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数字生态系统和AI预测模型:亚洲保险公司未来增长的推动者

浏览月刊

如今全球有76亿人口,其中超过三分之二拥有移动设备,超过一半的人联网在线。

随着科技越来越深入人们的生活,我们同样见证着海量新数据来源的不断积聚。这些数据为保险公司及其数字合作伙伴创造了新的机会,促进了其与客户的互动。

最近,瑞士再保险公司(Swiss Re)进行了一项名为亚洲健康保护缺口(Asia Health Protection Gap)的研究,研究结果也显示,83%的受访者愿意与保险公司分享可穿戴设备和健身APP生成的数据。通过分析这些移动/数字生态系统数据,保险公司可以快速洞察数据提供者存在的健康风险,从而为其量身定制产品和服务并快速投放市场。如此一来,便可推动未来保险业不断增长。

AI预测模型,解锁更多数据价值

中国的一些保险公司也在通过数字生态系统伙伴关系,利用先进技术提供传统保险之外的服务。在此过程中,他们利用新型的客户互动,深入了解客户可能面临的风险,进一步个性化他们的产品和服务主张,以改善客户的消费体验。通常,产品的个性化还需要动态风险管理措施,在这一点上,与实力强大的再保险公司建立合作伙伴关系至关重要(请阅读本文了解更多有关数字生态系统和中国保险服务的信息)。

在利用人工智能和认知系统研发成果的同时,与数字伙伴建立更牢固的伙伴关系、获取更多的客户数据和数字交互也很重要。人工智能,特别是AI预测模型,通过提供更有针对性的微细分销售策略(向确定的目标受众推荐特定产品)、失效预测、索赔分类/自动化、欺诈预测等手段,为全球众多保险公司在整个价值链上创造了巨大价值。然而,伴随新技术而来的是新的挑战,例如算法错误、数据偏见、网络风险、决策过程透明度和可审核性等,不胜枚举。

虽然整个再保险行业在利用人工智能来改善现有的风险模型上才刚起步,但瑞士再保险公司已经可以采用先进的预测模型,帮助保险公司利用数据并增强风险管理。

案例研究——参数产品,预测承保和索赔分析

去年,瑞士再保险公司与我们的客户和数字合作伙伴共同推出了许多技术创新的解决方案。仅举几例:印度的第一款健康产品,泰国第一款针对糖尿病的动态定价产品,新加坡第一款用于妊娠糖尿病的“参数健康”产品,以及用于航班延误和台风的参数化产品。

在这些解决方案中,许多项目都是由AI驱动的。例如,我们利用预测承保模型简化了30%的终端客户的体验流程。我们还进行了对索赔成本更准确的预测,并创建了多种风险的动态预测模型,可预测乘坐电动汽车以及在台风/飓风、地震等情况下乘坐航班等的风险。

这样的例子还有很多。我们的数据科学、智能分析功能和风险理解,在分析数据时为客户提供了新的视角,最终可达到增强客户风险管理的目的。我们正在研究分布式账本和联合学习等新技术并开展试点工作,这些新技术创建了一个安全平台,为公司建立模型提供了便利,创造了更多的合作机会。同时,无法直接获取数据的公司也可在该安全平台上建立模型。

随着保险公司通过其数字合作伙伴获得的新客户数据越来越多,为亚洲客户提供的定制产品和服务越来越好,我们希望更多的保险公司能够根据实际需求及时调整AI风险模型。

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