Βασικές στρατηγικές για την αύξηση της κερδοφορίας στην InsureTech

Βασικές στρατηγικές για την αύξηση της κερδοφορίας στην InsureTech

Πώς μπορείτε να αυξήσετε τα κέρδη στην επιχείρηση Insurtech σας; Με τις σωστές στρατηγικές, όπως η αξιοποίηση της Τεχνητής Νοημοσύνης για εξατομικευμένα προϊόντα και η χρήση blockchain για βελτιωμένη ασφάλεια, μπορείτε να ενισχύσετε σημαντικά τα κέρδη σας. Είστε έτοιμοι να μετατρέψετε την επιχείρησή σας Insurtech σε μια κερδοφόρα δύναμη; Ανακαλύψτε πρακτικές πληροφορίες και καθοδήγηση από ειδικούς για να επιλέξετε το επιχειρηματικό μοντέλο που σας ταιριάζει.

Βασικά Σημεία

Η εξατομίκευση που βασίζεται στην τεχνητή νοημοσύνη προσαρμόζει τις προσφορές ασφάλισης στις ατομικές ανάγκες.

Η ασφάλεια του Blockchain χτίζει εμπιστοσύνη μέσω αμετάβλητων αρχείων δεδομένων.

Η επέκταση της συνεργασίας διευρύνει την εμβέλεια της αγοράς και τα κανάλια διανομής.

Η βελτιστοποίηση της εμπειρίας χρήστη ενισχύει την εμπλοκή των πελατών και την επιχειρησιακή αποτελεσματικότητα.

Fusce quis arcu at turpis sagittis imperdiet non vel felis. Aliquam id nulla finibus, lobortis sapien sed, semper mi. Curabitur pharetra elit ut vehicula faucibus. Sed nunc lacus, efficitur non accumsan et, rutrum vitae arcu. Morbi lectus tortor, pharetra id pretium at, elementum in sem. Donec hendrerit tristique neque, id semper sem semper non. Nunc quis tellus vitae metus pellentesque tempus id quis tellus. Etiam nisl elit, rutrum quis bibendum ut, viverra viverra metus. Etiam non volutpat urna, sed volutpat arcu. Suspendisse mollis eros quam, in aliquam sem interdum eget.

Consultation

Fusce quis arcu at turpis sagittis

Analytics

Fusce quis arcu at turpis sagittis

Law

Fusce quis arcu at turpis sagittis

“Το άρθρο αυτό αποτελεί μέρος της σειράς “Ο Μετασχηματισμός του Ελληνικού Ασφαλιστικού Πράκτορα” – μια στρατηγική επικοινωνίας του Digital InsurTech Hub για την ενημέρωση και εκπαίδευση του ελληνικού ασφαλιστικού κλάδου.”

Πόσο κερδοφόρα μπορεί να είναι η τεχνολογία ασφάλισης Insurtech;

Η καινοτομία InsureTech φέρνει επανάσταση στο ασφαλιστικό τοπίο με αυξημένη αποτελεσματικότητα και μειωμένο λειτουργικό κόστος μέσω προηγμένης τεχνολογίας. Αξιοποιώντας την Τεχνητή Νοημοσύνη στις ασφάλειες και το blockchain στις ασφάλειες, οι εταιρείες μπορούν να μειώσουν το κόστος έως και 30%, βελτιστοποιώντας παράλληλα διαδικασίες όπως η σύγκριση ασφαλιστηρίων συμβολαίων και η διαχείριση απαιτήσεων. Το επιχειρηματικό μοντέλο ενσωματώνει ροές εσόδων που βασίζονται σε συνδρομές για τις ασφαλιστικές εταιρείες μέσω κλιμακωτών ψηφιακών πακέτων και ενός συστήματος πωλήσεων ασφαλιστηρίων συμβολαίων που βασίζεται σε προμήθειες . Στατιστικά στοιχεία δείχνουν ότι τα μοντέλα συνδρομής σε ψηφιακές ασφαλιστικές λύσεις μπορούν να ενισχύσουν τα επαναλαμβανόμενα έσοδα κατά περισσότερο από 25% , δημιουργώντας μια ισχυρή βάση για βιώσιμη κερδοφορία. Υπάρχει επίσης μια σημαντική ευκαιρία για την αξιοποίηση υποεξυπηρετούμενων αγορών. Η καινοτόμος τεχνολογία αξιολόγησης κινδύνου και οι εξατομικευμένες υπηρεσίες που υποστηρίζονται από την ανάλυση δεδομένων στον ασφαλιστικό τομέα επιτρέπουν στις πλατφόρμες να καταγράφουν τμήματα της αγοράς που οι παραδοσιακοί ασφαλιστές έχουν παραβλέψει. Αυτή η προσέγγιση όχι μόνο βελτιώνει την εμπειρία των πελατών, αλλά και οδηγεί στην ανάπτυξη της αγοράς InsureTech επεκτείνοντας την εμβέλεια των υπηρεσιών. Για περισσότερες πληροφορίες σχετικά με τον εξορθολογισμό του επιχειρηματικού σας μοντέλου και την επίτευξη ισχυρής κερδοφορίας μέσω αυτών των στρατηγικών

