Sektor ubezpieczeń przechodzi radykalną transformację cyfrową, napędzaną przez wykorzystanie nowych technologii. Będzie to miało znaczące konsekwencje dla produktów ubezpieczeniowych, sposobu kontaktu z klientami, struktury rynku ubezpieczeniowego oraz długoterminowej rentowności ubezpieczycieli. Raport Transforma Insights, „Digital Transformation in the Insurance Sector”, zidentyfikował dziewięć kluczowych domen zmian w sektorze ubezpieczeń, które są możliwe dzięki technologiom takim jak sztuczna inteligencja (AI), robotyzacja procesów (RPA), blockchain i Internet Rzeczy (IoT). W tym artykule przyglądamy się każdej z tych domen oraz wnioskom płynącym z rzeczywistych wdrożeń.
1. Automatyzacja roszczeń
Istnieją trzy główne elementy wpływające na sukces finansowy każdej firmy ubezpieczeniowej: koszty pozyskania (koszt zdobycia nowego klienta), wskaźnik strat (procent składek wypłacanych w formie odszkodowań) oraz koszty operacyjne. Automatyzacja roszczeń ma potencjał korzystnie wpłynąć na wszystkie te trzy obszary. Techniki automatyzacji mogą obejmować proste rozwiązania oparte na RPA, które automatyzują powtarzalne zadania wykonywane przez personel zajmujący się przetwarzaniem roszczeń, a także bardziej zaawansowane rozwiązania oparte na AI, które pomagają w przetwarzaniu dokumentów pisemnych i wprowadzaniu ich do systemów IT. Bardziej zaawansowane rozwiązania mogą automatycznie przetwarzać dowody wideo (np. z kamer samochodowych) w celu ustalenia prawdopodobnej odpowiedzialności.
Firma Fujitsu oraz Aioi Nissay Dowa Insurance odkryły, że ich zaawansowany system przetwarzania roszczeń, wykorzystujący AI, wideo oraz dane telematyczne, mógł skrócić czas potrzebny na wypłatę odszkodowania za szkody majątkowe o 50%. Z kolei badanie IBM i IFFCO-Tokio sugeruje, że ocena szkód za pomocą AI może skrócić czas przetwarzania roszczeń o 30%, poprawić efektywność procesu likwidacji roszczeń o 10% oraz zmniejszyć koszty przetwarzania roszczeń o 30%. W przypadku niektórych roszczeń związanych z motoryzacją IFFCO-Tokio odkryło, że czas rozliczenia roszczenia można skrócić z 3-4 godzin do zaledwie 15 minut. Cyfrowa transformacja roszczeń ubezpieczeń motoryzacyjnych może również zwiększyć satysfakcję klientów o 15%, co pośrednio pomaga w utrzymaniu obecnych klientów i pozyskaniu nowych.
2. Usługi towarzyszące
Domena usług towarzyszących rozważa uzupełnienie podstawowych ofert ubezpieczeniowych o dodatkowe usługi, takie jak urządzenia monitorujące czy usługi monitorowania, potencjalnie we współpracy z partnerami kanałowymi. Innowacyjni ubezpieczyciele eksperymentują obecnie z różnorodnymi usługami towarzyszącymi, które mogą pozycjonować ich jako partnerów umożliwiających unikanie ryzyka, a nie tylko jego ograniczenie. Takie podejście może obniżyć koszty dla ubezpieczycieli, a także pomóc w pozyskiwaniu klientów.
Na przykład LeakBot oferuje usługę wykrywania wycieków wody i współpracuje z różnymi ubezpieczycielami, w tym Geico, Hiscox i Topdanmark. Jego rozwiązanie wspierane przez AI informuje użytkowników, jeśli zużycie wody jest nieprawidłowe lub ciśnienie wody jest stale niskie, co może wskazywać na wyciek. W innym przykładzie Vitality pozwala posiadaczom polis zdobywać „punkty” za aktywność fizyczną monitorowaną przez urządzenia śledzące, które mogą później wymieniać na nagrody, takie jak członkostwo w Amazon Prime lub zniżki na określone produkty w supermarkecie.
