Στρατηγική Υλοποίησης του Ψηφιακού Παραδοσιακού Μεσίτη Digital Traditional Agent Model: Η...
Οδηγός βασισμένος στην τεχνητή νοημοσύνη για διασταυρούμενες πωλήσεις στο InsurTech
“Παρά τις εύλογες ανησυχίες και τις τρέχουσες προκλήσεις, η αξιοποίηση της Τεχνητής Νοημοσύνης για upselling στην Insurtech είναι μια εξαιρετική ιδέα, ειδικά αν θέλετε να ξεκλειδώσετε νέες ευκαιρίες ανάπτυξης.
Βασικά σημεία
Η χρήση της Μηχανικής Μάθησης και της Ανάλυσης Δεδομένων για την Τμηματοποίηση Πελατών ξεκλειδώνει νέες ευκαιρίες για τις εταιρείες Insurtech, επιτρέποντάς τους να προσφέρουν μια πιο εξατομικευμένη εμπειρία στους πελάτες τους.
Η ασφάλεια και το απόρρητο δεδομένων παραμένουν μια κορυφαία πρόκληση για οποιαδήποτε λύση που σχετίζεται με την τεχνητή νοημοσύνη, συμπεριλαμβανομένων εκείνων στην Insurtech.
Τα Predictive Analytics, τα Chatbots, οι Εικονικοί Βοηθοί, οι Μηχανές Σύστασης και η Δυναμική Τιμολόγηση είναι οι πιο αποτελεσματικές λύσεις που βασίζονται στην Τεχνητή Νοημοσύνη για upselling στον τομέα των Insurtech.
Ενώ υπάρχει έλλειψη ειδικών στην τεχνολογία τεχνητής νοημοσύνης στην αγορά, ο κλάδος πιθανότατα θα στραφεί προς λύσεις χωρίς κώδικα/χαμηλού κώδικα, ανοίγοντας νέες ευκαιρίες για ειδικούς που δεν ασχολούνται με την τεχνολογία.
Ξεκλειδώνοντας τη δύναμη της Τεχνητής Νοημοσύνης για Cross-selling στην Insurtech
Η Τεχνητή Νοημοσύνη (ΤΝ) αλλάζει ήδη τον τρόπο λειτουργίας των επιχειρήσεων σε πολλούς κλάδους. Σύμφωνα με το Forbes , η αγορά ΤΝ αναμένεται να φτάσει το εκπληκτικό ποσό των 407 δισεκατομμυρίων δολαρίων έως το 2027.
Οι ασφαλιστικές εταιρείες και οι εταιρείες Insurtech μπορούν πραγματικά να επωφεληθούν από τις εξελίξεις της Τεχνητής Νοημοσύνης και ένας από τους τομείς που μπορούν να βελτιωθούν περισσότερο είναι οι upselling.
Η έννοια της αναβάθμισης των ασφαλιστικών προϊόντων (up-selling) υπάρχει εδώ και χρόνια στον ασφαλιστικό κλάδο. Αναφέρεται στην πρακτική της προσφοράς πρόσθετων ή αναβαθμισμένων ασφαλιστικών προϊόντων ή κάλυψης στους πελάτες πέρα από τα αρχικά ή τα υπάρχοντα ασφαλιστήριά τους.
Περί τίνος πρόκειται;
Οι ακόλουθες πρακτικές μπορούν να θεωρηθούν τεχνικές Cross-selling:
- Βελτιωμένες επιλογές κάλυψης, όπως για παράδειγμα, στην περίπτωση μιας ασφαλιστικής εταιρείας αυτοκινήτου, που προσφέρει πρόσθετες επιλογές ασφάλισης υγείας.
Υψηλότερα όρια κάλυψης σε σύγκριση με τις βασικές επιλογές. - Ομαδοποίηση πολλαπλών ασφαλιστικών πακέτων από τον ίδιο πάροχο που έχει ως αποτέλεσμα εξοικονόμηση κόστους για τον πελάτη. Για παράδειγμα, ο συνδυασμός ασφάλισης κατοικίας και αυτοκινήτου.
