與自大流行以來消費者加速採用數字技術的大多數行業一樣，保險業正在經歷重大轉型，新技術和商業模式使保險公司能夠提供高度靈活和個性化的保險。對於一個歷來在採用技術方面進展緩慢的行業而言，2023 年對保險公司來說將是充滿挑戰的一年，但這將對其與客戶的關係產生巨大影響。
在未來十年，保險業我們所知道的行業將面目全非。汽車、房屋和個人都將理所當然地在高度靈活的保險計劃中投保。這些程序將包括動態和自動調整覆蓋範圍的複雜機制，確保它在任何給定時刻都是最佳和個性化的。 AI 驅動的解決方案將持續監控人類行為，主動預測客戶生命旅程中的挑戰和機遇，並調整保險範圍以提供符合情境的個性化服務。
例如，AI 驅動的汽車保險計劃可能監控駕駛行為並根據一天中的時間、天氣、駕駛模式、路況和駕駛員歷史等因素調整覆蓋水平。這將使保險公司能夠為每個人量身定制更具體的產品和計劃，並可能為安全駕駛員降低保費。
同樣，作為智能家居的一部分，保險計劃可能會使用 AI 來監控財產狀況並相應地調整保險範圍。例如，如果屋頂開始漏水或爐子停止工作，保險程序可以自動調整覆蓋範圍以提供必要的保護。
總體而言，未來的保險業將具有高度靈活的特點以及使用人工智能持續監控和調整覆蓋水平的個性化程序。這將使保險公司能夠為其客戶提供最佳保護並適應不斷變化的市場條件。
遠程信息處理將個性化提升到一個新的水平
在未來多年來，我們可以期待看到遠程信息處理和連接領域的重大變化，更加強調數字化和個性化。這方面的一個例子是基於使用或行為的汽車保險政策的增長，這種政策在保險公司中越來越受歡迎。
例如，美國最大的保險公司之一 Nationwide 預計在幾年後，大約 70% 的新簽發的汽車保單將基於使用或行為。這一趨勢將要求保險公司使用先進的分析模型和機器學習算法來實時分析聯網汽車和手機傳感器生成的大量數據。這將使他們能夠創建為每個客戶量身定制的個性化保險產品。此外，遠程信息處理將為保險公司提供實時或近實時與其客戶群互動的機會，並為其提供個性化的補充服務和其他相關信息。
人工智能和分析將成為對保險公司的成功至關重要
為了跟上這些發展的步伐，保險公司將需要投資人工智能驅動的工具和解決方案以及靈活的技術，使他們能夠運營和利用先進的能夠分析大量實時高頻數據的 ML 算法。超過 10 家保險公司中有 9 家依賴第三方方風險和客戶數據——但不到一半有效利用實時數據。
2023 年將加速 AI 民主化趨勢。最終，將 AI 簡化到可以與業務領導者共享的程度，因此它不僅僅掌握在數據科學家或技術人員手中。這將導致更明智的業務決策和更好的客戶結果。然而，為了讓企業信任 AI 的廣泛使用，需要有一種機制讓利益相關者和業務專業人員能夠解釋複雜的 AI 決策過程並確保他們遵守監管要求。
但是，解決潛在的偏見和隱私問題至關重要。為了降低風險，保險公司可以使用公平性指標來評估他們的算法和技術，例如數據擾動和差異隱私，以保護個人隱私。對他們來說，使用可解釋和負責任的人工智能來確保算法更加透明、可解釋和公平是至關重要的。
總而言之，保險業正在經歷一場重大變革，新技術和商業模式使其成為現實保險公司有可能提供高度靈活和個性化的保險。在接下來的十年裡，我們可以期待看到保險計劃的轉變，這些保險計劃使用 AI 進行持續監控和調整，以確保它們針對每個客戶進行優化。遠程信息處理、聯網汽車和物聯網將在加速數字化和個性化過程中發揮重要作用。
為了跟上這些趨勢並保持競爭優勢，保險公司需要投資於開發 AI 驅動的工具和解決方案，同時開發和投資可解釋性解決方案，以贏得商業專業人士、監管機構和消費者的信任。這將使保險公司能夠為其客戶提供最佳保護並適應不斷變化的市場條件。