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China im Detail: Die Auswirkungen von Datenanalyse und KI auf die chinesische Versicherungsbranche

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Obwohl KI zur unvermeidlichen Antwort auf eine Reihe von Fragen zu Vertrieb, Produktentwicklung und Betrieb geworden ist, hat die Möglichkeit, Erkenntnisse aus neuen Datenströmen zu gewinnen, aufregende und weitreichende Konsequenzen für die Branche. Die Tiefe der Daten, die von Versicherungsunternehmen gespeichert werden, wird jedoch durch die Tatsache beeinträchtigt, dass Versicherer KI-basierte Technologien noch nicht angewendet haben. In Anbetracht dessen und der Entstehung mehrerer neuer KI-Anwendungsfälle überprüfen wir die interessanteste dieser Initiativen. von der Entwicklung neuer Produkte über das Forderungsmanagement bis hin zum Vertrieb.

  • Neue Produktentwicklung

Die Aussicht auf den Zugriff auf neue Datenformate wie Standortdaten von Smartphones, Gesundheitsdaten von Wearables und Online-Benutzerverhalten, um maßgeschneiderte und nutzungsbasierte Versicherungsprodukte zu entwickeln, wurde lange erwartet. Die Verwendung solcher Daten zur Aufrüstung jahrzehntealter versicherungsmathematischer Modelle hat sich in der Praxis jedoch als schwieriger erwiesen. Erstens variiert die Datenqualität von Hardware zwischen Geräten und Sensoren erheblich. Zweitens hat sich die öffentliche Meinung zum Datenschutz erheblich dem Konservatismus zugewandt. Schließlich hat Chinas kürzlich fusionierte Aufsichtsbehörde für Versicherungen und Banken die Preismodelle der Versicherer und die ihnen zugrunde liegenden Faktoren erneut überprüft. Trotz der Herausforderungen haben mehrere chinesische Versicherer und Start-ups den Einsatz von KI über Gesundheits- und persönliche Unfalllinien hinweg neu erfunden.

Erstens hat sich Ping An durch den Abschluss eines 75/25-Joint Ventures mit der südafrikanischen Discovery Group zu Chinas größtem privaten Krankenversicherer entwickelt. Auf diese Weise erhielt Ping An Zugriff auf die wegweisenden Produktentwicklungsmethoden von Discovery, z. B. die Einrichtung einer Kundendatenbank mit einer einzigen Ansicht, mit der Ping An Finanzdienstleistungen an seine 80 Millionen aktiven Kunden anpassen und anschließend bündeln kann.

An anderer Stelle hat CPIC nutzungsbasierte Autoversicherungspolicen getestet. Obwohl kürzlich liberalisiert, ist die Berücksichtigung von Standort- und Fahrverhaltensdaten weiterhin verboten, und mehrere chinesische Versicherer haben beschlossen, neue Produktlinien in benachbarten asiatischen Märkten zu testen. Eines davon ist Wukongbao, ein in Peking ansässiger Broker, der mithilfe fortschrittlicher Analysen und AI-gesteuerter Produktempfehlungen eine API entwickelt hat, die das Benutzerverhalten überwacht und den Benutzern dann eine personalisierte persönliche Unfallversicherung auffordert. Durch die Zusammenarbeit mit 5,000 Plattformen von Drittanbietern, darunter Reiseaggregatoren, Gesundheitsportale, Automarktplätze, Mitfahrgelegenheiten und Nischen-Hobby-Apps, konnte Wukongbao mit seiner API vor Hunderten traditioneller Versicherer und Makler ausgewählt werden, die ansonsten ähnliche Produkte verkaufen könnten diese Dritten.

Obwohl das Aufkommen von Smartphones und Fortschritte in der Sensortechnologie neue Datenformate freigeschaltet haben, bleibt die Verfügbarkeit und Genauigkeit solcher Daten eine Herausforderung, und die behördliche Genehmigung neuer Preismodelle ist dringend erforderlich, bevor eine neue Generation nutzungsbasierter Produkte entstehen kann aus China.