Συμβουλές γρήγορης κερδοφορίας

  • Ενσωματώστε την Τεχνητή Νοημοσύνη και την ανάλυση μεγάλων δεδομένων για να μειώσετε το λειτουργικό κόστος.
  • Υιοθετήστε ένα μικτό μοντέλο εσόδων με χρεώσεις που βασίζονται τόσο σε συνδρομή όσο και σε προμήθειες.
  • Εστιάστε σε ψηφιακές ασφαλιστικές λύσεις που παρέχουν ευκολότερη πρόσβαση σε εξατομικευμένες ασφαλιστικές συμβάσεις.
  • Επιλέξτε ένα επιχειρηματικό μοντέλο για να προκαθορίσετε τον στόχο και την στρατηγική σας

Παράγοντες που επηρεάζουν την κερδοφορία

Η υιοθέτηση παίζει κρίσιμο ρόλο στη συνολική κερδοφορία των ψηφιακών ασφαλιστικών λύσεων. Για παράδειγμα, το 65% των ασφαλιστικών πρακτόρων έχουν ήδη αρχίσει να ενσωματώνουν προηγμένες ψηφιακές πλατφόρμες back office για την απλοποίηση των λειτουργιών, ενώ οι καταναλωτές που είναι εξοικειωμένοι με την τεχνολογία προτιμούν ολοένα και περισσότερο πλατφόρμες που προσφέρουν διαφάνεια και ευκολία χρήσης. Αυτή η αύξηση στην υιοθέτηση αποτελεί βασικό δείκτη της ετοιμότητας της αγοράς για τις καινοτομίες του InsureTech. Η ενσωμάτωση της Τεχνητής Νοημοσύνης (ΤΝ) στις ασφάλειες έχει βελτιώσει σημαντικά τη διαχείριση δεδομένων και την πρόληψη της απάτης. Πρόσφατες μελέτες έχουν δείξει ότι η εφαρμογή τεχνολογίας αξιολόγησης κινδύνου που βασίζεται στην ΤΝ μπορεί να μειώσει τους χρόνους επεξεργασίας έως και 50%. Τέτοιες βελτιώσεις όχι μόνο ενισχύουν την αποτελεσματικότητα, αλλά και χτίζουν εμπιστοσύνη μεταξύ των ασφαλιστών και των πελατών. Στο σημερινό ανταγωνιστικό τοπίο, η διαφοροποίηση από τα παραδοσιακά ασφαλιστικά μοντέλα είναι απαραίτητη. Οι εταιρείες InsurTech που αξιοποιούν εργαλεία αιχμής, όπως η ανάλυση μεγάλων δεδομένων και η τεχνητή νοημοσύνη, παρατηρούν βελτιωμένα περιθώρια κέρδους, με τους πρώτους χρήστες να αναφέρουν έως και 20% αύξηση κερδοφορίας σε σύγκριση με τους συμβατικούς ομολόγους τους.

 

Γρήγορες συμβουλές για την ενίσχυση της κερδοφορίας

  • Εστίαση στην αύξηση του ποσοστού υιοθέτησης μέσω της παρουσίασης φιλικής προς το χρήστη ψηφιακής τεχνολογίας ασφάλισης.
  • Επενδύστε σε λύσεις Τεχνητής Νοημοσύνης για να βελτιώσετε την ακρίβεια των δεδομένων και να μειώσετε τις δόλιες αξιώσεις.
  • Η διαφοροποίηση είναι το κλειδί. Δώστε έμφαση στο πώς οι προσπάθειές σας για ψηφιακό μετασχηματισμό μεταφράζονται σε εξοικονόμηση κόστους και ανώτερη εμπειρία πελατών.

Η Τεχνητή Νοημοσύνη Ήρθε να Μείνει & να Αλλάξει τα Πάντα

Η Απόλυτη Ανάγκη για Βελτιστοποίηση Κερδοφορίας

Οι οικονομικές πιέσεις στον κλάδο δεν μειώνονται. Τα έξοδα αυξάνονται και οι πελάτες απαιτούν περισσότερα με λιγότερα χρήματα. Η τεχνολογία δεν είναι πλέον πολυτέλεια – είναι απαραίτητη για τη βιωσιμότητα.

Οι πράκτορες που θα υιοθετήσουν συστήματα αυτοματισμού ( όπως η εισαγωγή δεδομένων) και σύγχρονα συστήματα διαχείρισης πελατών (CRM) θα:

  • Μειώσουν δραστικά το λειτουργικό κόστος.

  • Αυξήσουν την παραγωγικότητα κάθε εργαζομένου.

  • Βελτιώσουν την ακρίβεια και μειώσουν τα λάθη.

Σε έναν κόσμο σφιχτών περιθωρίων, η λειτουργική αποδοτικότητα είναι αυτό που χωρίζει τις επιτυχημένες επιχειρήσεις από αυτές που αγωνίζουν.

Ο Ψηφιακός Πελάτης Απαιτεί Προσαρμοσμένη Εμπειρία & Δίνει Τεράστια Ευκαιρία

Εδώ βρίσκεται ίσως η πιο σημαντική πτυχή της αλλαγής. Οι πελάτες έχετε συνηθίσει στην άμεση εξυπηρέτηση από apps τραπεζών και ηλεκτρονικά καταστήματα. Το ίδιο απαιτούν και από τον ασφαλιστή τους.