- Εκπτώσεις για τους πελάτες που αναβαθμίζουν τα ασφαλιστήριά τους.
Σε αυτό το άρθρο, θα μοιραστούμε την εμπειρία μας στην ανάπτυξη επιχειρηματικών μοντέλων insurTech και πληροφορίες σχετικά με το πώς ακριβώς η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να ενισχύσει τις τεχνικές upselling για τις εταιρείες Insurtech και να δημιουργήσει σημαντικά πλεονεκτήματα σε σχέση με τις παραδοσιακές προσεγγίσεις.
Κατανόηση του ρόλου της τεχνητής νοημοσύνης στην Insurtech
Ας ξεκινήσουμε με τους ορισμούς. Ο όρος Insurtech αναφέρεται στην ενσωμάτωση τεχνολογικών εξελίξεων στον ασφαλιστικό κλάδο. Αυτές οι εξελίξεις βελτιώνουν ή μεταμορφώνουν πλήρως τον τρόπο λειτουργίας των ασφαλιστικών επιχειρήσεων στο παρελθόν. Ο βασικός σκοπός της εφαρμογής του Insurtech είναι η εξοικονόμηση λειτουργικών εξόδων , η δημιουργία περισσότερων εσόδων , η βελτιστοποίηση των λειτουργιών , η βελτίωση των υπαρχουσών εμπειριών των πελατών , η ανάπτυξη εντελώς νέων ασφαλιστικών προϊόντων και η βελτίωση των διαδικασιών αξιολόγησης κινδύνου και αξιολόγησης κινδύνου .
Η Τεχνητή Νοημοσύνη (ο τομέας της επιστήμης και της τεχνολογίας υπολογιστών που επικεντρώνεται στη δημιουργία έξυπνων μηχανών, ικανών να εκτελούν εργασίες που συνήθως απαιτούν ανθρώπινη νοημοσύνη) παίζει σημαντικό ρόλο στην επανάσταση του Insurtech. Αναδιαμορφώνει ή επηρεάζει αρκετές σημαντικές πτυχές των ασφαλιστικών εργασιών και της εμπειρίας των πελατών, όπως η Ανάλυση Δεδομένων και η Ασφάλιση , η Επεξεργασία Απαιτήσεων , η Εξατομίκευση , η Ανίχνευση και η Διαχείριση Κινδύνων Απάτης , η Προγνωστική Αναλυτική και ο Αυτοματισμός Ασφάλισης .
Ορισμένες από αυτές τις περιοχές σχετίζονται με τη διαδικασία Cross-selling με τον έναν ή τον άλλον τρόπο και θα τις συζητήσουμε πιο διεξοδικά στην επόμενη ενότητα.
Αξιοποίηση της Τεχνητής Νοημοσύνης για Cross-selling στην Insurtech
1. Βελτίωση της Τμηματοποίησης και της Εξατομίκευσης Πελατών
Η αξιοποίηση της Τεχνητής Νοημοσύνης για την προηγμένη τμηματοποίηση πελατών περιλαμβάνει την αξιοποίηση τεχνικών Μηχανικής Μάθησης και Ανάλυσης Δεδομένων για τον αυτόματο εντοπισμό και κατηγοριοποίηση των πελατών σε διακριτές ομάδες με βάση τις ανάγκες, τις συμπεριφορές και τα χαρακτηριστικά τους. Αυτή η διαδικασία επιτρέπει στις εταιρείες να βελτιώσουν τις στρατηγικές μάρκετινγκ upselling και περιλαμβάνει τα ακόλουθα βήματα:
- Συλλογή σχετικών δεδομένων από πολλαπλές πηγές, συμπεριλαμβανομένων πληροφοριών σχετικά με τα προφίλ πελατών, το ιστορικό συναλλαγών, τα δεδομένα αξιώσεων και τις αλληλεπιδράσεις με τους πελάτες.
- Προεπεξεργασία των συλλεγόμενων δεδομένων με χειρισμό τυχόν ελλειπουσών δεδομένων, αφαίρεση ακραίων τιμών και τυποποίηση μεταβλητών, καθώς και ενσωμάτωση πρόσθετων συνόλων δεδομένων.
