财产和意外伤亡、生命或健康领域,这一点是安联与市场上其他保险系统的主要区别。

多组件模型

安联的ABS平台包含多个层级组件。它的第一层是一个开放源代码版本,每个人都可以访问,它是ABS核心的一部分。第二层是国家层,包含每个国家市场上与保险相关的所有功能,例如法律和法规要求等,这个层面也可处理保单、理赔和分红等事务。第三层是企业层,每个公司都可以将产品单独组合在一起,包括产品和费率计划等。以汽车保险为例,ABS的核心层为客户提供基本功能;国家层包括在不同区域市场上相关的车辆批准、注册和测试的详细信息;第三层是相应的公司层,各个保险公司可以在其中设置自己的特定产品和费率。

借助ABS核心和国家/地区层(即所谓的企业版),保险公司可以管理保单、分红和理赔,并通过高度自动化尽可能实现有效的管理。最重要的是,开放平台还有一个非常重要的组成部分:市场营销,借助这一功能,安联建立了一个提供增值服务的市场。

基于合作与共享的理念,开放技术平台

基于合作与共享的理念,安联向第三方开放了其ABS技术平台。商业客户能够获得在ABS平台上运行的安联理赔处理和合同管理解决方案的访问权限。目前,安联在15个不同的国家/地区使用ABS,管理超过4200万份保单、以及相关的客户和合作伙伴数据。作为这项“保险即服务”业务计划的一部分,安联与微软合作将ABS平台迁移到Azure云服务。

图片来源于网络

安联的相关负责人表示,希望这套系统(其中删除了有关安联的客户和产品的详细信息)可供市场上的其他机构使用,这就是开放平台背后的出发点。开源在IT社区中是完全常见的做法,并且对提高质量做出了最显著的贡献,整个行业的智慧绝对比单个参与者的作用要大得多。在开源社区中共同开发该系统将为ABS带来宝贵的新动力。

此外,安联还与Axel Springer、戴姆勒、德国电信、汉莎航空、大众汽车和德意志银行等德国跨国公司合作,为欧洲消费者建立了身份管理平台Verimi。Verimi平台允许消费者在一个安全的网站上注册其个人数据,然后选择共享此信息的组织。借助Verimi,消费者可以更好地管理其个人数据,同时还可以通过简化对数字服务的访问来促进线上交易的发展。

三井住友:使用AI支持销售渠道

日本最大的保险公司之一三井住友采用数据分析和其他数字技术来提高整个公司的业务价值。其RisTech生态系统能够将其客户数据与来自各种外部来源的信息相结合,从而获得对风险和保险产品的新见解。自推出以来,RisTech已经帮助三井住友提高了保费收入。

同时,三井住友致力于成为以客户为中心的保险公司,因此,该公司使用大数据技术和AI来支持其销售代理渠道,并改善其客户体验。2020年2月,三井住友开始使用基于AI的代理系统MS1 Brain。MS1 Brain具有四个主要功能:需求预测分析、最佳方案、个性化视频和代理商管理支持。

MS1 Brain平台收集并分析有关客户及其需求的信息,并向代理机构的销售人员推荐合适的保险产品,基于过去的承保情况和客户信息等大数据,当客户需求发生变化时,该系统会通知销售人员。当MS1 Brain AI识别出全在的客户和可以推荐的产品时,将在屏幕右下角的显示屏上显示一条通知。借助人工智能和人工专业知识的结合,三井住友能够大幅提高其销售代理商的成交率。

MS1 Brain平台

MS1 Brain的AI还将考虑每个客户的情况,从而确定保险产品的具体保障内容和投保时间。根据过去7年的保险合同信息以及年龄、家庭构成等客户信息,该程序可以估算出用户“将在何种条件下投保哪种保险产品”,并且将投保意向较大的客户推荐给销售人员。此外,MS1 Brain还为企业客户提供保险产品,对于企业客户,该系统不仅会向现有客户提出建议,而且还可以根据从外部获取的企业信息,来识别合作可能性很高的企业。