Και σύμφωνα με την Capgemini, υπάρχει ένα τεράστιο κενό μεταξύ προσδοκίας και πραγματικότητας: Λιγότερο από το 40% των πελατών δηλώνουν ικανοποιημένοι από τις τρέχουσες ψηφιακές υπηρεσίες των ασφαλιστικών εταιρειών και πολύ περισσότερο από τους πράκτορες.

Αυτό το κενό είναι μια χρυσή ευκαιρία για τον πράκτορα που μπορεί να το γεφυρώσει.

  • Ψηφιακή Υπογραφή Συμβάσεων: Γρήγορη, απλή και νομικά δεσμευτική.

  • Πλατφόρμες Self-Service: Ο πελάτης μπορεί να ενημερώσει τα στοιχεία του, να κατεβάσει βεβαίωση ή να κάνει αίτηση ασφάλισης online, οποιαδήποτε ώρα.

  • Προσαρμοσμένα Προϊόντα: Ασφάλιστρα που ανταποκρίνονται στην πραγματική συμπεριφορά (π.χ., “pay-how-you-drive”).

Ο πράκτορας που μπορεί να συνδυάσει την προσωπική σχέση εμπιστοσύνης με την άνεση της ψηφιακής εμπειρίας θα γίνει αντικατάστατος.

Η 24μηνη Προθεσμία: Γιατί το Παράθυρο Κλείνει

Δύο μεγάλες αλλαγές έρχονται που θα καθορίσουν ποιος θα επιβιώσει:

1. Η Νέα Γενιά Πελατών

Οι millennials και η Gen Z – που αποτελούν ήδη το 40% της ελληνικής αγοράς – δεν περιμένουν. Θέλουν άμεση εξυπηρέτηση, διαφάνεια στην τιμολόγηση, και ψηφιακές λύσεις. Αν δεν τις βρουν από εσάς, θα τις βρουν αλλού.

2. Η Κανονιστική Πίεση

Ο νόμος 5116/2024 εισήγαγε υποχρεωτική ασφάλιση φυσικών καταστροφών για μεγάλες επιχειρήσεις, ξεκλειδώνοντας €200 εκατομμύρια ετήσια ασφάλιστρα. Όσοι έχουν την εξειδίκευση και τα σωστά εργαλεία για γρήγορη αξιολόγηση και τιμολόγηση, θα κερδίσουν το μεγαλύτερο μερίδιο.

Η Απάντηση στην Ερώτηση

Θα είστε ακόμα εδώ το 2030;

“Αν απαντήσετε Ναι – να ξέρετε ότι μπορει να γίνει μόνο αν αλλάξετε τρόπο λειτουργίας μέχρι το 2026.”

Η καλή είδηση; Δεν χρειάζεται να αλλάξετε τον τρόπο που κάνετε business. Χρειάζεται να αλλάξετε τα εργαλεία που χρησιμοποιείτε για να το κάνετε καλύτερα.

Οι επιτυχημένοι ασφαλιστικοί πράκτορες του 2030 δεν θα είναι τεχνολογικοί experts. Θα είναι εκείνοι που χρησιμοποιούν την τεχνολογία για να κάνουν αυτό που κάνουν καλύτερα: να χτίζουν σχέσεις εμπιστοσύνης με τους πελάτες τους.

Η ερώτηση δεν είναι “αν” θα αλλάξετε. Η ερώτηση είναι “πότε” – και το ρολόι τρέχει γρήγορα.

Συμπέρασμα: Η Επιλογή είναι Δική Σας

Ο ψηφιακός μετασχηματισμός δεν είναι μια μακρινή δυνατότητα. Είναι η τωρινή πραγματικότητα. Οι πράκτορες που θα αντιμετωπίσουν αυτές τις αλλαγές ως απειλή κινδυνεύουν να μείνουν στο περιθώριο.

Αυτοί, όμως, που θα δουν την ευκαιρία μέσα στην αλλαγή – την ευκαιρία να εξυπηρετούν καλύτερα τους πελάτες, να λειτουργούν πιο αποτελεσματικά και να μεγαλώσουν την επιχείρησή τους – είναι αυτοί που θα ορίσουν το μέλλον του κλάδου.

“Το άρθρο αυτό αποτελεί μέρος της σειράς “Ο Μετασχηματισμός του Ελληνικού Ασφαλιστικού Πράκτορα” – μια στρατηγική επικοινωνίας του Digital InsurTech Hub για την ενημέρωση και εκπαίδευση του ελληνικού ασφαλιστικού κλάδου.”

Θέλετε να εμβαθύνετε στις προκλήσεις και στις λύσεις;

Οι τάσεις που περιγράφονται εδώ είναι μόνο η κορυφή του παγόβουνου. Για να τις αναλύσετε λεπτομερώς και να μάθετε πρακτικές στρατηγικές για να ανταποκριθείτε, κατεβάστε τον δωρεάν οδηγό μας:

“5 Τάσεις που Αλλάζουν τον Ασφαλιστικό Κλάδο: Ένας Πρακτικός Οδηγός για τον Σημερινό Πράκτορα”

[ΚΑΤΕΒΑΣΤΕ ΤΟΝ ΔΩΡΕΑΝ ΟΔΗΓΟ ΕΔΩ] (Αυτός ο σύνδεσμος θα οδηγεί στη σελίδα λήψης του οδηγού στο instech.shop)


Σας ευχαριστούμε που διαβάσατε αυτό το άρθρο. Το instech είναι αφιερωμένο στην ενδυνάμωση των Ελλήνων ασφαλιστικών πρακτόρων με τις καλύτερες τεχνολογικές λύσεις και γνώση.

