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保观|专注互联网保险  编者注:近期太保、人保数字化转型战略的新闻将数字化推上台前。数字化虽然是近年“老生常谈”的话题，但是其重要性随着保险科技的发展越来越为传统保险业所重视。本篇文章总结了保险公司的未来商业需求，对建立数字化生态系统的必要性做出分析，并列举了两个典型案例。本文由保观团队编译，分享给大家。 未来保险公司的商业需求 无论是在当今动态竞争的保险市场，还是在保险公司未来的商业需求中，数字敏捷性都占据至关重要的位置。 ▸ 配套产业的变化正推动商业重塑 随着新技术开始颠覆各种行业，保险业已然受到影响。 例如，自动驾驶汽车的出现可能要求汽车保险公司转变从承保到客户关系的整体经营模式，因为汽车保险的属性可能会从个人财产险转移到商业责任保险。 ▸ 越来越多的传统保险产品必须在现有水平上进行评估和重新设计 技术进步使保险公司能够在保险覆盖程度上更加精细化，包括风险拆分化、保单期限碎片化和保险覆盖按需化。随着客户开始期待所有领域的动态保险覆盖，保险公司可能不得不转向开发更加实时和个性化的保险产品。 ▸ 客户体验之旅的端到端个性化正在成为必然趋势 消费者已经开始期待来自科技巨头和保险科创公司提供的的高度个性化互动体验，比如柠檬水（Lemonade）就使用自动化和人工智能等技术来创造独特的用户体验。展望未来，客户在投保时将期待一场为其精心定制的保险之旅：客制化报价、个性化保费、增值服务和选择性风险覆盖。 ▸ 用少量历史数据来预测新风险的需求正在增长 随着科技的发展外部环境发生着快速变化，如共享经济的兴起、无人驾驶汽车的出现……但同时这些变化也催生了新的风险场景，如新形式的网络威胁等，而这些风险几乎没有历史数据可以参考。对于那些希望在竞争激烈的市场中先发制人的保险公司来说，有效评估并迅速覆盖这类新风险的能力将显得至关重要。 ▸ 新兴数据源的动态集成和管理已经成为一项新业务 联网设备和智能手机的迅速兴起，以及社交媒体平台使用量的增加，正在以各种形式生成实时数据流。当保险公司开始利用这些设备和平台与客户建立直接联系时，数据源的动态集成和管理必不可少。 ▸ 与重塑保险价值链的新技术和新参与者进行整合 一些新市场参与者，如创业加速器、原始设备制造商（OEMs）、一站式保单管理应用程序，以及诸如维修店等第三方，正在进入保险价值链，这使得现有保险公司有必要做出战略规划建立适当的合作伙伴关系。区块链（Blockchain）和应用程序接口（API）等技术正在重组保险生态系统，因此，保险公司将这些新兴技术整合到自己的业务链中迫在眉睫。 综合上述因素，2018年世界保险报告（WIR）中的高管们认为，客户的保险之旅（65.7%），和新数据源整合（63%），是保险公司在所面临的最紧迫、最具影响力的需求。 紧随其后的是，与新技术/参与者进行整合（60.2%），以及在基础水平上重新设计产品（45.8%）。 (见图1)  对于保险公司来说，在当前的形势下要想继续保持竞争力，实现公司长期目标，他们必须利用好数字敏捷性，建立起未来型运营模式。 成就未来 —— 建立数字化生态系统 随着企业转变态度，重新做出自我定位，转而以客户为中心，行业“竖井”正在崩溃，这种改变使得价值链上的合作变得至关重要。因此，未来行业运行模式中的一个关键组成部分就是数字化生态系统，它可以增强客户体验并提高保险公司的运营效率。 数字化集成生态系统能无缝对接保险公司、客户以及合作伙伴，从而实现信息和服务的高效流转。 1 客户一体化 在数字化集成生态系统中，保险公司可以通过多种渠道获得客户资源，包括多设备、多平台的扩展和各类产品的移动端。