AI が生命保険会社のビジネスの成長を支援する 5 つの方法

公開: 2022-04-20

生命保険の販売に関して言えば、保険会社は依然として個人的なやり取りや対面でのやり取りに依存して販売結果を達成しています。しかし、この古くて時代遅れのモデルは、保険業界にとってもはや持続可能ではありません。ビッグデータ、パーソナライズされた、自動化されたマーケティングの出現により、生命保険会社は人工知能を活用して販売実績を最適化しています。

AI は、ターゲット顧客に関する重要なデータの収集から新しい販売戦略の策定まで、保険会社が顧客と関わる方法を完全に変えました。AI ベースのデータ分析により、保険会社は既存の販売戦略の長所と短所を判断し、マーケティングキャンペーンを最適化します。 AI 対応のチャットボットにより、保険会社は潜在的な顧客と直接対話できるようになり、新しいスタッフを雇ってトレーニングする必要がなくなり、管理コストが削減され、顧客の行動に関する貴重な洞察が得られます。

したがって、保険業界にいる場合、または競合他社を打ち負かすことを熱望している場合、AI が市場で優位に立つためのマーケティング活動と戦略に役立つ 5 つの方法を以下に示します。

1. マーケティングとセールス:

生命保険業界には伝統が染み込んでいます。伝統的に動きが遅く、販売サイクルが長く、製品が類似している業界でした。

しかし、それらの現実は変わりつつあります。今日、テクノロジーは、生命保険会社が消費者とつながり、商品を提示し、業務を改善する方法に大きな影響を与えています。

AI と機械学習ソリューションは、生命保険会社が顧客をよりよく理解し、顧客の行動を予測するのに役立っています。これには、最良のセールスリードを特定し、それらがマーケティングキャンペーンにどのように反応するかを予測することが含まれます。

AI の重要な側面の 1 つは、繰り返しのタスクを自動化し、従業員が仕事のより重要な側面に集中できるようにする能力です。 AI を使用して自動化できるタスクの例としては、データ入力や事務作業が挙げられます。これを念頭に置いて、AI が生命保険会社の 3 つの主な分野でのマーケティングと販売の取り組みにどのように役立つかを見てみましょう。

●リード生成– 保険会社は、大量のデータからリードを生成することに長い間苦労してきました。機械学習と AI を活用したツールは、非構造化データから有益な洞察を引き出すことができましたが、複数のソースにわたる構造化データと非構造化データの両方を分析することで、潜在的なリードを自動的に生成するのにも役立ちます。

●販売の自動化– 機械学習ツールは、保険会社が販売プロセスを自動化するのに役立ちます。これらのツールは、請求履歴、クレジットスコア、人口統計、雇用状況、およびその他の要因に関する大量のデータを分析することにより、どの顧客が生命保険を購入する可能性が高いかを予測し、マーケティングキャンペーンのターゲットにすることができます。

●顧客のセグメンテーション– 顧客のセグメンテーションは、常にマーケティングの中核をなすものですが、特に生命保険では、これを正しく行うのは非常に困難です。顧客はそれぞれ異なるニーズを持っているため、異なるアプローチが必要です。理想的な顧客を特定し、彼らが望む製品を提供するにはどうすればよいでしょうか? AI は、顧客のニーズと好みに基づいて顧客をグループに分類できるようにすることで役立ちます。これにより、アウトリーチ戦略を調整して、各グループに共鳴し、ニーズを満たす製品に関する情報を確実に入手できるようにすることができます。

●パーソナライズされたコンテンツ– それぞれの顧客に合わせてカスタマイズされたコンテンツで、それぞれの顧客に個別の体験を提供できたらどうでしょうか? 人工知能はこれを可能にします。アルゴリズムは、各顧客の人口統計と関心を学習することで、すべてのユーザーにとって魅力的なコンテンツを生成できます。これは、コンバージョンにつながる可能性が高くなるだけでなく、潜在的な保険契約者にとってより良い体験を生み出します。

2. 引受：

引受は難しい問題です。保険会社には、誰がどのタイプの補償を受ける資格があるかを判断するために使用する何百ものパラメーターがあります。誰がどのようなポリシーを取得するかを判断するために、彼らはあなたがどこに住んでいるか、家族の歴史、趣味など、あらゆることを調べます。問題は、保険契約の価格設定モデルへの入力として使用できる、これらのさまざまな要素の組み合わせが何千もあるということです。企業はどの組み合わせが最適かをどのように知るのでしょうか?