Ο ψηφιακός μετασχηματισμός δεν είναι μια μακρινή δυνατότητα. Είναι η τωρινή πραγματικότητα. Οι πράκτορες που θα αντιμετωπίσουν αυτές τις αλλαγές ως απειλή κινδυνεύουν να μείνουν στο περιθώριο.

Αυτοί, όμως, που θα δουν την ευκαιρία μέσα στην αλλαγή – την ευκαιρία να εξυπηρετούν καλύτερα τους πελάτες, να λειτουργούν πιο αποτελεσματικά και να μεγαλώσουν την επιχείρησή τους – είναι αυτοί που θα ορίσουν το μέλλον του κλάδου.

“Το άρθρο αυτό αποτελεί μέρος της σειράς “Ο Μετασχηματισμός του Ελληνικού Ασφαλιστικού Πράκτορα” – μια στρατηγική επικοινωνίας του Digital InsurTech Hub για την ενημέρωση και εκπαίδευση του ελληνικού ασφαλιστικού κλάδου.”

Θέλετε να εμβαθύνετε στις προκλήσεις και στις λύσεις;

Οι τάσεις που περιγράφονται εδώ είναι μόνο η κορυφή του παγόβουνου. Για να τις αναλύσετε λεπτομερώς και να μάθετε πρακτικές στρατηγικές για να ανταποκριθείτε, κατεβάστε τον δωρεάν οδηγό μας:

“5 Τάσεις που Αλλάζουν τον Ασφαλιστικό Κλάδο: Ένας Πρακτικός Οδηγός για τον Σημερινό Πράκτορα”

[ΚΑΤΕΒΑΣΤΕ ΤΟΝ ΔΩΡΕΑΝ ΟΔΗΓΟ ΕΔΩ] (Αυτός ο σύνδεσμος θα οδηγεί στη σελίδα λήψης του οδηγού στο instech.shop)


Σας ευχαριστούμε που διαβάσατε αυτό το άρθρο. Το instech είναι αφιερωμένο στην ενδυνάμωση των Ελλήνων ασφαλιστικών πρακτόρων με τις καλύτερες τεχνολογικές λύσεις και γνώση.

Ο ψηφιακός μετασχηματισμός δεν είναι μια μακρινή δυνατότητα. Είναι η τωρινή πραγματικότητα. Οι πράκτορες που θα αντιμετωπίσουν αυτές τις αλλαγές ως απειλή κινδυνεύουν να μείνουν στο περιθώριο.

Αυτοί, όμως, που θα δουν την ευκαιρία μέσα στην αλλαγή – την ευκαιρία να εξυπηρετούν καλύτερα τους πελάτες, να λειτουργούν πιο αποτελεσματικά και να μεγαλώσουν την επιχείρησή τους – είναι αυτοί που θα ορίσουν το μέλλον του κλάδου.

“Το άρθρο αυτό αποτελεί μέρος της σειράς “Ο Μετασχηματισμός του Ελληνικού Ασφαλιστικού Πράκτορα” – μια στρατηγική επικοινωνίας του Digital InsurTech Hub για την ενημέρωση και εκπαίδευση του ελληνικού ασφαλιστικού κλάδου.”

Θέλετε να εμβαθύνετε στις προκλήσεις και στις λύσεις;

Οι τάσεις που περιγράφονται εδώ είναι μόνο η κορυφή του παγόβουνου. Για να τις αναλύσετε λεπτομερώς και να μάθετε πρακτικές στρατηγικές για να ανταποκριθείτε, κατεβάστε τον δωρεάν οδηγό μας:

“5 Τάσεις που Αλλάζουν τον Ασφαλιστικό Κλάδο: Ένας Πρακτικός Οδηγός για τον Σημερινό Πράκτορα”

[ΚΑΤΕΒΑΣΤΕ ΤΟΝ ΔΩΡΕΑΝ ΟΔΗΓΟ ΕΔΩ] (Αυτός ο σύνδεσμος θα οδηγεί στη σελίδα λήψης του οδηγού στο instech.shop)


Σας ευχαριστούμε που διαβάσατε αυτό το άρθρο. Το instech είναι αφιερωμένο στην ενδυνάμωση των Ελλήνων ασφαλιστικών πρακτόρων με τις καλύτερες τεχνολογικές λύσεις και γνώση.

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

Name Goes Here

Position

Name Goes Here

Name Goes Here

Position

Name Goes Here

Name Goes Here

Position

Name Goes Here

Name Goes Here

Position

Name Goes Here

Name Goes Here

Position

Name Goes Here

Name Goes Here

Position

Ο Ασφαλιστικός Πράκτορας στην Ψηφιακή Εποχή. Κίνδυνος ή Ευκαιρία;

Ο Ασφαλιστικός Πράκτορας στην Ψηφιακή Εποχή. Κίνδυνος ή Ευκαιρία;

