AI untuk Pemodelan Tingkah Laku Pemegang Polisi Ramalan

Mengapa Ramalan Tingkah Laku Penting

Insurans ialah perniagaan yang dibina di atas meramalkan masa depan: kemungkinan kerugian, berapa kos yang akan dikenakan, dan bila ia akan berlaku. Tetapi syarikat juga perlu meramalkan tingkah laku pemegang polisi yang tidak berkaitan dengan kerugian. Adakah pemegang polisi ini akan memperbaharui? Adakah mereka akan menambah perlindungan? Adakah mereka akan mengurangkan perlindungan? Adakah mereka akan memfailkan aduan? Adakah mereka akan merujuk pelanggan lain? Setiap tingkah laku ini memberi kesan kepada prestasi kewangan syarikat, dan meramalkannya membolehkan strategi perniagaan yang lebih berkesan.

Pendekatan tradisional untuk memahami tingkah laku pemegang polisi bergantung pada statistik agregat: kadar pembaharuan keseluruhan, nilai sepanjang hayat purata, dan corak luput umum. AI membolehkan ramalan pada tahap pemegang polisi individu, yang membuka strategi yang disasarkan yang tidak boleh disokong oleh pendekatan agregat.

Ramalan Pengekalan

Meramalkan pemegang polisi yang berkemungkinan tidak memperbaharui adalah salah satu aplikasi pemodelan tingkah laku yang paling berharga. AI mengenal pasti isyarat yang mendahului tidak pembaharuan: kenaikan premium di atas ambang tertentu, pengalaman tuntutan yang meninggalkan pemegang polisi tidak berpuas hati, perubahan kehidupan yang memberi kesan kepada keperluan insurans, keadaan pasaran kompetitif di kawasan pemegang polisi, dan corak penglibatan yang mencadangkan komitmen menurun.

Pengenalpastian awal pemegang polisi yang berisiko membolehkan usaha pengekalan yang disasarkan. Pemegang polisi yang ditandakan sebagai berisiko tidak pembaharuan tinggi mungkin menerima jangkauan proaktif daripada ejen mereka, semakan perlindungan untuk memastikan program mereka dioptimumkan, atau manfaat kesetiaan yang mengukuhkan hubungan mereka dengan syarikat. Intervensi ini lebih berkesan apabila ia berlaku sebelum pemegang polisi mula membeli-belah berbanding selepas mereka telah menerima sebut harga kompetitif.

Pengesanan Tingkah Laku Membeli-belah

AI boleh mengesan isyarat bahawa pemegang polisi sedang aktif membeli-belah untuk perlindungan alternatif. Permintaan dokumen polisi atau ringkasan perlindungan di luar masa biasa. Pertanyaan tentang ciri perlindungan tertentu yang mencadangkan membeli-belah perbandingan. Perubahan dalam corak penglibatan yang menunjukkan kesetiaan menurun. Isyarat-isyarat ini, secara individu halus, secara kolektif menunjukkan tingkah laku membeli-belah yang patut ditangani oleh syarikat.

Ramalan Pemfailan Tuntutan

Meramalkan tingkah laku pemfailan tuntutan adalah berbeza daripada meramalkan kejadian kerugian. Sebahagian pemegang polisi dengan kerugian kecil memilih untuk tidak memfailkan tuntutan. Yang lain memfailkan tuntutan untuk setiap peristiwa yang dilindungi, tidak kira betapa kecil. Memahami tingkah laku ini membantu syarikat memodelkan jumlah tuntutan jangkaan mereka dengan lebih tepat dan mereka bentuk program yang menggalakkan pemfailan tuntutan yang sesuai.

Kecenderungan Jualan Silang dan Jualan Naik

AI mengenal pasti pemegang polisi yang paling berkemungkinan menerima perlindungan tambahan. Pemilik rumah yang baru-baru ini mengubahsuai dapur mereka mungkin menerima perlindungan kediaman yang ditingkatkan. Pemegang polisi auto dengan remaja yang mendekati umur memandu mungkin menerima penyusunan semula pelan keluarga. Pemilik perniagaan yang mengembangkan operasi mereka mungkin memerlukan barisan perlindungan tambahan. Skor kecenderungan ini membantu ejen menumpukan usaha jualan silang mereka pada pelanggan yang paling responsif.

Tingkah Laku Pembayaran

Meramalkan tingkah laku pembayaran membantu syarikat menguruskan akaun belum terima mereka dan mengurangkan pembatalan kerana tidak bayar. AI mengenal pasti pemegang polisi yang berkemungkinan mempunyai kesukaran pembayaran berdasarkan sejarah pembayaran, penunjuk ekonomi, dan isyarat tingkah laku. Intervensi awal, seperti menawarkan pengubahsuaian pelan pembayaran sebelum luput berlaku, mengekalkan pelanggan yang sebaliknya akan hilang kerana pembatalan tidak bayar.

Pemodelan Nilai Sepanjang Hayat

AI menggabungkan semua ramalan tingkah laku ke dalam model nilai sepanjang hayat pemegang polisi yang menganggarkan jumlah nilai ekonomi setiap hubungan pelanggan. Model ini mengambil kira premium yang dijangkakan, kerugian yang dijangkakan, tempoh pengekalan yang dijangkakan, potensi jualan silang, dan nilai rujukan. Model nilai sepanjang hayat membantu syarikat memperuntukkan perbelanjaan pemerolehan, mereka bentuk program pengekalan, dan membuat keputusan tahap perkhidmatan berdasarkan nilai jangka panjang setiap hubungan pelanggan.

Aplikasi Strategik

Ramalan tingkah laku pemegang polisi bukan sekadar latihan analitikal. Ia memacu strategi perniagaan konkrit merentasi pemasaran, pengunderaitan, perkhidmatan, dan pengekalan. Syarikat yang memahami pelanggan mereka pada tahap individu boleh menyampaikan produk yang lebih relevan, pengalaman perkhidmatan yang lebih baik, dan harga yang lebih kompetitif, kesemuanya yang diterjemahkan kepada prestasi perniagaan yang lebih kukuh.

Untuk maklumat lanjut tentang bagaimana AI memperbaiki kecerdasan pelanggan insurans, lawati penyelesaian insurans FirmAdapt.