- Επιλογή χαρακτηριστικών προσδιορίζοντας εκείνες τις μεταβλητές που είναι πιο πιθανό να συμβάλουν στη διαδικασία τμηματοποίησης πελατών.
- Επιλογή των καταλληλότερων αλγορίθμων Μηχανικής Μάθησης.
- Εκπαίδευση του μοντέλου στο προετοιμασμένο σύνολο δεδομένων.
- Εφαρμογή του εκπαιδευμένου μοντέλου για την τμηματοποίηση της πελατειακής βάσης σε ουσιαστικές ομάδες.
- Επικύρωση της αποτελεσματικότητας της διαδικασίας τμηματοποίησης σε σχέση με τις προκαθορισμένες μετρήσεις και τους υπάρχοντες επιχειρηματικούς στόχους.
- Ανάλυση κάθε τμήματος πελατών για την απόκτηση πολύτιμων πληροφοριών και τον εντοπισμό των κοινών χαρακτηριστικών και προτύπων.
- Εξατομίκευση μηνυμάτων μάρκετινγκ, προτάσεων προϊόντων, στρατηγικών τιμολόγησης και εμπειριών πελατών με βάση τα αποτελέσματα της τμηματοποίησης πελατών.
- Συνεχής ενημέρωση και βελτίωση των μοντέλων τμηματοποίησης πελατών καθώς νέα δεδομένα καθίστανται διαθέσιμα και οι επιχειρηματικοί στόχοι εξελίσσονται.
Η εφαρμογή στρατηγικών εξατομίκευσης με τεχνητή νοημοσύνη είναι πολύ πιο αποτελεσματική σε σύγκριση με την εφαρμογή τους χειροκίνητα, και η σωστή τμηματοποίηση των πελατών οδηγεί σε αποτελεσματικό αυτοματισμό και προσαρμογή που δημιουργεί μια εξατομικευμένη εμπειρία πελάτη.
2. Προγνωστική Αναλυτική για τον Εντοπισμό Ευκαιριών Cross-Selling
Η δύναμη των προγνωστικών αναλύσεων που βασίζονται στην Τεχνητή Νοημοσύνη στην Insurtech είναι αρκετά εντυπωσιακή. Οι βασικοί τομείς όπου τα προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία μπορούν να είναι αποτελεσματικά είναι η αξιολόγηση κινδύνου, η ανίχνευση και πρόληψη απάτης, η αξιολόγηση κινδύνου, η εξατομικευμένη τιμολόγηση, η διαχείριση απαιτήσεων και η βελτιστοποίηση χαρτοφυλακίου.
Όσον αφορά την εφαρμογή προγνωστικών αναλύσεων που βασίζονται στην Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) για upselling, θα πρέπει να ξεκινήσετε με τη διαδικασία τμηματοποίησης πελατών που περιγράψαμε παραπάνω. Με αρκετές πληροφορίες (ιστορικά δεδομένα, λεπτομέρειες πολιτικής, συμπεριφορά πελατών και ιστορικό αγορών), μπορεί κανείς να χρησιμοποιήσει την Τεχνητή Νοημοσύνη για τον υπολογισμό των πιθανοτήτων αποδοχής μιας προσφοράς upselling από έναν πελάτη.
3. Chatbots και Εικονικοί Βοηθοί για Upselling
Οι εικονικοί βοηθοί και τα chatbots μεταμορφώνουν ήδη την εμπλοκή των πελατών στον ασφαλιστικό κλάδο και η παγκόσμια αγορά chatbot ασφαλειών αποτιμήθηκε στα 467,4 εκατομμύρια δολάρια το 2022. Σύμφωνα με την Allied Market Research , προβλέπεται να φτάσει τα 4,5 δισεκατομμύρια δολάρια έως το 2032.