Chociaż mogą istnieć koszty związane z oferowaniem tych dodatkowych usług, często są one przewyższane przez korzyści w postaci obniżenia spodziewanej liczby roszczeń, kosztów marketingowych (pozyskiwania klientów) oraz utrzymania klientów (dzięki regularnym nagrodom).
3. Ubezpieczenia parametryczne
Ubezpieczenia parametryczne to nowy rodzaj ubezpieczeń, które oferują z góry ustalone wypłaty na podstawie zdarzeń wyzwalających, zamiast tradycyjnego podejścia, które polega na kompensacji rzeczywistych strat. Te rozwiązania są idealnie dostosowane do monitorowania za pomocą IoT, ponieważ wypłaty ubezpieczeniowe opierają się na wystąpieniu określonych zdarzeń, które można lepiej monitorować za pomocą zdalnych czujników.
Na przykład rozwiązanie Swiss Re na wypadek suszy wypłaca odszkodowania rolnikom, jeśli deficyt wilgoci w glebie osiągnie określony poziom. Deficyty wilgoci w glebie są powiązane ze spadkiem plonów, więc podejście Swiss Re znacznie usprawnia i upraszcza procesy związane z roszczeniami związanymi z suszą. Takie cyfrowo przekształcone usługi ubezpieczeniowe mogą być również oferowane za pośrednictwem partnerów kanałowych. Na przykład firma specjalizująca się w monitorowaniu rolniczym mogłaby oferować (tzw. white label) ubezpieczenie parametryczne związane z poziomami wilgotności. Wpływ na sektor ubezpieczeń może być transformacyjny, odpowiadając na potrzeby niewystarczająco obsługiwanych rynków.
Jednak dla ubezpieczycieli może być znacznie skomplikowane ustanowienie mechanizmu parametryzacji ryzyka i określenia prawdopodobnych strat, zwłaszcza dla tych, którzy nie posiadają obszernej historii roszczeń dostępnej do wprowadzenia do modeli AI, które ustanawiają związki między parametrami a wynikami.
4. Ubezpieczenia oparte na użytkowaniu
Ubezpieczenia oparte na użytkowaniu (Usage-Based Insurance, UBI) śledzą zachowanie kierowców za pomocą urządzeń telematycznych zainstalowanych w ubezpieczonym pojeździe i potencjalnie nagradzają użytkowników zniżkami na składkę w zależności od ich stylu jazdy. Urządzenia telematyczne często śledzą prędkość, dystans i porę dnia, a dane są przesyłane bezprzewodowo do ubezpieczyciela w czasie rzeczywistym.
Główne korzyści z ubezpieczeń opartych na użytkowaniu to dostęp do większej ilości i lepszych danych na temat kierowców, co pozwala na dokładniejsze ustalanie składek ubezpieczeniowych, przyspiesza proces roszczeń i ogranicza oszustwa ubezpieczeniowe. Nowi kierowcy o wysokim ryzyku oraz ci z niskim rocznym przebiegiem mogą korzystać z systemu pay-as-you-go, który umożliwiają te rozwiązania.
Na przykład Amaline Assurances nawiązała współpracę z Scope Technology i przyjęła rozwiązanie DriveProfiler do obsługi swojej oferty UBI, a w ciągu 6 miesięcy zmniejszyła całkowite koszty, poprawiła efektywność usługi UBI, uzyskała lepsze informacje o pojazdach i wydajności kierowców oraz mogła oferować swoim klientom usługi z wartością dodaną.