Η Ελληνική Πραγματικότητα: Αριθμοί που Προκαλούν Ανησυχία

“Η ελληνική ασφαλιστική αγορά αξίας €4.99 δισ. το 2024 βρίσκεται σε μια ιστορική καμπή. Οι παραδοσιακοί ασφαλιστικοί διαμεσλαβητές διατηρούν το 39.7% του συνόλου των ασφαλίστρων (πηγή: Mordor Intelligence ) , υποστηριζόμενοι από 1.600 μεσαία ή μεγαλύτερα πρακτορεία, ενώ ο τομέας των τραπεζοασφαλειών βρίσκεται σε καλό δρόμο για τον υψηλότερο ετήσιο ρυθμό ανάπτυξης (CAGR) 8,23% έως το 2030. Οι τράπεζες ενσωματώνουν τα ασφαλιστικά προιόντα στις κινητές και online πλατφόρμες, δημιουργώντας μια απρόσκοπτη εμπειρία που οι παραδοσιακοί πράκτορες δυσκολεύονται να εφαρμόσουν. Τα νούμερα και η διεθνής εμπειρία δείχνουν ότι όσοι δεν προσαρμόζονται, εξαφανίζονται.”

“Το άρθρο αυτό αποτελεί μέρος της σειράς “Ο Μετασχηματισμός του Ελληνικού Ασφαλιστικού Πράκτορα” – μια στρατηγική επικοινωνίας του Digital InsurTech Hub για την ενημέρωση και εκπαίδευση του ελληνικού ασφαλιστικού κλάδου.”

Η Σημερινή πραγματικότητα

Το ημερολόγιο στο smartphone δείχνει 24η Σεπτεμβρίου 2025. Κάθεστε στο γραφείο σας με έναν πελάτη (63 ετών) που πρέπει να ανανεώσει το ασφαλιστήριο ζωής το οποίο τροποποιήσατε (αυξήσατε το απαλλασσόμενο ποσό), μόλις πριν 18 μήνες, για να του μειώσετε το ασφάλιστρο. Είναι απέναντι σας και διαμαρτύρεται. Η εταιρεία άλλαξε το ετησίως ανανεούμενο συμβόλαιο του με ένα νέο (αντίστοιχο) και του έστειλε 3 επιλογές: είτε 35% αύξηση για την μετάβαση σε ένα παρόμοιο πλάνο, είτε υποδεέστερο πλάνο σε ελαφρώς καλύτερη τιμή, είτε μετά από 32 έτη να το ακυρώσει. Εσείς προσπαθείτε να τον ηρεμίσετε και να του εξηγήσετε γιατί αυτό δεν είναι “κόλπο” αλλά αναγκαιότητα επιβίωσης των εταιρειών.

Ταυτόχρονα, η γραμματέας σας μιλάει στο τηλέφωνο με παλαιό πελάτη όπου θα ακυρώσει το συμβόλαιο αυτοκινήτου. Η κόρη του, 25 χρονών, μόλις έκλεισε φθηνότερη ασφάλεια αυτοκινήτου online σε 10 λεπτά – χωρίς να τον ρωτήσει.

Η ερώτηση είναι μία: Πόσο καιρό ακόμα θα μπορείτε να εξηγείτε αντί να λύνετε προβλήματα;

Η Νέα Πραγματικότητα: Τεχνολογία & Ανθρώπινη Σχέση

Η McKinsey στην πιο πρόσφατη έκθεσή της για την παγκόσμια ασφαλιστική αγορά του 2025 είναι κατηγορηματική: “Πρωτίστως, ο ρόλος του καταξιωμένου παραδοσιακού πράκτορα θα πρέπει να εξελιχθεί, για να προσφέρει μεγαλύτερη αξία στους πελάτες, για να διατηρήσει τη σχετικότητά του στους περισσότερους κλάδους, ιδιαίτερα στους τιμολογημένους κινδύνους αυτοκινήτων, ευθυνών και κατοικιών.”

“Μέχρι στιγμής, η αναδιάρθρωση σε επίπεδο κλάδου με AI έχει μετρήσιμο αντίκτυπο σε βασικά μέρη των ασφαλιστικών διαμεσολαβητών και επιχειρήσεων πρακτόρευσης, συμπεριλαμβανομένης της βελτίωσης 10% – 20% στα ποσοστά επιτυχίας των νεοεισερχόμενων στην αγορά και τα ποσοστά μετατροπής προσφορών σε πωλήσεις, “

Οι μεγάλες διεθνείς εταιρείες συμβούλων – IBM, Deloitte, Capgemini – συμφωνούν σε ένα σημείο: Η τεχνολογία δεν αντικαθιστά την ανθρώπινη σχέση στην ασφάλιση. Την ενισχύει.

Η ενσωμάτωση στρατηγικών συνεργασιών όχι μόνο διευρύνει την εμβέλεια της αγοράς, αλλά και ενισχύει τη συνολική μας θέση σε ένα ανταγωνιστικό χρηματο-ασφαλστικό τοπίο.

Συμβουλές Στρατηγικής Συνεργασίας

Εντοπίστε συνεργάτες που ευθυγραμμίζονται με τους τεχνολογικούς σας στόχους και τους στόχους επέκτασης στην αγορά.

Αξιοποιήστε την ανάλυση δεδομένων στον ασφαλιστικό τομέα για να βελτιστοποιήσετε τα αποτελέσματα των κοινοπραξιών.

Διασφάλιση σαφών καναλιών επικοινωνίας για την τήρηση της κανονιστικής συμμόρφωσης και την προστασία των δεδομένων των πελατών.