Όπως συμβαίνει με κάθε άλλο κλάδο, τα chatbots στην Insurtech αναλαμβάνουν τις βασικές λειτουργίες επικοινωνίας. Δεν χρειάζεστε πλέον έναν άνθρωπο υπάλληλο για να απαντά σε ερωτήσεις, να αντιμετωπίζει ανησυχίες και να παρέχει λεπτομερείς πληροφορίες σχετικά με τις διαθέσιμες επιλογές upsell. Ο εικονικός βοηθός είναι σε θέση να εξηγήσει στον πελάτη τις πρόσθετες επιλογές κάλυψης και την πιθανή εξοικονόμηση κόστους. Κατά τη διάρκεια της συνομιλίας με τον πελάτη, ένα chatbot μπορεί να λάβει υπόψη τις προτιμήσεις του και το ιστορικό των προηγούμενων αλληλεπιδράσεών του με αυτόν τον πελάτη.
Μπορείτε να δημιουργήσετε έναν εικονικό βοηθό για να προσφέρετε προληπτικά στους πελάτες ευκαιρίες αναβάθμισης πωλήσεων την κατάλληλη στιγμή, αυξάνοντας έτσι τις πιθανότητες μετατροπής.
4. Μηχανές Συστάσεων και Ευκαιρίες Διασταυρούμενων Πωλήσεων
Οι μηχανές συστάσεων αποτελούν σημαντικό παράγοντα αλλαγής για την Insurtech. Αξιοποιούν τη δύναμη της Τεχνητής Νοημοσύνης για να προτείνουν ασφαλιστικά προϊόντα ή υπηρεσίες στους πελάτες. Οι πιο συνηθισμένοι τύποι μηχανών συστάσεων περιλαμβάνουν εκείνους που βασίζονται σε:
- Συνεργατικό φιλτράρισμα – Η τεχνητή νοημοσύνη αναλύει προηγούμενες αλληλεπιδράσεις πελατών, όπως αγορές ασφαλιστηρίων συμβολαίων και ιστορικό απαιτήσεων, και εντοπίζει μοτίβα και ομοιότητες μεταξύ των διαφορετικών πελατών. Σε αυτό το σενάριο, η μηχανή προτάσεων προσφέρει παρόμοιες επιλογές ασφάλισης σε πελάτες με παρόμοιες ενέργειες.
- Φιλτράρισμα βάσει περιεχομένου – Η Τεχνητή Νοημοσύνη αναλύει τα χαρακτηριστικά, τα χαρακτηριστικά και το περιεχόμενο που σχετίζονται με κάθε προϊόν που έχει χρησιμοποιήσει ο πελάτης και του προσφέρει παρόμοια προϊόντα.
- Οι υβριδικές μηχανές συστάσεων είναι ένα μείγμα των δύο πρώτων τύπων.
Κάποιος μπορεί επίσης να προσθέσει τα στοιχεία της ενισχυτικής μάθησης, πράγμα που σημαίνει ότι οι αλγόριθμοι Μηχανικής Μάθησης θα προσαρμόζονται και θα βελτιώνουν συνεχώς τις προτάσεις τους με βάση τα σχόλια και τη συμπεριφορά των πελατών.
Οι μηχανές συστάσεων προσφέρουν εξαιρετικές ευκαιρίες για διασταυρούμενες πωλήσεις, καθώς η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να ρυθμιστεί ώστε να προσφέρει τις πιο κατάλληλες αναβαθμίσεις πολιτικής, πρόσθετα ή επιλογές ομαδοποίησης.
5. Δυναμική Τιμολόγηση και Εξατομικευμένες Προσφορές
Μερικά από τα συνηθισμένα μοντέλα δυναμικής τιμολόγησης που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη και χρησιμοποιούνται στο Insurtech για upselling περιλαμβάνουν:
- Τιμολόγηση βάσει κινδύνου πελατών, η οποία βασίζεται στο ιστορικό αξιώσεων, την οδηγική συμπεριφορά ή τους δείκτες υγείας και επιτρέπει την κατανόηση των επιπέδων κινδύνου για κάθε πελάτη. Το μοντέλο προσαρμόζει τις τιμές, προσφέροντας υψηλότερες τιμές για πελάτες υψηλού κινδύνου.