例如，美国前进保险公司（Progressive Insurance）通过营销活动和广告打造了虚构的销售人员Flo。保险客户可以在Flo的Facebook页面，通过打电话或发信息等方式直接与保险公司沟通。 保险公司通过互联设备可与客户建立单独的联系，而从这些设备中获取的实时数据也可以被用于提供个性化产品和增值服务。保险公司将通过这种方式超越传统的接触点，成为客户不断缓解风险的合作伙伴。 2 合作伙伴一体化 为了在未来扩大保险业务范围，提供便捷的客户服务，保险公司与合作伙伴的数字化集成势在必行。为达到这个目的保险公司应该与代理机构整合，获得渠道优势；与第三方供应商（维修店）整合，实现有效的理赔管理和支付；与OEMs原始设备商整合，获取实时客户数据。 保险公司还可以探索非传统合作伙伴。例如日本的Lifenet保险公司，它与 亚洲最大的电信供应商之一KDDI合作，通过产品捆绑策略，在KDDI的渠道上分发保单。通过这种合作方式，Lifenet扩大客户覆盖范围的同时，KDDI也增加了服务项目，可谓两全其美。 此外，诸如API、云存储和区块链等先进技术，都能用于在不同系统之间实现无缝、安全的数据传输，从而更好地整合保险生态系统。 3 数字化集成的过程 除了外部整合，公司必须在整个保险生命周期中进行数字集成，从而简化操作流程。 数字化和分析技术可以支持流程和系统之间的无缝交接，并打破部门间的“竖井”。 实时分析技术可以创造高效的反馈环，让保险公司能够快速适应或改进流程。 RPA（机器人流程自动化）和AI可以建立智能核心流程，帮助公司管理整个价值链中的实时、个性化交易。 总之内外相结合的数字化集成生态系统，将支持客户在未来越来越突出的实时、个性化服务需求。增强的数字敏捷性和数字化集成生态系统，可以使保险公司在营收和利润方面双双受益。 4 提高收入 加强客户参与 数字敏捷性和集成生态系统可以极大地提升保险公司的客户参与度并促进收入增长，这些改变使他们能够更好地了解客户需求，并拥有重组的时间去做出创新改变。 新技术支持创新增值服务，分析技术扩大了数据的利用范围，并能够用于创建新产品或找出新的客户群体。当传统的营收模式和业务流程面临信息冗余的威胁时，数字工具和技术可以用来探索新的收入来源，并模拟规划未来型保险产品的发展。 保险公司认为，以他们偏好的方式提升客户获取能力，是数字集成生态系统能够提高收入和客户参与度的最重要方式。 (见图2)  5 运营效率和成本节约效益 数字化集成生态系统通过简化操作和优化资源，帮助保险公司解决不断增加的利润压力。 这样保险公司能够通过加快服务请求周转时间、提高员工生产力和减少资源需求，实现高效运转。RPA（机器人流程自动化）可以提高操作效率和敏捷性，因为它们可以即时根据需要进行重新配置，将对现有业务的中断造成的影响降到最低。这可以帮助保险公司迅速遵从新规定，适应不断变化的需求，从而减少停机时间。 在运营效率和成本节约方面，保险公司认为加快服务请求的周转时间，是数字化集成生态系统的最大好处之一。 (见图3)  快速变化的外部市场因素正在颠覆许多保险公司过去制定的战略计划。随着变化成为唯一的常量，保险公司再也不能依靠单一、静态的方法来保障未来。在竞争激烈的环境中，对新的挑战和机遇做出快速而果断的回应可以成就一家企业，反之则不然。保险公司必须通过数字敏捷性结合当今客户所偏好的价值观，探索真正的未来之路。 案例分析 案例一： 基于AI的智能指导系统助力Allianz安联销 售团队 安联法国（Allianz France）是全球保险和资产管理公司德国安联集团（Allianz Group）的一部分，拥有500多万客户，其中近50万是企业。与众多保险公司一样，安联法国也希望在竞争激烈的市场中脱颖而出。