2019-07-05_IBM_破解客户相关性谜题-人工智能生成的洞察如何帮助保险公司提供客户真正想要的服务_16页_968kb

破解客户相关性谜题总结

核心内容

本报告由IBM商业价值研究院发布，探讨了保险行业在数字化转型背景下如何通过人工智能（AI）和数据驱动的方式提升客户相关性。随着非传统参与者（如保险科技公司、数字巨头和相邻行业企业）不断进入保险市场，传统保险公司面临前所未有的挑战。为保持市场竞争力，保险公司必须从“被动反应型”角色转变为“主动预防型”认知型保险公司，以满足客户日益增长的需求。

主要观点

• 客户相关性是未来保险业的核心：随着客户对资产使用权的需求上升，保险公司必须重新定义自身角色，从风险承保者转变为风险预防者。
• 数据是客户相关性的基础：数据领先者能够有效整合和利用数据，形成深入洞察，从而在行业中占据领先地位。
• 人工智能推动客户体验升级：AI技术能够处理非结构化数据，提供更精准的预测、个性化服务和自动化流程，提高客户满意度和忠诚度。
• 认知型保险公司具备三大价值推动因素：客户满意度、效率提升和营收增长。
• 保险公司需转变思维模式：建立数据驱动文化、推动组织灵活性、加强生态系统合作，并保持创新敏捷性。

关键信息

数据的重要性

• 保险业一直依赖数据进行风险定价和损失评估，但许多公司仍将决策视为基于经验和直觉的艺术。
• 为了提高客户相关性，保险公司需要整合自有、共享和购买的数据源，形成全面的客户洞察。

人工智能的应用

• 84% 的保险公司将提高客户满意度作为人工智能项目的首要目标。
• 表现出众的保险公司中，76% 使用高级分析，52% 使用预测性分析，而表现平平的公司中，这一比例分别为36%和39%。
• 35% 的表现出众的保险公司正在试验人工智能解决方案，而其他公司仅为14%。

客户体验的关键

• 消费者更关注效率、有效性和便利性，而非自助服务或控制权。
• 认知型保险公司通过数据和AI技术，实现更主动、更个性化的客户互动，从而增强客户体验。

实践案例

• Groupama：利用远程信息处理系统，收集联网汽车数据，提升理赔效率和客户服务水平。
• John Hancock：与Vitality合作，通过智能设备收集客户健康数据，提供个性化健康建议和奖励，提高客户健康水平。
• Malteser International：与IBM合作，为老年人家庭部署物联网传感器和AI解决方案，提升家居安全和独立性。

转型建议

• 建立数据思维模式：数据管理不能仅依赖IT部门，而应成为组织整体战略的一部分。
• 投资智能系统：构建分析能力和互动系统，以实现更高水平的客户洞察和个性化服务。
• 推动组织灵活性：通过敏捷方法和快速迭代，实现从传统模式向认知型模式的转变。
• 选对合作伙伴：与保险行业内外的领先企业合作，构建生态系统，加速创新。
• 拥抱AI与创新：AI不仅能够提升效率，还能增强决策透明性和公正性，成为保险业转型的重要工具。

数据领先者的特质

1. 数据架构高度一致
2. 数据整合过程实现标准化，可重复利用
3. 优先考虑用于解决合规问题的人员、流程和技术
4. 定义和管理组织行为
5. 将数据转换为标准格式
6. 数据传输机制保持一致
7. 在企业范围内定义和管理业务规则

未来展望

• 随着AI和大数据技术的不断发展，保险行业的竞争将更加激烈。
• 认知型保险公司的出现将重塑保险价值链，使保险公司从被动承保者转变为风险预防者。
• 保险公司必须积极应对变革，投资数据和技术，以保持客户相关性和市场地位。

问题与建议

问题

• 如何利用数据和技术提高客户相关性？
• 如何建立有效的数据架构和监管机制？
• 如何选择合适的合作伙伴以加速创新？

建议

• 从小处着手，快速试点AI解决方案。
• 重新聚焦数据，构建坚实的数据平台。
• 倡导创新文化，鼓励组织内部和外部的协同合作。

参考资料
本报告基于IBM商业价值研究院与牛津经济研究院合作的调研，涵盖全球5,001名高管的数据，其中250人为保险业高管。