- Τιμολόγηση βάσει χρήσης, η οποία βασίζεται σε δεδομένα από συσκευές IoT, τηλεματική ή άλλους αισθητήρες που συλλέγονται σε πραγματικό χρόνο. Για παράδειγμα, σε πιο προσεκτικούς οδηγούς μπορούν να προσφερθούν χαμηλότερες τιμές.
- Η δυναμική τιμολόγηση της αγοράς βασίζεται στις τρέχουσες συνθήκες της αγοράς και στην τιμολόγηση των ανταγωνιστών.
Οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης δημιουργούν την ευκαιρία για τη δημιουργία εξατομικευμένων προσφορών με τη βοήθεια ορισμένων άλλων κοινών μοντέλων:
- Το εξατομικευμένο μοντέλο τιμολόγησης πακέτων επιτρέπει τον συνδυασμό πολλαπλών επιλογών κάλυψης για τη δημιουργία εξατομικευμένων πακέτων ασφάλισης σε ανταγωνιστική τιμή.
- Η τιμολόγηση που βασίζεται στην πιστότητα λαμβάνει υπόψη την πιστότητα των πελατών και το ιστορικό του πελάτη με την εταιρεία, για να καταλήξει σε εξατομικευμένες εκπτώσεις.
Ξεπερνώντας τις Προκλήσεις και Εξασφαλίζοντας την Επιτυχία
1. Ζητήματα Απορρήτου και Ασφάλειας Δεδομένων
Οι ανησυχίες σχετικά με την προστασία των δεδομένων στον ασφαλιστικό τομέα που βασίζεται στην Τεχνητή Νοημοσύνη είναι πρακτικά οι ίδιες με κάθε άλλο κλάδο που αξιοποιεί την Τεχνητή Νοημοσύνη. Πρώτα και κύρια, πρόκειται για τη συλλογή δεδομένων και τη συγκατάθεση , επειδή οι εταιρείες ασφαλιστικής τεχνολογίας πρέπει να διασφαλίζουν ότι συλλέγουν πληροφορίες σύμφωνα με τους ισχύοντες νόμους και κανονισμούς περί προστασίας δεδομένων.
Η ασφάλεια των δεδομένων είναι εξίσου σημαντική, επομένως οι εταιρείες πρέπει να λαμβάνουν όλα τα δυνατά μέτρα για την αποτροπή παραβιάσεων δεδομένων και κυβερνοεπιθέσεων. Άλλες σημαντικές ανησυχίες είναι ο περιορισμός της χρήσης , η διατήρηση και η διαγραφή δεδομένων , καθώς και η κοινοποίηση δεδομένων σε τρίτους .
Η εφαρμογή των ακόλουθων μέτρων ασφαλείας είναι θεμελιώδης για κάθε insurTech Start-up
- Κρυπτογράφηση δεδομένων
- Έλεγχος πρόσβασης
- Ασφαλείς πρακτικές ανάπτυξης λογισμικού
- Τακτικοί έλεγχοι και δοκιμές
- Ασφαλής αποθήκευση δεδομένων
- Ανίχνευση και πρόληψη εισβολών
- Συνεχής παρακολούθηση
- Τακτική εκπαίδευση ασφαλείας
- Συμμόρφωση με κανονισμούς όπως ο GDPR ή ο CCPA
- Ενημερώσεις λογισμικού.
2. Ηθική Χρήση της Τεχνητής Νοημοσύνης στην Insurtech
Οι εταιρείες πρέπει να διασφαλίζουν τη διαφάνεια και την επεξήγηση των δεδομένων για τους πελάτες. Κάθε χρήστης πρέπει να κατανοεί πώς τα δεδομένα του χρησιμοποιούνται και υποβάλλονται σε επεξεργασία από αλγόριθμους τεχνητής νοημοσύνης.
Οι εταιρείες ασφαλιστικής τεχνολογίας πρέπει να εξετάσουν το ενδεχόμενο χρήσης ανωνυμοποίησης και ψευδωνυμοποίησης για την προστασία της ταυτότητας των πελατών, αξιοποιώντας παράλληλα τα δεδομένα των πελατών για την εκπαίδευση μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης.