5. Usprawnienie operacji front-office
W ciągu ostatnich kilku lat branża ubezpieczeniowa coraz bardziej koncentruje się na ogólnej poprawie operacji front-office (szczególnie w zakresie interakcji z klientami). Obejmuje to wykorzystanie chatbotów opartych na AI do obsługi klienta, robotyzacji procesów (RPA) w celu przyspieszenia wprowadzania i konfiguracji dokumentacji polis oraz przetwarzania języka naturalnego (NLP) do wspomagania wprowadzania dokumentów papierowych do systemów ubezpieczyciela.
Adopcja nowych technologii wspierających operacje front-office zapewniła zmniejszenie obciążenia, bardziej efektywne przetwarzanie połączeń i zwiększenie wskaźnika rozwiązywania problemów przy pierwszym kontakcie w centrach obsługi klienta. Te technologie mogą również poprawić wartość dla klientów.
Chociaż wiele aplikacji i rozwiązań usprawniających operacje front-office będzie wewnętrznie skomplikowanych, wiele z nich będzie dostępnych jako gotowe produkty oferowane przez wyspecjalizowanych dostawców zewnętrznych.
MetLife wykorzystuje system AI Cogito do monitorowania rozmów z klientami, dostarczając agentom w czasie rzeczywistym informacje zwrotne na temat tonu i sposobu przekazywania informacji. To wdrożenie poprawiło wskaźnik rozwiązywania problemów przy pierwszym kontakcie o 3,5% i zwiększyło satysfakcję klientów o 13%, umożliwiając bardziej „ludzkie” interakcje dla agentów obsługujących 700 rozmów tygodniowo.
6. Poprawa analiz
Ocena ryzyka leży u podstaw branży ubezpieczeniowej. Dwa główne sposoby, dzięki którym można poprawić takie oceny, to: zbieranie większej ilości informacji, na podstawie których przeprowadzana jest analiza, oraz zastosowanie ulepszonych technik analizy dostępnych informacji.
Zbieranie lepszych informacji może oznaczać większe ilości danych, zbierane w bardziej terminowy sposób i/lub z większą dokładnością. Rozwiązania oparte na IoT mogą być szczególnie pomocne w tym zakresie, dostarczając informacji o jakości powietrza, ruchu ludzi lub pojazdów, czy monitorowaniu zdrowia. Zwiększenie jakości analizy zazwyczaj wiąże się z wykorzystaniem AI w takich obszarach jak przetwarzanie obrazów, przetwarzanie języka naturalnego oraz robotyzacja procesów.
Na przykład, korzystając z oprogramowania DataRobot i Earnix, Domestic & General (D&G) zaczęło oferować plany gwarancyjne produktów oparte na atrybutach klientów. Z kolei Agria (szwedzka firma ubezpieczeniowa zajmująca się ubezpieczeniami dla zwierząt i gospodarstw rolnych) wykorzystała oprogramowanie SAS do obliczania cen i czynników ryzyka dla swoich produktów ubezpieczeniowych, a także do bardziej efektywnego tworzenia raportów profilowych ras.
7. Ubezpieczenia serwicyzowanych aktywów
Serwicyzacja to szybko rozwijająca się koncepcja w IoT, w której wysokiej jakości, kompleksowe i aktualne informacje uzyskane za pośrednictwem połączenia IoT mogą być wykorzystane do przekształcenia dostarczania aktywów w dostarczanie usług. Typowym układem może być zmiana modelu komercyjnego, w którym zamiast sprzedaży maszyny (np. maszyny do cięcia blachy) dochodzi do sprzedaży usług świadczonych przez tę maszynę (np. opłata za każde cięcie blachy wykonane przez maszynę).
