麦肯锡:2030年保险代理人角色巨变,理赔岗位将减少70%-90%

首页 > 资讯 >正文

【摘要】人工智能及相关技术将对保险业各方面产生巨大影响,包括分销、承保、定价和理赔。

  小小财经  ·  2018-08-06 16:44
麦肯锡:2030年保险代理人角色巨变,理赔岗位将减少70%-90% - 金评媒
来源: 蓝鲸财经 李丹萍   

近日,麦肯锡咨询公司(以下简称“麦肯锡”)发布一则关于保险业务的报告,指出,目前保险行业正处于科技驱动深刻变革前夕,保险公司若想主动拥抱这一变革,“需关注由人工智能驱动的四种核心技术趋势”。

蓝鲸保险查看发现,麦肯锡指出,人工智能与保险行业的整合日益深化,保险公司需明身定位,以应对经营环境的持续变化,并深入理解人工智能如何重塑理赔、分销、承保和定价,把握人工智能技术趋势。

四大人工智能趋势将在未来十年重塑保险行业

麦肯锡指出,互联设备的数据爆炸、机器人的流行、开源与数据生态系统以及认知技术的进步是能够重塑保险业的四种人工智能趋势,“将在未来十年重塑保险业”。

细分来看,首先在在产业配置方面,未来几年,互联的消费设备将会大量增加,互联设备数据大爆炸。现有设备(例如车辆、健身追踪设备、智能家居助理、智能手机和智能手表)会迅速普及,各种新型穿戴设备也会纷纷出现,例如VR眼罩。“保险公司可利用这些设备带来的海量新数据更深入地了解用户、开发新的产品品类,并进行个性化定价、提供实时化服务等”。

其次,麦肯锡指出,机器人越来越流行,增材制造(即3D打印),将彻底重塑未来的制造业和针对企业的保险产品。到2025年,3D打印建筑将会普及,保险公司须评估这种发展将如何改变风险度量方法。“保险公司需要认识到,日常生活中越来越多的机器人将改变风险池和用户预期,并催生新的产品和销售渠道”。

同时,数据正在变得无处不在,开源协议因此将会得到更加广泛的应用,以确保数据能够在不同行业进行共享。据了解,很多公众和私人企业将一起创建生态系统,目的是在统一的监管网络安全框架下,针对多种用户场景分享数据。例如,可穿戴设备数据将直接传给保险公司,联网家居和汽车数据将通过亚马逊、苹果、谷歌与各类消费者设备制造商予以共享。

卷积神经网络等深度学习技术目前主要用于图像、声音和非结构化文本的识别和处理,未来将会逐步扩大应用范围。这类认知技术大体建立在人类大脑分解和推理学习的基础之上,将成为未来处理大量复杂数据流的标准方式,这些数据流将促使与个人行为相连的“主动”保险产品不断涌现。对此,麦肯锡指出,随着各种技术的不断商业化,保险公司可以采用新的模型,不断学习和适应周边环境,创造新的产品类别和交互技术,同时对潜在的风险和行为变化进行实时监测和应对。

行业价值链将巨变,穿透保险业务全过程

基于以上,麦肯锡指出,人工智能及相关技术将对保险业各方面产生巨大影响,包括分销、承保、定价和理赔,同时,其对2030年保险业进行了前瞻,“行业价值链价将发生巨大变化”。

在分销阶段,购买保险的流程更快,保险公司和客户无须密集参与即可完成。只要拥有足够的个人行为信息,人工智能算法就可以了解风险概况,从而将投保汽车、商业或人寿保险的时间周期缩短为几分钟甚至几秒,能够以更先进的方式辨别风险,新的即时核保和快速分销产品将进入大众市场。

区块链驱动的智能合约将通过客户的财务账户即时授权支付。同时,合约处理和支付验证将被取消或简化,降低了保险公司的获客成本。“保险代理人的角色将会发生巨大改变”,麦肯锡指出,到2030年,随着活跃代理人进入退休阶段,以及为提高生产率,人工智能技术开始取代人工,保险代理人的数量必会显著缩减,代理人的角色将转变为过程促成者和产品教育者,将使用智能私人助理优化工作,使用AI机器人为客户发现更加合适的保险产品。

其次,承保方面,大多数针对个人和小企业的寿险、财产险,将不再使用人工承保,随着承保的自动化,基于技术驱动的承保将只需数秒时间。从保险公司、再保险公司、产品制造商和产品分销商处所收集的信息将汇总到各种数据库和数据流中,能够使保险公司就承保和定价作出事前决策——根据买方风险状况和保险需求为保险组合产品提供综合价格。

理赔处理方面,麦肯锡指出,仍然是保险企业的一项主要职能,但与2018年相比,理赔岗位将减少70%-90%。高级算法能够确定初始理赔的处理路径,从而提高效率和准确度。个人保险和小企业保险的理赔基本实现自动化,保险企业的直通式处理业务占比超过90%,理赔时间将从目前的几天大幅缩短到数小时乃至数分钟。

险企需抓住颠覆性技术机会,具备个性化与动态适应

“自动化、深度学习和外部数据生态系统的广泛使用和整合将进一步加快保险行业的演变”,对此,麦肯锡也给予险企建议,以应对可能出现的变化。

首先,把握人工智能技术与趋势,必须从自身目标出发,厘清以何种方式参与大规模物联网生态系统。保险企业开展试点和概念验证 (POC) 项目的目的除了测试技术如何运行,还要了解在基于数据或物联网的生态系统中的定位。

其次,制定和实施连贯的战略计划,利用人工智能技术支持其业务战略。“有些保险企业已经开始采取创新举措了,比如组建自己的风险投资部门,收购有潜力的保险技术企业,以及与业内领先的研究机构建立合作关系等”。险企应当根据自身想要涉足的领域形成自己的战略观点,需要明确是顺应大势还是独辟蹊径,是创立新的实体还是在公司内部打造战略能力,找到适合的战略路径。

三是制定并落实全面的数据战略,制定结构完善且切实可行的内部和外部数据战略。对内部数据进行相应的组合,以促进新的分析结果和分析能力的快速形成。在利用外部数据时,保险企业必须在注重数据访问权限的前提下获取外部数据,不断丰富和补充内部数据库。制定多层面的数据获取战略,可能包括直接收购数据资产和数据提供商,或获得数据来源的授权,以及利用数据API(应用程序接口)与数据经纪商合作等。

四是培养能够胜任变化的人才,构建相应的基础设施。为此,险企需要制定合理的人才战略,大力吸纳、培养和留住各类拥有重要技能的人才,包括数据工程师、数据科学家、技术人员、云计算专家,以及体验设计师等,同时,还要拥有应对竞争所需的新技术和新能力。

未来十年,随着各种技术的快速发展,保险行业将出现颠覆性变化, “只有利用新的数据来源进行认知学习和深度分析,简化流程和降低成本,在个性化和动态适应方面满足并超出客户预期,才能最终赢得市场竞争”。更为重要的是,麦肯锡指出,保险企业必须转变观念,不再将新技术视为对现有业务的威胁,而是要更加注重利用颠覆性技术来创造机会。

来源: 蓝鲸财经 李丹萍

上一篇文章                  下一篇文章

小小财经

评论:
    . 点击排行
    . 随机阅读
    . 相关内容