着眼于未来发展，该公司与一家总部位于巴黎的科技创新公司合作，开发实施了一项人工智能（AI）解决方案，用以帮助销售团队提高业绩。  ▸ 挑战 安联的销售高管想要看到客观、有意义的销售准备、指导和分析，而不是原有的从标准化销售方法到主观评估的传统培训方式，。 安联法国的目标是建立一个智能指导销售解决方案，培养其顾问和代理们的技能，提高客户满意度，从而促进销售并建立良好口碑。 ▸ 解决方案 安联法国公司与科技公司ZTO合作，利用该公司的诊断和培训工具Comscope，将一对一互动的视频和音频记录（访谈、销售推介等）转换为定性变量，实时衡量销售人员的工作绩效。 在保险代理与客户的互动中，该智能指导系统能够实时分析口头语言和肢体语言，提供一份安联销售人员的个性化质量分析图，以及互动中需改进的方面。因此，安联智能销售指导系统使用人工智能算法和机器学习技术实现了： · 个性化和客观的技能报告； · 对客户接见的各种维度（口语/非语言）进行全面而详尽的分析。 ▸ 实施进度 来自安联法国的内部人员（分销、研发、战略规划、销售、固定代理和顾问）与ZTO科技密切合作，在三个月内开发实施了安联智能销售指导解决方案（Allianz AI Sales Smart Mentoring）。 ▸ 成果 到目前为止，在20场培训性会议中，安联的智能销售指导方案已经被用于指导了近200名代理和顾问。根据其出色的满意率反馈（9.3的评分/满分10分），安联法国计划在全国的新销售训练上部署该解决方案。此外，该公司还可能扩大其使用范围，将该方案用于销售招聘工作，以及所有需要面向客户的公司员工。 案例二 Direct Seguros开发机器学习 提高创收机 会 总部位于马德里的Direct Seguros专门从事汽车及摩托车保险的电话和网络销售。 拥有60多万客户的Direct Seguros一直致力于为客户提供个性化服务体验，拥有积极的创新者声誉。 该公司是法国跨国保险集团AXA安盛集团的一家子公司。  ▸ 挑战 Direct Seguros希望转变其客户沟通能力和数字资源，打破规模约束，寻找新的获取收入机会。 ▸ 解决方案 公司战略决定利用大数据和全渠道功能，赋予呼叫中心提供个性化服务的能力，并改进其运营模式。这项名GILA的解决方案，通过数字化实现了实时数据采集和实时分析的例证。 GILA的目标是捕捉实时客户交易信息，并根据参数(如呼叫频率、网站导航、最新报价请求等)对每个客户进行评分，评估并优化客户路径。该技术结合了实时收集信息的能力，以计算速度来驱动结果，可在两秒钟甚至更短时间内将用户定位。基于潜在的购买可能性和潜在的忠诚度(按照算法预测)，客户要么被定向到网站，要么被委托给代理。因此，机器学习算法能够有效地分析客户资料，从而使呼叫中心服务能够单独定向集中。 ▸ 实施进度 项目分两个阶段实施。 第一阶段包括设置和准备，让大数据平台与CRM（客户关系管理系统）和web应用程序实时连接。第二阶段致力于实现“呼入和外呼”销售服务的用例。 在两个阶段中都运用了敏捷方法学(Agile methodology)，并且使用了“时间箱”(固定时间进度)和用户素材（User Stories）工具，以确保及时性和终端用户满意度。 ▸ 成果 GILA将帮助Direct Seguros减少25%的销售电话量（通过将客户的来电者重新转移到在线渠道），而不会对承保数量产生影响。此外，Direct Seguros的新业务价值预计将增长17%。在最初的三个月里，GILA创造了价值11万欧元的新业务，年收入预计可达55万欧元。 End |
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