Wiele aspektów adopcji serwicyzacji stwarza okazję do świadczenia usług ubezpieczeniowych, w tym polis obejmujących naprawy tych aktywów oraz ubezpieczenie od strat wynikających z awarii serwicyzowanych aktywów. Bezpośrednie możliwości dla tych rozwiązań obejmują polisy ubezpieczeniowe, które wypłacają odszkodowanie w przypadku naruszenia umowy o poziomie usług lub gwarancji wydajności, lub gdy maszyna się zepsuje i wymaga naprawy. Pośrednie możliwości obejmują polisy, takie jak ubezpieczenie ciągłości działania, które mogą wypłacać odszkodowanie za straty związane z naruszeniem usług. Inną zaletą tych rozwiązań jest to, że mogą one łączyć koszty ubezpieczenia i wsparcia serwisowego w jednej „cenie”, zachęcając dostawców usług do inwestowania w serwisowanie i konserwację serwicyzowanych aktywów związanych z wyższym potencjalnym ryzykiem strat.
Jednym z ciekawszych dostawców w tej przestrzeni jest Relayr, który został przejęty przez grupę Munich Re w 2018 roku. Posiada on szereg propozycji związanych z ubezpieczeniami w przestrzeni XaaS, w tym gwarancje ukończenia, gwarancje modernizacji, gwarancje wyników biznesowych oraz gwarancje na poziom usług.
8. Ubezpieczenia łańcucha dostaw
W tej kategorii rozważamy możliwości związane z usługami ubezpieczeniowymi dla „połączonych” łańcuchów dostaw i powiązanych usług zarządzania ryzykiem.
W ciągu ostatnich kilku dekad łańcuchy dostaw stały się zarówno bardziej złożone, jak i bardziej krytyczne dla efektywnego funkcjonowania przedsiębiorstw, przy jednoczesnym zmniejszeniu tolerancji na awarie. Niedawna pandemia podkreśliła zawodność łańcuchów dostaw (na przykład produkcja nowych samochodów była ograniczona z powodu niedoboru procesorów/chipów, wymaganych do systemów automatyzacji). Ponadto, rosnące zainteresowanie społeczną odpowiedzialnością biznesu (CSR) i celami w zakresie ochrony środowiska, społecznego i ładu korporacyjnego (ESG) stanowiło motywację do większej przejrzystości łańcuchów dostaw, a w konsekwencji do wykorzystania technologii blockchain. Te zmiany zachęciły ubezpieczycieli do oferowania ubezpieczeń łańcuchów dostaw i innych powiązanych usług zarządzania ryzykiem. Dostępność szczegółowych, wysokiej jakości informacji w czasie zbliżonym do rzeczywistego może umożliwić tworzenie zaawansowanych polis ubezpieczeniowych, a także zwiększyć potencjał podejmowania działań korygujących w celu zmniejszenia ryzyka związanego z wykrytymi problemami.
Na przykład Rice Exchange to platforma handlu ryżem oparta na technologii blockchain, która automatyzuje i upraszcza złożoność handlu ryżem oraz zwiększa bezpieczeństwo, przejrzystość, efektywność, śledzenie i zaufanie w największej na świecie branży rolnej, z ubezpieczeniem kontenerów i uszkodzeń spowodowanych kondensacją ryżu oferowanym przez Saici Saint Honore.
9. Inteligentne kontrakty
Wykorzystanie inteligentnych kontraktów ułatwia proces zawierania umów ubezpieczeniowych między podmiotem wymagającym ubezpieczenia a ubezpieczycielem. Programy te są przechowywane na rozproszonej księdze (blockchain) i uruchamiane, gdy spełnione są określone warunki. Inteligentne kontrakty mogą zmniejszyć potrzebę zaufanych pośredników, kosztów arbitrażu i egzekwowania prawa, strat wynikających z oszustw oraz złośliwych i przypadkowych wyjątków. Inteligentne kontrakty są szczególnie istotne w branży ubezpieczeniowej, zarówno przy nabywaniu polis, jak i potencjalnie w celu wspomagania świadczenia usług (szczególnie usług opieki zdrowotnej) w przypadku roszczeń lub dostarczenia dowodu ubezpieczenia.
