保险科技:让保险公司利用数据重新创建竞争优势

哪个产业的决策是数据导向的?保险业绝对是其中之一;大多数保险公司拥有大量数据,但试图将数据应用于运营时,却面临巨大的挑战。保险业需要采取一些行动,才能解决这种困境。

然而,任何保险公司都没有无限的资源和时间,可投入在旧数据中寻找有价值的信息,特别是眼前还有许多其他紧急的问题或商机要处理;此外,当市场上新保单销售数字的持续下降,以及所有事物都朝向“亚马逊化(Amazonification)”(即满足客户对即时、简易的线上购物体验的期望)加速发展时,企业对客户的深入了解,以及有效运用数据来优化获取客户(customer acquisition)、提供个性化体验、简化购买流程的时代与压力已经到来,而且无处不在。

面对如此艰困的环境,解决之道是什么?这里提供3种因应策略:

策略1:不要眷恋历史资料,重新搜集数字数据

根据摩根史坦利(Morgan Stanley)和波士顿企管顾问(BCG)共同发布的报告〈Reinventing Life Insurance Agency Distribution Globally〉指出:缺乏效率是保险业面临的主要挑战,特别是“老派作风的销售流程”,既繁琐且与要求数字体验的客户期望不符。历史或过时的数据不会随处可见,但竞争优势可以无处不在。基于这个论述,建议保险公司采取“数据转发(dataforward)”的思维,向前看而不往回顾。

最好、简单的方法是:重新开始。通过干净的数据集和现代技术重新发展以数据驱动的策略,保险公司不仅可摆脱传统数据的泥沼,且可充分利用人工智能和机器学习等先进技术,以创建竞争优势。此外,现代消费者多已通过线上与保险公司进行交互,因此可经由良好设计的数据搜集方式,来深入了解客户在搜索什么商品?真正的需求是什么?这类的做法对吸引和转换潜在客户、设计和交付更好的产品与服务至关重要。

策略2:搜集高质量数据,构建查询和运用数据的能力

保险公司要能在2020年代取得成功的关键:“拥有高质量的数据(quality data)”以及“拥有查询(query)和运用(use)数据的能力”。

而最快且有效的方法是提供数字化的服务体验,同时使用现代技术从头开始构建建全新、干净的数据集。但有两个问题须先厘清:

  1. 什么样的数字服务体验,可以产生最有价值的数据?
  2. 保险公司应该自行构建或向外采购所需的技术。

无论保险公司是何种商业模式,但凡那些访客浏览过公司的网站、访客来自何处、以及访客在搜索或浏览什么等行为相关的数据都是无价的。通过这些交互所产生的洞见(insights)将可为许多决策提供参考依据,最终都有机会使潜在客户和保险顾问以更容易地与公司进行业务往来。

保险公司可以根据业务需求,也可以由其他类型的数据获得更多有价值的数据。例如,与理赔和保单相关的数据便可应用在精算和审核,以便找出公用性及改善产品、定价和预防欺诈。精准的保单定价将会直接影响利润,因此,将内、外部数据与预测分析工具结合使用,可使保险公司能够快速地回应市场需求,同时能够侦测出潜在的欺诈行为。根据BCG的分析,相较于能更了解客户需求而驱动客户购买商品的竞争对手,无法适应新的定价模式与破坏式的定价技术的保险公司将会丧失竞争优势。

未来,根据即时长据(fresh data)收费的按需型保单(on-demand policy)应有机会争取到目前尚未购买保险或保险保障范围不足的消费群体,既能增加新的营收来源,也能降低获客成本。

策略3:与保险科技企业合作以快速创建竞争优势

进行全面的“自行构建”与“向外购买”的分析,可以协助保险公司进行多面向的比较,包含成本与效益、开发以数据为中心的解决方案、或与供应商合作之间的成本等;但是有些项目是难以量化的,例如错失的机会成本和用户体验也应并入考量,特别是市场上充满着许多与现有保险者竞逐相同市场的数字原生型的市场破坏者,这些考量尤其重要。

但许多保险公司是否能做出决策,只取决于一个问题:公司是否拥有或可以雇佣的资料科学家、信息专家、客户体验专家等专业人员,能在公司内部执行数据分析的任务?显然,大部分的保险公司都缺乏这些人才。

目前较为可行的解决方案是与保险科技企业合作,要比公司独立开发要快速、风险更低且更容易成功。此外,保险科技创业公司企业还可提供现代化的基础架构、持续的创新、定期的软硬件更新、取得先进的技术与人才等益处,这些资源可帮助保险公司持续聚焦于原本擅长的销售保单和客户服务等领域。

保险公司原来拥有的数据不会消失,且仍具有价值;短期来说,重新开始构建数字数据是正确的解决方案;旧有的平台可进行现代化改良,旧的数据可往后台搬移,当有新的数据产生时可一并投入使用。随着时间演进,当保险公司拥有整合数据来源(包括第三方的数据源)以及根据多样数据集产生新洞见的能力时,未来将可创造更多的商机及优势。

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