Για να διασφαλιστεί η δικαιοσύνη και η διαφάνεια στις εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης, οι πελάτες πρέπει να έχουν τον πλήρη έλεγχο των προσωπικών τους δεδομένων, με την επιλογή να εξαιρεθούν από τις δραστηριότητες επεξεργασίας για ορισμένα συγκεκριμένα δεδομένα.
3. Προκλήσεις Ενσωμάτωσης και Υλοποίησης
Υπάρχουν πολλές προκλήσεις που εμποδίζουν την πλήρη αξιοποίηση των δυνατοτήτων της ασφαλιστικής τεχνολογίας που βασίζεται στην τεχνητή νοημοσύνη. Η ποιότητα των δεδομένων είναι μία από τις πιο σημαντικές, καθώς τα δεδομένα υψηλής ποιότητας είναι απαραίτητα για ακριβείς προβλέψεις, υπολογισμούς και αποφάσεις. Τα δεδομένα ασφάλισης μπορεί να είναι πολύπλοκα, μη δομημένα και να βρίσκονται σε διάφορα εντελώς διαφορετικά συστήματα, επομένως η διασφάλιση ποιοτικών δεδομένων μπορεί να αποτελέσει σημαντική πρόκληση για μια ασφαλιστική εταιρεία.
Μιλώντας για συστήματα, πολλές ασφαλιστικές εταιρείες εξακολουθούν να λειτουργούν με παλαιότερα συστήματα πληροφορικής που δεν είναι συμβατά με τις τεχνολογίες αιχμής της Τεχνητής Νοημοσύνης. Η ενσωμάτωση σύγχρονων λύσεων μπορεί να αποτελέσει σημαντική πρόκληση και δαπανηρή προσπάθεια.
Για τις μικρότερες εταιρείες, η εφαρμογή, η διαχείριση και η κλιμάκωση λύσεων Τεχνητής Νοημοσύνης μπορεί να είναι δαπανηρή και δεν παρέχει το αναμενόμενο ανταγωνιστικό πλεονέκτημα στην αγορά.
Τέλος, υπάρχει έλλειψη εξειδικευμένου ταλέντου στην αγορά, καθώς εξακολουθεί να υπάρχει περιορισμένος αριθμός ικανών επιστημόνων δεδομένων, μηχανικών μηχανικής μάθησης και ειδικών στον τομέα.
Ωστόσο, όλες αυτές οι προκλήσεις μπορούν να αντιμετωπιστούν με επιτυχία, εάν έχετε ένα εξειδικευμένο οικοσύστημα του κλάδου στο πλευρό σας. Έχουμε εμπειρία στην υποστήριξη επιχειρήσεων οποιουδήποτε μεγέθους και σε πολλαπλούς επιχειρηματικούς κλάδους. Επομένως, είμαστε έτοιμοι να συζητήσουμε το συγκεκριμένο επιχειρηματικό σας σενάριο και να σας βοηθήσουμε με την εφαρμογή λύσεων Τεχνητής Νοημοσύνης.
Μελλοντικές τάσεις και ευκαιρίες στις πωλήσεις μέσω τεχνητής νοημοσύνης
Σύμφωνα με πρόσφατη μελέτη της Accenture , οι ασφαλιστικές εταιρείες που προσφέρουν πιο εξατομικευμένες υπηρεσίες μπορούν να ενισχύσουν την εμπλοκή των πελατών κατά 89%. Επομένως, θα πρέπει να αναμένουμε τη συνεχή άνοδο των λύσεων εξατομίκευσης που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη, όχι μόνο για τις upselling, αλλά και για τον κλάδο Insurtech σε ολόκληρο τον τομέα. Τα επόμενα χρόνια, θα πρέπει να αναμένουμε περαιτέρω βελτιώσεις στην Προγνωστική Ανάλυση (Predictive Analytics) , την Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας (NLP) σε chatbots και εικονικούς βοηθούς, την Αναγνώριση Φωνής και την Ανάλυση Εικόνας και Βίντεο .
