개인화된 평가를 도출하든, 정책당 위험을 계산하든, 데이터는 보험 산업이 어떻게 기능하는지 결정하는 데 중요한 역할을 했습니다. 다행히도 기술의 발전은 우리의 데이터 의존성과 그에 따른 수요에 맞춰 확장되었습니다. 보험에서 인공 지능, 딥 러닝, 머신 러닝과 같은 도구는 기관이 운영 효율성을 높이고, 고객 서비스를 개선하고, 사기를 효율적으로 감지할 수 있도록 지원합니다. InsurTech의 인기 상승은 이러한 추세의 증거입니다.
특히 머신 러닝은 보험 부문 전체에서 널리 채택되고 있습니다. PwC 보고서 에 따르면 , 머신 러닝(AI 포함)은 CEO가 정한 투자 우선순위 상위 10개 목록에 포함됩니다. 분명히 놓칠 수 없는 현상입니다. 그러나 머신 러닝을 도입할 수 있는 방법을 찾는 것은 어려울 수 있습니다. 하지만 그렇다고 해서 비즈니스 운영에 머신 러닝을 도입하는 것을 멈추어서는 안 됩니다 시장검증.
보험 분야에서 머신 러닝을 어떻게 활용할 수 있는지 알아보려면 계속 읽어보세요.
보험에서의 머신러닝 활용 사례
보험에 머신 러닝을 통합할 방법을 찾고 있지만 어디서부터 시작해야 할지 모르겠다면, 저희가 도와드리겠습니다. 여기서 머신 러닝을 운영에 필수적인 부분으로 만들 수 있는 몇 가지 실용적인 사용 사례를 살펴보겠습니다.
프로세스 자동화
보험 분야의 머신 러닝은 두 가지 공통적인 과제를 해결합니다. 대량의 요청을 처리하는 능력과 그렇게 하는 동안 품질을 유지하는 능력입니다. 프로세스 자동화를 통해 이러한 업적을 달성할 수 있으며, 이는 중복을 식별하고 이러한 작업을 자동화하여 모든 것이 원활하게 진행되도록 합니다. 또한 인간에 대한 의존도를 줄여 모든 형태의 오류를 우회합니다.
자산 분석
주택 보험이나 차량 보험을 제공하든 보험 계약을 작성하기 전에 자산의 상태를 분석해야 합니다. 보험에서 머신 러닝은 자산의 상태를 평가하기 위해 촬영한 사진과 비디오를 분석하는 데 유용할 수 있습니다. 또한 손상의 강도(있는 경우)와 해당 수리 비용을 계산할 수도 있습니다. 결과적으로 보험사는 더 이상 물리적 검사에 의존할 필요가 없으며, 이는 과도한 지연을 초래할 수 있습니다.
개인화된 정책
머신 러닝은 고객 프로파일링의 모든 지루한 작업을 수행하여 보험 인수 프로세스를 간소화합니다. 자산 상태와 고객 행동에 대한 데이터 입력을 수집하는 동시에 위험 평가를 수행하여 개인화된 정책을 초안합니다. 이러한 정책 개인화를 통해 고객은 귀하의 서비스를 이용하고자 하는 의지가 더 강해집니다. 동시에 귀하는 귀하의 에이전시와 관련된 고객 경험도 향상할 것입니다.
타겟 마케팅
영업 및 마케팅은 기계 학습을 통해 개인화를 활용하여 이익을 극대화할 수 있는 또 다른 영역입니다. 새로운 리드를 다루든 기존 고객을 다시 참여시키든 보험에서 기계 학습을 활용하여 고객 요구 사항, 선호도, 습관 및 라이프스타일에 맞는 맞춤형 마케팅 전략을 만들 수 있습니다. 또한 트리거 기반 이벤트에 참여하여 고객과 소통하고 충성도를 키울 수도 있습니다.
사기 탐지 및 예방
보험 사기는 수익 감소의