AI は、自社と他社の両方からの過去のデータを調べて、どのタイプの顧客が請求を提出する可能性が高いか、およびそれらの請求にかかる費用のパターンを特定することで、価格設定モデルを最適化するのに役立ちます。これにより、潜在的なコストをカバーするのに十分な高価格を設定しながら、手頃な価格の保険を希望する顧客を引き付けるのに十分な低価格を設定できます。これは誰にとってもメリットがあります:

顧客は低価格で購入できます。
企業はより大きな利益を上げます。
規制当局は、保険料が割安であるために会社が廃業することを心配する必要はありません。

自動化を使用し、消費者の医療情報局のレポート、処方薬の履歴、自動車のレポート、クレジットスコアを実行することで、引受の決定に数分しかかからない場合があります。従来、引受の決定には 1 か月以上かかりました。自動化を使用することで、慢性疾患を持つ人々が補償を受ける資格を得るのにも役立ちます。

Diabetes 365 の Charlie Fletcher は次のように述べています。一例として、特定の生命保険会社が 10 分以内に 2 型糖尿病患者に 150 万ドルの補償を提供できることを確認しています。」

3. パーソナライズされた保険商品の開発:

現代の保険代理店になぜ生命保険が必要なのかを尋ねると、必然的に「セキュリティ」という言葉を耳にします。何十年もの間、生命保険は、予期せぬ死の場合に家族に経済的クッションを提供することを約束して販売されてきたからです. これは昔ながらのセキュリティブランケットのセールスポイントです。家族が将来悲劇的な出来事を乗り越えやすくなるようなものを今すぐ購入しましょう。

しかし、人々がセキュリティを望まない場合はどうでしょうか? 彼らがそれが必要だとさえ信じていない場合はどうなりますか？そして、保険料を支払うことなく、生命保険のすべての給付を受けることができたらどうでしょうか? これらは、今日の生命保険会社が直面している課題の一部です。そのため、多くの企業が人工知能 (AI) を利用して、製品開発と流通戦略を再考しています。 AI を顧客データで強化することにより、生命保険会社は特定のセグメント向けに商品をパーソナライズできます。また、AI を使用して売上と傾向をより正確に予測することもできます。これは予測分析と呼ばれる手法で、将来の売上を予測し、より多くのビジネスをもたらします。

4.潜在的なクライアントとの最初のやり取りを行います。

AI は、生命保険会社の顧客エンゲージメントを支援するために使用できます。生命保険会社の顧客獲得プロセスは、困難で費用がかかる場合があります。利用可能な製品について顧客が十分な情報を得ることは重要ですが、人とのやり取りが混乱や不信につながる場合があります。消費者が保険会社の担当者と話すとき、彼らはしばしば厳しい売り込みに直面し、購入を迫られます。これを解決するために、チャットボットは、保険を探している消費者の最初のやり取りを自動化し、自分に合った商品を選べるようにします。

チャットボットは、特に予定の予約や再スケジュールに関して、反復的なタスクを処理するのにも役立ちます. また、請求情報などの大量のデータを処理したり、エージェントが個々のケースを処理するのを支援したりするためにも使用できます。

心の知能指数の確立は、保険会社が顧客とつながるのに AI が効果を発揮しているもう 1 つの分野です。さまざまな性格特性と感情を理解することは、企業が各顧客のニーズに合わせてエクスペリエンスを調整することで、可能な限り最高のサービスを提供するのに役立ちます。

5. 死亡留保:

死亡保障は、生命保険において最も重要なプロセスの 1 つです。現在の保険契約者の死亡、または死亡準備金に関連する将来の費用の計算は、保険会社の収益に大きな影響を与える可能性があります。準備金が少なすぎると、保険会社は将来の請求に対する準備が不十分になります。高すぎると、保険会社は利益を上げられなくなります。

リザーブに対する従来の保険数理的アプローチは、過去の死亡率の経験に基づいており、顧客の健康やライフスタイル習慣など、死亡リスクに影響を与える外部要因を組み込んだより高度なモデルを使用することで改善できます。

これらのモデルは「死亡表」として知られており、年齢、性別、および全体的な健康状態に基づいて消費者の保険料を計算するために使用されます。

残念ながら、従来の死亡率表は、保険数理上の仮定と保険会社が数年にわたって収集した履歴データに依存しているため、常に正確であるとは限りません。

これは、これらの方法で将来を正確に予測するのに十分なデータが利用できない可能性があることを意味し、常に収益性を維持しながら今日の市場で競争力を維持したい保険会社にとって、予約を困難にしています.

AI が生命保険会社の死亡留保を支援する 1 つの方法は、外的要因をモデルに組み込むことで、個人のライフスタイルと健康状態に基づいて保険金支払いに関連する将来のコストをより正確に予測できるようにすることです。