  • Initiativen zur Betrugsbekämpfung

China leidet unter einer der höchsten Versicherungsbetrugsraten weltweit. Es wird geschätzt, dass 25% der Schadensfälle betrügerisch sind und die Praxis in der Auto-, Kranken- und Kreditversicherung besonders verbreitet ist. Chinas staatliche Autoversicherer sind besonders von betrügerischen Schadensfällen geplagt, die nur wenig Einblick in Reparaturwerkstätten haben.

Angesichts dessen und um staatliche Amtsinhaber weiterzuentwickeln, hat sich die Regierung einer bewährten Lösung zugewandt. der private Sektor. Durch die Partnerschaft mit mehreren Analytics-Startups 4Paradigm, die wir bereits vorgestellt haben hierarbeitet mit Chinas größtem Sachversicherer PICC zusammen, um betrügerische Ansprüche von 4S-Reparaturzentren in 600 Städten in ganz China zu ermitteln.

Zweitens wird Chinas nahezu universelles Grundversicherungssystem stark von der Regierung subventioniert, was es für die Nutzung durch öffentliche Krankenhäuser offen lässt, die übermäßige Behandlungen anbieten und sogar medizinische Dienstleistungen herstellen, in dem Wissen, dass die Versicherer wenig Einblick in diese Praktiken haben.

Dies zu erkennen, basiert auf Hangzhou Tongdun hat für eine Vielzahl von Internetversicherern wie Zhong An und An Xin eine Software zur Diebstahl- und Betrugsbekämpfung entwickelt. Tongdun, das sich selbst als Chinas Antwort auf Palantir bezeichnet, hat eine einheitliche Datenbank eingerichtet, in der öffentliche Krankenhäuser, medizinische Einrichtungen und Versicherungsunternehmen miteinander verbunden sind, um Patientenakten auszutauschen, medizinische Dienstleistungen zu standardisieren und den Versicherern eine genaue Schätzung der Geschäftskosten zu ermöglichen.

Im Vergleich zur richtlinienbasierten Prüfung können Algorithmen für maschinelles Lernen gleichzeitig eine Vielzahl von Betrugsindikatoren identifizieren, um unangemessene Ansprüche zu reduzieren. Hier werden Kundenauthentifizierung, CRM und Sicherheitsdienste neu definiert. Auch hier hat Ping An das Tempo mit einer Funktion zur biometrischen Authentifizierung festgelegt, die Versicherungsnehmern die Möglichkeit bietet, ihren Kontozugriff durch Gesichts- und Spracherkennung zu verbessern.

Die Funktion, die über das Ping An-Ökosystem von Apps bereitgestellt wird, scannt die Struktur des Gesichts (insbesondere der Nase und der Augen) mit einer höheren Genauigkeit als das menschliche Auge und wird auch zur Überprüfung der Identität von Versicherungsbewerbern und an Bord verwendet neue Agenten.

  • Verlustanpassung

Ein separates, aber ebenso wichtiges Element der Schadenbearbeitung ist die Verlustanpassung. In diesem Fall leisten Chinas Internetgiganten einen Beitrag zur AI-basierten Verlustanpassung. Von diesen ist Alibaba's das fortschrittlichste und sein White-Label-Bilderkennungsdienst wurde von mehreren Sachversicherern übernommen, um den äußeren Schaden von Autoversicherungsansprüchen zu bewerten. Obwohl es angesichts der Wettbewerbsintensität in China überraschend sein kann, hart erarbeitete Innovationen für konkurrierende Versicherer öffentlich zugänglich zu machen, bedeutet die Tatsache, dass für dieses System Milliarden von Bildern erforderlich sind, um Schäden zu bewerten, Reparaturschätzungen zu erstellen und Schadensfälle zu validieren, dass die Plattform öffentlich zugänglich gemacht wird Erweitern Sie den Vorsprung, den Ant aufgebaut hat.

