כששירותי משלוחי אוכל מדברים בנשימה על למידת מכונות, אל תהסס לגלגל עיניים: זה סלמון אפוי שהם נושרים, ולא נתונים סטטיסטיים של בייס.

 

הביטוח הוא קומקום דגים נוסף לחלוטין.

 

סולטי סטטיסטיקות

 

הולדת הסטטיסטיקה מתוארכת בדרך כלל לשנת 1662, כאשר ג’ון גראונט חישב את ההסתברויות של לונדונים ששרדו לגיל מסוים. לוידס מלונדון החלה זמן קצר לאחר מכן, וההתקדמות בסטטיסטיקה ובביטוח היו בלתי נפרדים מאז.

 

אך בשנים האחרונות העליונות בסטטיסטיקה עברה לעמק הסיליקון – סימן רע למערכת הביטוח. נכון, עדיין יש למבטחים כמה מהסטטיסטיקאים האנושיים הטובים ביותר, אבל הסטטיסטיקאים הטובים מכולם אינם עוד אנושיים. אלה מכונות.

 

כמובן, גם למבטחים יש מכונות, אך ‘הכוח הסודי’ של המכונה הוא יכולתה להפיק תובנות נבואיות מכמויות נתונים לא אנושיות. אם הנתונים אינם ‘גדולים’, המכונה תתפקד כמחשבון, ולא אורקל.

 

מה שמביא אותנו לעיקר הבעיה: חברות ביטוח, שנולדו בעידן העגלה הרתומה לסוסים, לא נבנו כדי לתפוס את ביג דאטה.

 

יחסי אובדן דומים לאשכים

 

מקרה נקודתי: הנהלה באחד המבטחים הגדולים אמרה לי ש”אחר “הוא הגורם השכיח ביותר לתביעה. אנשים (שלא כמו בוטים) מתקתקים בעצלתיים בתיבה ההיא בתיבה, מה שהופך את הנתונים שלהם ללא תועלת.

 

המון נתונים שימושיים אבודים מדי: לעיתים קרובות הם אינם קריאים במכונה; פעמים אחרות, בני האדם אינם יכולים לקרוא אותם (נבלעים על ידי מערכת שהאדריכל שלה פרש בשנות ה -90).

 

ההנהלה המשיכה ואמרה ש’יחס ההפסד ‘שלהם היה 54% (במילים אחרות, אם שילמת דמי פרמיה בסך 100 $, הם היו מוציאים בממוצע 54 $ על התביעות שלך). בקרב המבטחים זה עובר לשיחות חולין, אז הוא נדהם מעט כשעניתי שללקוחותיו יש בממוצע אשך אחד. הסברתי כי הכרת הלקוח שלך ‘בממוצע’ מציעה תובנה מועטה. גרוע מכך, במסווה של ‘עובדה סטטיסטית’, ממוצע כללי מצייר לעתים קרובות תמונה מטעה.

 

יחס אובדן – מדד הביטוח הסטנדרטי מזהב – אינו מהווה תחליף לנתונים עמוקים, מרקמים ועשירים. חברות הביטוח האדיבות אינן מצוידות לאיסוף.

 

ניבוח דיגיטלי

 

לקונים מסוימים של ביטוח לוקח זמן עד להבין את הכיסוי שלהם , אחרים לא. האם זה מנבא? מה אומרות הבחירות הטכנולוגיות שלנו על פרופיל הסיכון שלנו?

 

יש אין סוף שאלות כאלה, ובמחזור חיים דיגיטלי לחלוטין, , כולן נענות . שלא כמו מבטחים מסורתיים, חברות טכנולוגיות לא מסתפקות ב’יחס אובדן ‘עולמי. הן יפקחו על יחס ההפסד לכל מכשיר, דפדפן ומסע פרסום. הם ישוו את יחס האובדן של אנשים הלוחצים חזק על המסך, לבין אלה שלא; יחס ההפסד של מי שקנה ​​ביטוח מהבית, לבין אלה שקנו אותו בנסיעתם; לאלה שקנו אותו בשעה 16:00, לאלו שקנו אותו בשעה 02:00. לא רק שהמכונה תענה על כל השאלות הללו, היא תענה על שלל רב יותר שלא ידענו לשאול.

 

 

חברות טק אוספות אלפי פעמים יותר נתונים מאשר מבטחים מסורתיים, מייצרים פרופילים מדויקים של לקוחותיהם ותובנות חזויות להפליא.

חישוב ההסתברות לתוצאות עתידיות הוא ליבת הביטוח, עם זאת, המכהנים יתקשו יותר ויותר להישאר תחרותיים.

ציוץ זה!

  
 

קשה לחשוב על תחום שלא מתווכים כך. רוצה לחזות אם הקברנה השנה תהיה מנצחת? השיטה בת מאות השנים קוראת לאניני טעם לשטף ולירוק. אורלי אשנפלטר השתמש ברגרסיה רב-משתנית כדי לגזור משוואה פשוטה העולה על החובבים:

 

wine quality and mathematics - lemonade blog

 

כאשר המוצר הוא יין, המכונה יכולה להכניס כמה אפים מהמפרק. כאשר המוצר הוא הסתברות , המכונה יכולה להפוך את התעשייה .

 

תפוס את הפופקורן שלך, מעשה 2 מתחיל

 

בשנים האחרונות ענף הביטוח הקדיש תשומת לב רבה לחברות סטארט-אפ בתחום הביטוח-טק. הם מציינים כיצד היות הדיגיטלית הופכת את חוויית המשתמש, פונה לצרכנים צעירים יותר ומסלקת עלויות, תוך כדי בזירוז הכל. זה הכל נכון, אבל זו רק חוק 1.

 

אף על פי שכולם מכוסים בפומבי מהטכנולוגיה של חוק 1, האפליקציות המענגות הללו מייצרות הרים של נתונים. אלה יגיעו בקרוב למיליארדי הרשומות שמכונות עוברות לעיר, וכאן תתחיל פעולה 2.

 

מעשה 1 מציג את כוחה של הטכנולוגיה להפוך את כל עסק כלשהו על ידי הפחתת עלויות, הגדלת המהירות ושמחת הצרכנים. אך כשמתחילה פעולה 2, נראה את כוחו של AI להפוך את הביטוח באופן באופן עוצמתי . זה יעבור מעבר ללקוחות מרגשים ויעילות נהיגה, ליכולת לכמת סיכון כמו שלא היה מעולם. היום הזה קרוב.

שיתוף ב facebook
שיתוף ב whatsapp
שיתוף ב twitter
שיתוף ב linkedin
שיתוף ב telegram
שיתוף ב email

תגובות פייסבוק

תגובות חשבון וורדפרס

כתיבת תגובה