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为什么要致力于保险科技的发展
1年前 互联网保险、健康保险 724

我们都知道,保险是一种支付风险的制度。它的功能是在个人或组织发生损失时,对其进行补偿或赔偿。然而,随着保险的不断发展,它们被用来满足新时代人们的不同需求。

今天,保险公司可以通过科学技术来实现这一点。例如,他们可以使用机器来学习技术识别用户的行为模式,从而将需求与保险产品匹配有助于保司为消费者提供更加个性化、定制化的产品和服务。

事实上,保险业正在采用新技术来满足客户需求。根据美国保险协会(AIA)的数据显示,目前有80%的新保单都是由科技驱动的。这些公司使用人工智能、大数据、机器学习等技术来分析和预测客户行为,从而为消费者提供定制化产品和服务。


智能合同


保险公司通过提供自动化的保险产品来满足消费者需求,并实现高效率的业务运营这通常需要通过智能合同来实现。根据美国保险协会(AIA)的数据显示,2018年有63%的新保单都是由智能合同驱动的。
这些新保单是根据智能合约提供的信息做出决定,而不是依赖于人或代理人。与传统合同相比,智能合同具有以下特点:
1.无需手动干预即可完成所有操作,例如更改条款、添加信息和支付保费等;
2.可立即将有关保险产品的重要信息发送给客户,而不会出现错误或延误;
3.无需人工干预即可自动执行所有操作,例如支付保险费、计算保费、生成保单等;
4.无需人工干预即可更新其状态或验证其完整性;
5.不需要与传统合同进行任何更改。

这就是为什么越来越多的保险公司将其产品称为“智能合同”。除此之外,智能合同还可以减轻保险公司的运营负担。例如,保险公司可以将其产品放入一个代码库,然后将其部署到自己的网站上,从而简化运营并实现更快、更便宜的产品交付。


保险欺诈检测


在传统的保险模式中,欺诈分子往往会利用他们的专业知识来窃取客户的资产。而随着时间的推移,保险欺诈分子越来越多地使用高科技技术来改进他们的欺诈行为。

例如,通过对用户的行为模式进行分析,保险公司可以识别出潜在的欺诈行为。这有助于提高客户满意度,因为它可以让客户更容易获得保障。

对于保险业来说,欺诈检测还可以帮助保险公司减少他们在事故发生后需要支付的巨额赔偿金。如果保险公司在事故发生后立即赔付给客户,他们将有更多时间来处理索赔,这样可以减少延迟支付的情况。

此外,通过使用先进的机器学习技术来识别保险欺诈分子也有助于降低风险。这意味着当保险公司发现他们的客户可能存在欺诈行为时,他们可以减少损失并降低索赔成本。


智能理赔


保险行业一直以来都是一个高度复杂和耗时的行业。随着保险公司从传统的理赔方式转变为更智能、更快、更高效的方式,智能理赔将成为未来发展的趋势。

例如,AIA报告称,人工智能和机器学习将为保险业带来更大的利润。此外,数据科学、机器学习和自然语言处理(NLP)技术还可以帮助保险公司优化理赔流程。

AIA的研究表明,与传统的理赔模式相比,智能理赔可以在几分钟内完成整个流程。这使得保险公司能够将更多资源用于新客户的开发和服务上,并简化理赔流程。

智能理赔是基于人工智能技术实现的,它可以根据客户提供的信息来识别和确定最可能发生损失的情况。保险公司可以通过智能理赔来降低成本并提高效率。例如,保险公司可以使用人工智能技术来识别客户提交的索赔信息,并评估其真实性和有效性。这有助于降低欺诈行为和不当索赔的可能性。

自助理赔


保险公司通常会处理大量的理赔案件,这对保险公司的运营效率造成了巨大影响。为了更好地支持客户,保险公司正在利用技术来提高效率和效率。例如,使用智能手机可以自动扫描和处理数据,并向保险公司提供更准确的信息。

对于那些在远程位置进行索赔的人来说,这尤其有帮助。例如,如果一个人在旅行时发生事故,他可以通过智能手机提交索赔申请,并使用该系统来确定其索赔是否会被接受。此外,保险公司还可以使用这些系统来处理所有的索赔申请。

此外,科技还可以帮助保险公司识别和消除错误的索赔。例如,如果一个人在旅行时发生了事故,保险公司可以通过人工智能技术来分析该事故并确定其责任。


风险评估


保险科技使保险公司更容易获得个人的风险数据,并对他们进行评估。传统上,保险公司会使用风险评估系统来分析个人的财务状况,以确定他或她是否会购买某些类型的保险。然而,这些系统并不总是准确的。例如,它们可能会错误地评估某人在特定事件发生后可能会支付多少费用。

基于风险的定价通常需要花费大量时间和资源来收集数据,并将其输入模型。这意味着在整个过程中,保险公司都必须花费大量时间和资源来处理这些数据。

通过使用机器学习等技术,保险公司可以使用这些数据来确定一系列风险指标,如“每月预算”和“平均索赔金额”等。通过这些指标,保险公司可以准确地了解每个客户的风险情况。


智能保险产品开发


在保险科技发展的初期,人工智能技术是最具吸引力的领域之一。然而,随着时间的推移,保险公司现在可以使用机器学习算法来设计和开发智能保险产品。例如,当消费者在网上搜索“如何最好地避免汽车事故”时,机器学习算法将向他们推荐相关的保险产品。人工智能还可以帮助保险公司识别客户行为,例如用户的驾驶习惯、所驾驶车辆的类型、以及他们的健康状况等。这些特征将有助于识别符合要求的客户群体,从而为他们提供定制化服务。


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