Darüber hinaus handelt es sich um eine radikal andere Methode zur Bearbeitung von automatischen Ansprüchen. Es ist erwähnenswert, dass selbst die ausgefeilteste Lösung zur Verlustanpassung Einschränkungen aufweist - beispielsweise interne Schäden, die für die externe Fotografie unsichtbar sind, oder Modelle der vorherigen Generation, die ähnlich aussehen, aber strukturelle Unterschiede aufweisen . Letztendlich ist der Beitrag von Alibaba ein gutes Beispiel für eine AI-basierte Lösung, die tiefer in die Wertschöpfungskette hineinreicht als rein vertriebsorientierte Bemühungen.

  • Ping An

Von allen oben genannten Bemühungen steuert jeweils ein Unternehmen einen Kurs. Ping An.

Ping An wurde 1988 gegründet und leistete erstmals Pionierarbeit bei der Verwendung von Analysen, indem die von seinen Offline-Agenten gesammelten Daten mit dem ausgehenden Telemarketing und der Online-Plattform vereint wurden. Im Mittelpunkt der Bemühungen von Ping An, ein analytikgetriebener Versicherer zu werden, steht das Pinnacle Lab in Shenzhen, in dem Daten gespeichert werden, auf denen seine KI trainiert ist.

Ping An hat auch die Oberhand über den Zugriff auf Daten, die es verwendet, um eine Beziehung zu ausstehenden Versicherungsnehmern aufzubauen (diejenigen, die eine Lebens- / Krankenversicherung beantragt haben, aber auf die Aktivierung der Police warten). Seit dem Start hat die biometrische Identifikationsfunktion die Rate der Kunden, die ihre Bewerbung während dieses Fensters zurückziehen, vom Branchendurchschnitt von 4% auf 1.4% gesenkt.

Ping An HealthKonnect arbeitet daran, Originalinformationen aus der Krankengeschichte eines Patienten zu extrahieren, sie dann zu analysieren, zu bereinigen, zu transformieren und in standardisierte Daten von seiner Cloud-basierten Plattform zu exportieren. Durch die Partnerschaft mit mehr als 200 Städten im ganzen Land unterstützt Ping An sie bei der Bereitstellung von Dienstleistungen, die von Kostenkontrolle und versicherungsmathematischen Dienstleistungen bis hin zu Management medizinischer Ressourcen und Anwendungen für Krankenakten reichen. Obwohl ursprünglich nur die Maximierung der Erneuerungs- und Cross-Selling-Rate beabsichtigt war, verwandelte sich die fortschrittliche Analyse von Ping An schnell in einen unternehmensweiten datengesteuerten Betrieb. Obwohl Ping An den Standard für die Verwendung von Analysen und KI gesetzt hat, setzen viele andere auf KI-gesteuerte Benutzererlebnisse, um die Verteilung zu optimieren, Ansprüche zu automatisieren und den Betrieb zu beschleunigen.

Zusammenfassung

Das Volumen, die Vielfalt und die Geschwindigkeit der Daten, die Versicherungsunternehmen zur Verfügung stehen, nimmt in schwindelerregendem Tempo zu. Die obigen Beispiele zeigen die weitreichenden Bemühungen, die derzeit in China unternommen werden. Mit staatlicher Unterstützung und unerreichtem Umfang hat China die Möglichkeit, die Entwicklung von KI-basierten Technologien weltweit voranzutreiben. Die Tatsache, dass Versicherer ihre Daten noch nicht nutzen müssen, ist jedoch eine Ironie, die für die Branche nicht verloren geht. Bei der unermüdlichen Suche nach neuen Technologien besteht eine größere Herausforderung darin, Talente zu gewinnen, da die KI-Entwicklung ein hohes Maß an Urteilsvermögen erfordert, um Erkenntnisse aus der Analytik in die Tat umzusetzen.

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