Η Τεχνητή Νοημοσύνη Ήρθε να Μείνει & να Αλλάξει τα Πάντα

Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) δεν είναι πλέον θέμα επιστημονικής φαντασίας. Είναι ένα πρακτικό εργαλείο που αναδιαμορφώνει δραστικά την αποδοτικότητα. Σύμφωνα με την McKinsey, η τεχνητή νοημοσύνη (AI) αναμένεται να δημιουργήσει αξία άνω του 1 τρισεκατομμυρίου δολαρίων στον παγκόσμιο ασφαλιστικό κλάδο.

Οι ασφαλιστικοί πράκτορες που θα επιβιώσουν είναι εκείνοι, που θα συνδυάσουν την τεχνολογική αναβάθμιση με βαθιά κατανόηση των αναδυόμενων αναγκών των πελατών τους.

Στην πράξη αυτό σημαίνει:

  • Αυτοματισμός των επαναλαμβανόμενων εργασιών για περισσότερο χρόνο με πελάτες και πωλήσεις
  • Δεδομένα και analytics για εξατομικευμένες προσφορές βάσει των αναγκών τους
  • Ψηφιακά κανάλια για 24/7 εξυπηρέτηση χωρίς να χάνεται η προσωπική επαφή.
  • AI-powered tools για γρηγορότερη αξιολόγηση κινδύνου και την φθηνότερη δυνατή τιμολόγηση

Η Απόλυτη Ανάγκη για Βελτιστοποίηση Κερδοφορίας

Οι οικονομικές πιέσεις στον κλάδο δεν μειώνονται. Τα έξοδα αυξάνονται και οι πελάτες απαιτούν περισσότερα με λιγότερα χρήματα. Η τεχνολογία δεν είναι πλέον πολυτέλεια – είναι επένδυση απαραίτητη για τη βιωσιμότητα.

Οι πράκτορες που θα υιοθετήσουν συστήματα αυτοματισμού (όπως η εισαγωγή δεδομένων) και σύγχρονα συστήματα διαχείρισης πελατών (CRM) θα:

  • Μειώσουν δραστικά το λειτουργικό κόστος.

  • Αυξήσουν την παραγωγικότητα κάθε εργαζομένου και των πωλήσεων.

  • Βελτιώσουν την ακρίβεια (εξατομίκευση) και μειώνουν τα λάθη.

Σε έναν κόσμο σφιχτών περιθωρίων, η λειτουργική αποδοτικότητα είναι αυτό που χωρίζει τις επιτυχημένες επιχειρήσεις από αυτές που αγωνίζονται να επιβιώσουν.

Οι στρατηγικές πρωτοβουλίες στον τομέα της ασφαλιστικής τεχνολογίας πρέπει να επικεντρωθούν στην αξιοποίηση αναδυόμενων τεχνολογιών και καινοτόμων συνεργασιών με καταξιωμένα clusters και εξειδικευμένα οικοσυστήματα  για την αύξηση των εσόδων. Υιοθετώντας την οικονομία κλίμακας και την λήψη αποφάσεων που βασίζονται σε δεδομένα και βελτιώνοντας την εμπειρία των πελατών, οι επαγγελματίες και οι επιχειρήσεις ασφαλιστικής διαμεσολάβησης μπορούν να βελτιστοποιήσουν αποτελεσματικά τις λειτουργίες τους και να ενισχύσουν την κερδοφορία.

Στρατηγικές για την αύξηση της κερδοφορίας

  • Αξιοποιήστε την Τεχνητή Νοημοσύνη για Εξατομικευμένα Προϊόντα
      • Χρησιμοποιήστε την Τεχνητή Νοημοσύνη για να αναλύσετε δεδομένα πελατών, να ενεργοποιήσετε τη δυναμική τιμολόγηση και να βελτιώσετε την υποστήριξη χρηστών για εξατομικευμένες προσφορές ασφάλισης.
  • Ταιριάξτε το καινοτόμο όραμα σας με ένα insurtech επιχειρηματικό μοντέλο
      • Εφαρμόστε ένα επιχειρηματικό μοντέλο για να μπορέσετε να δημιουργήσετε μια στρατηγική ανάπτυξης startup εταιρείας και να χτίσετε την εμπιστοσύνη των καταναλωτών με αμετάβλητη καινοτόμα πορεία.
  • Επέκταση της εμβέλειας της αγοράς μέσω στρατηγικών συνεργασιών
      • Συνεργαστείτε με Οικοσυστήματα, clusters, εταιρείες τεχνολογίας, χρηματοπιστωτικά ιδρύματα και διεθνείς εταίρους για τη διεύρυνση της διανομής και την καινοτομία στις στρατηγικές αγοράς.
  • Βελτιστοποιήστε την εμπειρία πελατών με φιλικά προς το χρήστη εργαλεία
      • Αναπτύξτε εύχρηστες πλατφόρμες και λύσεις για κινητά για την απλοποίηση της διαχείρισης πολιτικών και τη συνεχή βελτίωση των διεπαφών πελατών.
  • Επενδύστε σε Συνεχή Καινοτομία και Αναβαθμίσεις Τεχνολογίας
      • Δώστε προτεραιότητα στη συνεχή έρευνα και ανάπτυξη, ώστε να παραμένετε ένα βήμα μπροστά από τις τάσεις του κλάδου και να καλλιεργείτε μια κουλτούρα καινοτομίας.