Na przykład A.P. Moller-Maersk, zintegrowana firma logistyczna specjalizująca się w transporcie kontenerowym, wraz z firmami ubezpieczeniowymi MS Amlin, Willis Towers Watson i XL Catlin dołączyła do platformy Insurwave opartej na blockchain dla ubezpieczeń morskich. Platforma umożliwia Maersk zarządzanie ubezpieczeniami kadłuba morskiego dla swojej floty 800 statków.
Ogólny wpływ dziewięciu „Domen Zmian” na ubezpieczenia
Sektor ubezpieczeń jest jednym z najbardziej podatnych na zmiany napędzane transformacją cyfrową ze wszystkich branż. W centrum ubezpieczeń leży koncepcja transferu ryzyka (od ubezpieczonego do ubezpieczyciela), a dostępność bardziej wysokiej jakości informacji o ryzyku oraz lepsza analiza tych informacji mogą skutkować dokładniejszym ustalaniem cen i bardziej efektywnym rynkiem. Koncepcje takie jak IoT pozwalają na rozszerzenie ofert ubezpieczeniowych, aby wspierać nowe propozycje (np. ubezpieczenie serwicyzowanych aktywów) oraz usprawnić usługi na już ugruntowanych rynkach (na przykład ubezpieczenia oparte na użytkowaniu i nowe rodzaje ubezpieczeń parametrycznych). Sztuczna inteligencja może odegrać znaczącą rolę zarówno w automatyzacji procesów (na przykład przetwarzania roszczeń), jak i w ocenie ryzyka na poziomie szczegółowości, który wcześniej mógł być nieosiągalny.
Wszystkie powyższe koncepcje przyniosą znaczące zmiany w branży ubezpieczeniowej. Ważne jest, że wiele z wymienionych koncepcji działa na rzecz zwiększenia efektywności transferu ryzyka (od ubezpieczonego do ubezpieczyciela), co skutkuje składkami ubezpieczeniowymi bardziej zgodnymi z rzeczywistym ryzykiem dla ubezpieczonego i zmniejszeniem ogólnego ryzyka dla sektora ubezpieczeń. Inne obszary z powyższej listy (np. automatyzacja roszczeń) koncentrują się bardziej na poprawie ogólnej efektywności operacyjnej w branży ubezpieczeń, a jeszcze inne dotyczą nowych, wschodzących możliwości dla usług ubezpieczeniowych związanych ze zmianami, które mają miejsce w różnych (pozaubezpieczeniowych) branżach.
O raporcie
Raport „Digital Transformation in the Insurance Sector” koncentruje się na transformacji cyfrowej w sektorze ubezpieczeń, napędzanej przez kluczowe grupy technologii, które są przedmiotem badań Transforma Insights. Te grupy technologii obejmują: sztuczną inteligencję, rozproszoną księgę, Internet Rzeczy (IoT) oraz robotyzację procesów.
Cel dokumentu jest dwojaki. Po pierwsze, z perspektywy praktyka z branży ubezpieczeniowej, dokument podkreśla nowe i wschodzące aspekty zmian, które mogą mieć wpływ na branżę w najbliższych latach. Po drugie, z perspektywy potencjalnych dostawców dla branży ubezpieczeniowej, dokument podkreśla kluczowe obszary nowych możliwości sprzedaży produktów, usług i rozwiązań dla sektora ubezpieczeń. Nasza analiza kluczowych technologii, które umożliwiają każdą z zidentyfikowanych dziedzin transformacji cyfrowej, pomoże dostawcom poziomych (technologicznych) rozwiązań zidentyfikować konteksty, w których mogą zabezpieczyć nowy biznes z sektorem ubezpieczeń.
Autorzy artykułu:
Joydeep Bhattacharyya, Redaktor Treści w Transforma Insights
Jim Morrish, Współzałożyciel Transforma Insights
Skomentuj ten artykuł za pośrednictwem X: @IoTNow i odwiedź nasza strone IoT Now Polska