在销售流程变化的背后,是一种关于当前业务状况的强烈危机感。可以说,MS1 Brain的引入是改变代理商业务方式的第一步。

好事达:依靠数据挖掘保险以外的营收来源

美国的好事达保险已经开展广泛的数字化转型,致力于成为一家强大的数据驱动公司。好事达希望通过使用分析和诊断技术来改善保险产品推荐、营销和客户服务,从而释放其数据的价值。其他保险公司利用数据来拓展并巩固保险业务,而好事达的思路是开拓传统保险业以外的收入来源。该公司利用旗下的提供身份信息保护服务的子公司InfoArmor和远程信息处理、预测分析公司Arity等业务板块协同合作,以探索保险之外的营收来源。

发力隐私保护

InfoArmor为公司员工提供了身份和隐私保护的解决方案,其PrivacyArmor解决方案可以监测数字化交易,并向服务范围内的人员发出有关潜在欺诈的警报。该解决方案还会告知用户是否可以在网络上公开个人信息,并监督社交媒体帐户,以检查威胁、露骨内容、暴力和网络欺凌行为。InfoArmor推出的Allstate Digital Footprint将监视服务用户已开设的所有在线帐户,并识别可能产生风险的任何不安全信息。

InfoArmor的账户保护功能

Arity则是已从一家跟踪和分析驾驶数据的远程信息处理公司转变为专业知识服务提供商,这些服务的收入每年可高达3亿美元。Arity使用创新的数据管理和数据分析技术来收集、存储和分析大量驾驶员信息,每月处理大约1PB的新信息。

Arity当前为三个领域的用户提供专业服务:汽车经销商、维修店和广告商。Arity收集和分析的数据对于这些领域中的每家公司都特别有价值。汽车经销商可以通过洞悉不同客户群的行为,来改善营销;汽车维修店可以更好地预测业务需求,并提高效率;对于广告商,Arity可以为其提供全天候的舆情等信息。

Arity的移动数据方案

除安联、三井住友和好事达外,United Healthcare等其他保险公司也将数据作为其业务的核心。对于可为保险公司提供数据分析技术和服务的公司而言,市场上仍然存在巨大的机会。CoreLogic、Verisk和RMS等公司的快速增长,以及保险科技公司Betterview、Cape Analytics、Carpe Data和EigenRisk的实例表明,许多保险公司都希望使用数据来产生额外的业务价值。这也表明,公司在大规模释放数据资产价值以及访问外部数据资源的过程中,可能遇到诸多困难,他们需要合作伙伴来帮助他们克服这些困难。

数字化驱动给保险公司带来的启示

数字化驱动在保险行业刚刚起步,而对于保险公司来说,他们应该采取怎样的措施推进数字化进程呢?基于以上三个公司的例子,保险公司大致可以从以下两个方面推进数字化转型:以开放式的理念推进数字化和发力保险以外的相关业务。

开放式保险是一种新的经营方式,要求保险公司共享和使用来自许多行业的数据和服务。开放式保险成功的关键是应用程序编程接口(API),借助该接口,公司能够向其他参与者开放数据、算法和流程,生态系统合作伙伴也可将这些数据资源构建到他们的服务和体验中。成功的保险公司是擅长充分利用资源的公司,借助这种方式,保险公司能够充分利用同行业甚至不同行业的数据和技术,构建完整的生态系统业务,利用庞大的数据资源,创造新的价值主张并产生新的收入来源。尤为重要的是,保险公司借此能够加深与客户的关系,从而与更广泛的消费者接触。

此外,大数据发展的基础就是数据数据,各方都在努力争夺数据资源,包括投资云计算、大数据分析、实时数据、数据池和人工智能等技术。然而,企业用户和个人用户对于数据的使用方法势必会越来越敏感,这一点要求保险公司灵敏地捕捉到用户在数据方面的相关需求,并推出相关产品满足这些需求。好事达子公司InfoArmor的做法就是一个很好的例证。在抓住大数据给保险业务带来的机会的同时,保险公司也可以另辟蹊径,在数据保护领域开辟出新型业务,为大数据公司和用户提供后援力量。

对于保险机构来说,技术的发展带来挑战的同时,也带来了机遇。在行业数字化转型的大背景下,保险公司实际上也是有多种选择的,除了在公司内部开拓技术业务,财力和物力都相对较弱的中小型机构也可以寻求第三方平台的帮助。在这种公司与公司、行业与行业之间的相互帮助发展中,相信技术的应用也能够将保险行业带到更好的明天。

End

(0)

相关推荐