Όσον αφορά την έλλειψη εξειδικευμένου ταλέντου Τεχνητής Νοημοσύνης στην αγορά, η κατάσταση ενδέχεται να αλλάξει στο μέλλον. Οι τάσεις χαμηλού/χωρίς κώδικα στην ανάπτυξη λογισμικού πιθανότατα θα περιλαμβάνουν την Τεχνητή Νοημοσύνη, επιτρέποντας έτσι στους οργανισμούς να προσαρμόζουν τα συστήματα σύμφωνα με τις ανάγκες τους χρησιμοποιώντας μεθόδους drag-and-drop και προκατασκευασμένα πρότυπα. Έτσι, για τις εταιρείες Insurtech, αυτό θα σημαίνει ταχύτερη ενσωμάτωση στα υπάρχοντα οικοσυστήματα και ακόμη καλύτερες επιχειρηματικές ευκαιρίες.
Είναι επίσης σημαντικό να αναφερθεί η άνοδος του Generative Pre-trained Transformer 3 (GPT-3) με την έκδοση bot ChatGPT και το εργαλείο δημιουργίας εικόνων DALL-E. Και τα δύο εργαλεία μπορούν να χρησιμοποιηθούν για δραστηριότητες μάρκετινγκ στο Insurtech.
Σύνοψη
Παρά τις εύλογες ανησυχίες και τις τρέχουσες προκλήσεις, η αξιοποίηση της Τεχνητής Νοημοσύνης για Cross-selling στην Insurtech είναι μια εξαιρετική ιδέα, ειδικά αν θέλετε να ξεκλειδώσετε νέες ευκαιρίες ανάπτυξης.
Εφαρμογές όπως η τμηματοποίηση πελατών και η ανάλυση δεδομένων με τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να πραγματοποιηθούν χωρίς να διαταραχθούν οι βασικές σας λειτουργίες και να προστεθεί αξία στις υπάρχουσες διαδικασίες. Ενώ ορισμένες άλλες πιθανές εφαρμογές, όπως οι μηχανές συστάσεων και τα chatbots, ενδέχεται να απαιτούν περισσότερη προσπάθεια, οι πιθανές βελτιώσεις αξίζουν τον κόπο.
Το πιο σημαντικό πράγμα που πρέπει να κατανοήσετε όταν εργάζεστε με την Τεχνητή Νοημοσύνη είναι η ποιότητα των δεδομένων. Πρέπει να βεβαιωθείτε ότι έχετε ακριβή, ποιοτικά δεδομένα στην ποσότητα που θα επιτρέψει στην Τεχνητή Νοημοσύνη να κάνει σωστά τους υπολογισμούς.
Εάν έχετε οποιεσδήποτε ερωτήσεις σχετικά με τη δημιουργία της λύσης σας με τεχνητή νοημοσύνη, μη διστάσετε να επικοινωνήσετε με την ομάδα μας ανά πάσα στιγμή!
Κωνσταντίνος Πατεράκης
(I write about insurTech, cyber & finance)
“Co-Founder at insTech, insurTechGR & BENEFIT f.s. Agent, IRMA, cyRM, (helping organizations to Navigate, Understand and insure, Cyber, Data privacy),
Στο insTech επικεντρωνόμαστε κυρίως στο σχεδιασμό ψηφιακών επιχειρήσεων, μέσω οργανωτικών οικοσυστημάτων (οργανωτικά μοντέλα λειτουργίας).
Βοηθάμε τους ηγέτες ν’ αναπτύξουν ψηφιακές εταιρείες & insurtech Startups υψηλών επιδόσεων, με βάση το παράδειγμα επιχείρησης μέσα σε μια επιχείρηση, (Business-in-business) όπου κάθε στέλεχος σκέφτεται και ενεργεί σαν επιχειρηματίας που διευθύνει μια μικρή επιχείρηση.
Name Goes Here
Position
Name Goes Here
Position
Name Goes Here
Position
Name Goes Here
Position
Name Goes Here
Position
Name Goes Here
Position
