Автоматизация на рынке страхования на базе современных технологий

Андрей Креер - CEO страховой платформы Polis.online. Как на страховом рынке отражается внедрение современных технологий: уже сейчас страховые компании используют возможности ИИ и аналитику больших данных. Очевидно, что применение современных технологий и автоматизация рынка страхования будут только расти. А также построим прогнозы и обозначим векторы дальнейшего развития рынка страхования — какое будущее ждет страховщиков и клиентов.

ИИ, большие данные и аналитика Сейчас почти везде все строиться на анализе больших данных, и рынок страхования — не исключение. Данные собирают, консолидируют, чтобы предлагать более точечные решения для клиентов. Использование больших данных в продажах — уже явление не новое. Любая система, которая имеет доступ к большим данным, использует их для прогнозирования спроса и при выпуске на рынок новых продуктов. В ритейле, например, есть уже готовые решения для анализа и прогнозирования спроса. На рынке страхования еще таких сложившихся примеров нет, но такой продукт точно появится. Однако пока рынок страхования не получит более осознанного уровня потребления продуктов со стороны страхователя, показатель использования Big data остается ограниченным. Мы пока и без больших данных видим, что повлияет на спрос на тот или иной продукт. Например, с той же ипотекой или ОСАГО. Есть очевидные триггеры, которые регулируются на уровне законодательной базы, именно они влияют на спрос и потребление страховых продуктов. Очевидно, что после тех же весенних паводков и обсуждения принятия закона по обязательному страхованию имущества будет расти интерес, а в дальнейшем и спрос на продукты по страхованию имущества физических лиц в определенных регионах. Помимо этого, страховые компании строят на предиктивной аналитике прогнозы по убыточности клиентов и кластеризуют их: чтобы четко понимать будет ли клиент убыточным или с ним выгодно работать. Какие-то компании выстраивают аналитику более глубоко, какие-то ограничиваются очевидными факторами. Например, при оформлении КАСКО и ОСАГО более интересным для страховой компании выглядит клиент старше 32 лет с ребенком и женой, чем 25-летний одинокий юноша. Но опять же, это аналитика на бытовом уровне, когда кластеризация клиента происходит на уровне базовых параметров. Но в перспективе мы придем к тому, чтобы аналитика выстраивалась более глубоко и в полной мере использовала большие данные. Потребность в этом наступит, когда страховые продукты станут обязательными для комфортного существования, такое произойдет, когда в целом повысится уровень осознанности и комфорта жизни. То есть по факту поколение Z уже начало драйверить рынок и покупать продукты, которые еще несколько лет назад популярностью особо не пользовались: страховать имущество, свое здоровье. Следующее поколение, по мере обрастания благами цивилизации, также будут выходить на дополнительные страховые продукты помимо базовых. Пока что искусственный интеллект на страховом рынке используется в точечных решениях, для оптимизации процессов администрирования и работы с клиентами: в расшифровке звонков в CRM, для звонков клиентам. Например, у нас используется умный бот на базе ИИ, который звонит партнерам на платформе и рассказывает, как можно использовать ее максимально эффективно. Естественно, отдел маркетинга использует ИИ максимально: это все вопросы по созданию контента и аналитика эффективности маркетинговых акций. В перспективе ИИ будет использоваться для построения процесса продаж, для построения системы маркетинга и для того же анализа данных и предсказания спроса. Автоматизация процессов страхования На рынке страхования скорость сегодня — это базовый критерий. От того, как быстро ты отреагировал и предложил клиенту свое решение, зависит 70% продаж. Объективно на страховом рынке мало эксклюзивных продуктов, и если они есть, то их продавать в разы проще. Но большая часть времени борьба за клиента происходит в разрезе цены и скорости, поэтому скорость — это суперважный показатель. Важно делать ставку на работу в CRM: ведение клиента в CRM, отслеживание его статуса проще в разы, даже в небольшой компании. CRM необходима как минимум для скорости реагирования. Например, если у клиента заканчивается страховка через 40 дней и вы первые позвонили сегодня — вы сразу повысили свои шансы на продажу на 10–20%. А если еще предложили самую выгодную цену, сделали быстро расчет, то клиент точно заплатит вам. И такой скорости в ручном режиме без агрегатора, без CRM, просто не добиться. Еще одна важная история — это выращивание любой платформы в полноценную экосистему, где в режиме одного окна можно закрыть сразу несколько потребностей клиента: сделать расчет ипотеки, оформить страховку ипотеки, машины, бизнеса. У нас был опыт интеграции инвестиционной платформы в сервис страхового агрегатора, но пока с инвестициями у массового потребителя сложно. Продукт еще менее массовый, чем страховка. Но это лишь вопрос времени — у такого рода интеграций есть потенциал. Вообще агрегаторы и всякого рода маркетплейсы — это будущее страхового рынка, так как позволяют купить быстро и выгодно в одном месте все, что необходимо. В них можно интегрировать бесконечное количество услуг для клиента, на их базе агентам можно строить полноценный бизнес и продавать своим клиентам разные допуслуги. Естественно, сами агрегаторы становятся тем же хорошим источником для исследований Big data. И конечно, внутри такой большой экосистемы не обойтись без ИИ. Главная задача которого тут — решать рутинные вопросы: звонить партнерам, когда есть интересный продукт и спецусловия; напоминать клиентам, что у них заканчивается страховка; делать рассылки; анализировать спрос. Плюсы автоматизации для страховых компаний и клиентов

Скорость реагирования и выгодная цена для клиентов. Снижение затрат и повышение эффективности. Улучшение качества обслуживания и сокращение времени на обработку запросов. Персонализация страховых продуктов и услуг (сейчас это мало у кого реализовано, но уровень персонализации будет расти). Персонализация предложений на основе анализа данных о клиентах повысит их удовлетворенность и лояльность.

Будущее автоматизации в страховании: прогнозы и перспективы Векторы дальнейшего развития рынка страхования уже сейчас намечаются такие:

Рост числа агрегаторов — они выигрывают по цене, по скорости, по количеству данных, которые могут обработать, собрать и так далее. Ведь клиенты выбирают страховые продукты, в первую очередь, по цене и скорости. Повышение качества продаж за счет использования ИИ — ждем, когда колл-центры полностью перейдут на автоматизированные продажи через ИИ-ботов, пока это реализовано, но в очень усеченном формате (в большинстве случает в формате техподдержки). Чаще всего эти роботы пока больше раздражают клиентов, чем им помогают (все стремятся поговорить с реальным оператором поддержки), но их качество становится все лучше с каждым годом. Виртуальные помощники на основе ИИ будут предоставлять персонализированные рекомендации по выбору страховых продуктов. Интеграция с интернетом вещей (IoT) — устройства IoT (умные датчики и трекеры) помогут собирать данные в реальном времени для мониторинга застрахованного имущества и здоровья. Это позволит страховым компаниям предлагать более гибкие и точные условия полисов на основе реального поведения и состояния клиентов. Цифровизация клиентского опыта — разработка и внедрение мобильных приложений и онлайн-платформ для взаимодействия с клиентами улучшат доступность и удобство страховых услуг. Облачные технологии и кибербезопасность — переход на облачные решения позволит страховым компаниям гибко масштабировать свои ИТ-ресурсы и снизить затраты на инфраструктуру. В то же время увеличение внимания к кибербезопасности станет необходимым для защиты данных клиентов и предотвращения кибератак.