Ο Ψηφιακός Πελάτης Απαιτεί Προσαρμοσμένη Εμπειρία & Δίνει Τεράστια Ευκαιρία

Εδώ βρίσκεται ίσως η πιο σημαντική πτυχή της αλλαγής. Οι πελάτες έχετε συνηθίσει στην άμεση εξυπηρέτηση από apps τραπεζών και ηλεκτρονικά καταστήματα. Το ίδιο απαιτούν και από τον ασφαλιστή τους.

Και σύμφωνα με την Capgemini, υπάρχει ένα τεράστιο κενό μεταξύ προσδοκίας και πραγματικότητας: Λιγότερο από το 40% των πελατών δηλώνουν ικανοποιημένοι από τις τρέχουσες ψηφιακές υπηρεσίες των ασφαλιστικών εταιρειών και πολύ περισσότερο από τους πράκτορες.

Αυτό το κενό είναι μια χρυσή ευκαιρία για τον πράκτορα που μπορεί να το γεφυρώσει.

  • Ψηφιακή Υπογραφή Αιτήσεων: Γρήγορη, απλή και νομικά δεσμευτική.
  • Πλατφόρμες Self-Service: Ο πελάτης μπορεί να ενημερώσει τα στοιχεία του, να κατεβάσει βεβαίωση ή να κάνει αίτηση ασφάλισης online, οποιαδήποτε ώρα.
  • Προσαρμοσμένα Προϊόντα: Ασφάλιστρα που ανταποκρίνονται στην πραγματική συμπεριφορά (π.χ., “pay-how-you-drive”).

Ο πράκτορας που μπορεί να συνδυάσει την προσωπική σχέση εμπιστοσύνης με την άνεση της ψηφιακής εμπειρίας θα γίνει αναντικατάστατος.

Η 24μηνη Προθεσμία: Γιατί το Παράθυρο Κλείνει

Δύο μεγάλες αλλαγές έρχονται που θα καθορίσουν ποιος θα επιβιώσει:

1. Η Νέα Γενιά Πελατών

Οι millennials και η Gen Z – που αποτελούν ήδη το 40% της ελληνικής αγοράς – δεν περιμένουν. Θέλουν άμεση εξυπηρέτηση, διαφάνεια στην τιμολόγηση, και ψηφιακές λύσεις. Αν δεν τις βρουν από εσάς, θα τις βρουν αλλού.

2. Η Κανονιστική Πίεση

Ο νόμος 5116/2024 εισήγαγε υποχρεωτική ασφάλιση φυσικών καταστροφών για μεγάλες επιχειρήσεις, ξεκλειδώνοντας €200 εκατομμύρια ετήσια ασφάλιστρα. Όσοι έχουν την εξειδίκευση και τα σωστά εργαλεία για γρήγορη αξιολόγηση και τιμολόγηση, θα κερδίσουν το μεγαλύτερο μερίδιο.

Η Απάντηση στην Ερώτηση

Θα είστε ακόμα εδώ το 2030;

“Αν απαντήσετε Ναι – να ξέρετε ότι μπορει να γίνει μόνο αν αλλάξετε τρόπο λειτουργίας μέχρι το 2026.”

Η κακή είδηση; Δεν χρειάζεται μόνο να αλλάξετε νοοτροπία αλλά και α) τον τρόπο που κάνετε business β) τον τρόπο και το % που επανεπενδύετε τα κέρδη γ) να αλλάξετε τα εργαλεία που χρησιμοποιείτε για να το κάνετε καλύτερα.

Οι επιτυχημένοι ασφαλιστικοί πράκτορες του 2030 δεν θα είναι μόνο τεχνολογικοί experts. Θα είναι εκείνοι που χρησιμοποιούν την τεχνολογία για να κάνουν αυτό που κάνουν καλύτερα: να χτίζουν σχέσεις εμπιστοσύνης με τους πελάτες τους.

Η ερώτηση δεν είναι “αν” θα αλλάξετε. Η ερώτηση είναι “πότε” – και το ρολόι τρέχει γρήγορα.

Συμπέρασμα: Η Επιλογή είναι Δική Σας

Ο ψηφιακός μετασχηματισμός δεν είναι μια μακρινή δυνατότητα. Είναι η τωρινή πραγματικότητα. Οι πράκτορες που θα αντιμετωπίσουν αυτές τις αλλαγές ως απειλή κινδυνεύουν να μείνουν στο περιθώριο.

Αυτοί, όμως, που θα δουν την ευκαιρία μέσα στην αλλαγή – την ευκαιρία να εξυπηρετούν καλύτερα τους πελάτες, να λειτουργούν πιο αποτελεσματικά και να μεγαλώσουν την επιχείρησή τους – είναι αυτοί που θα ορίσουν το μέλλον του κλάδου.

“Το άρθρο αυτό αποτελεί μέρος της σειράς “Ο Μετασχηματισμός του Ελληνικού Ασφαλιστικού Πράκτορα” – μια στρατηγική επικοινωνίας του Digital InsurTech Hub για την ενημέρωση και εκπαίδευση του ελληνικού ασφαλιστικού κλάδου.”

Θέλετε να εμβαθύνετε στις προκλήσεις και στις λύσεις;

Οι τάσεις που περιγράφονται εδώ είναι μόνο η κορυφή του παγόβουνου. Για να τις αναλύσετε λεπτομερώς και να μάθετε πρακτικές στρατηγικές για να ανταποκριθείτε, διαβάστε τα επόμενα άρθρα μας και κατεβάστε τους δωρεάν οδηγούς:


Σας ευχαριστούμε που διαβάσατε αυτό το άρθρο. Το instech Digital Hub είναι αφιερωμένο στην ενδυνάμωση των Ελλήνων ασφαλιστικών πρακτόρων με τις καλύτερες τεχνολογικές λύσεις και γνώση.

ΔΕΙΤΕ ΤΟ ΕΠΟΜΕΝΟ ΑΡΘΡΟ: Τα 3 θεμέλια για ένα βιώσιμο ασφαλιστικό πρακτορείο

Ο ψηφιακός μετασχηματισμός δεν είναι μια μακρινή δυνατότητα. Είναι η τωρινή πραγματικότητα. Οι πράκτορες που θα αντιμετωπίσουν αυτές τις αλλαγές ως απειλή κινδυνεύουν να μείνουν στο περιθώριο.

Αυτοί, όμως, που θα δουν την ευκαιρία μέσα στην αλλαγή – την ευκαιρία να εξυπηρετούν καλύτερα τους πελάτες, να λειτουργούν πιο αποτελεσματικά και να μεγαλώσουν την επιχείρησή τους – είναι αυτοί που θα ορίσουν το μέλλον του κλάδου.

“Το άρθρο αυτό αποτελεί μέρος της σειράς “Ο Μετασχηματισμός του Ελληνικού Ασφαλιστικού Πράκτορα” – μια στρατηγική επικοινωνίας του Digital InsurTech Hub για την ενημέρωση και εκπαίδευση του ελληνικού ασφαλιστικού κλάδου.”

Θέλετε να εμβαθύνετε στις προκλήσεις και στις λύσεις;

Οι τάσεις που περιγράφονται εδώ είναι μόνο η κορυφή του παγόβουνου. Για να τις αναλύσετε λεπτομερώς και να μάθετε πρακτικές στρατηγικές για να ανταποκριθείτε, κατεβάστε τον δωρεάν οδηγό μας:

“5 Τάσεις που Αλλάζουν τον Ασφαλιστικό Κλάδο: Ένας Πρακτικός Οδηγός για τον Σημερινό Πράκτορα”

[ΚΑΤΕΒΑΣΤΕ ΤΟΝ ΔΩΡΕΑΝ ΟΔΗΓΟ ΕΔΩ] (Αυτός ο σύνδεσμος θα οδηγεί στη σελίδα λήψης του οδηγού στο instech.shop)


Σας ευχαριστούμε που διαβάσατε αυτό το άρθρο. Το instech είναι αφιερωμένο στην ενδυνάμωση των Ελλήνων ασφαλιστικών πρακτόρων με τις καλύτερες τεχνολογικές λύσεις και γνώση.

Ο ψηφιακός μετασχηματισμός δεν είναι μια μακρινή δυνατότητα. Είναι η τωρινή πραγματικότητα. Οι πράκτορες που θα αντιμετωπίσουν αυτές τις αλλαγές ως απειλή κινδυνεύουν να μείνουν στο περιθώριο.

Αυτοί, όμως, που θα δουν την ευκαιρία μέσα στην αλλαγή – την ευκαιρία να εξυπηρετούν καλύτερα τους πελάτες, να λειτουργούν πιο αποτελεσματικά και να μεγαλώσουν την επιχείρησή τους – είναι αυτοί που θα ορίσουν το μέλλον του κλάδου.

“Το άρθρο αυτό αποτελεί μέρος της σειράς “Ο Μετασχηματισμός του Ελληνικού Ασφαλιστικού Πράκτορα” – μια στρατηγική επικοινωνίας του Digital InsurTech Hub για την ενημέρωση και εκπαίδευση του ελληνικού ασφαλιστικού κλάδου.”

Θέλετε να εμβαθύνετε στις προκλήσεις και στις λύσεις;

Οι τάσεις που περιγράφονται εδώ είναι μόνο η κορυφή του παγόβουνου. Για να τις αναλύσετε λεπτομερώς και να μάθετε πρακτικές στρατηγικές για να ανταποκριθείτε, κατεβάστε τον δωρεάν οδηγό μας:

“5 Τάσεις που Αλλάζουν τον Ασφαλιστικό Κλάδο: Ένας Πρακτικός Οδηγός για τον Σημερινό Πράκτορα”

[ΚΑΤΕΒΑΣΤΕ ΤΟΝ ΔΩΡΕΑΝ ΟΔΗΓΟ ΕΔΩ] (Αυτός ο σύνδεσμος θα οδηγεί στη σελίδα λήψης του οδηγού στο instech.shop)


Σας ευχαριστούμε που διαβάσατε αυτό το άρθρο. Το instech είναι αφιερωμένο στην ενδυνάμωση των Ελλήνων ασφαλιστικών πρακτόρων με τις καλύτερες τεχνολογικές λύσεις και γνώση.

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

Name Goes Here

Position

Name Goes Here

Name Goes Here

Position

Name Goes Here

Name Goes Here

Position

Name Goes Here

Name Goes Here

Position

Name Goes Here

Name Goes Here

Position

Name Goes Here

Name Goes Here

Position

Βασικές στρατηγικές για την αύξηση της κερδοφορίας στην InsureTech

Μελέτες περίπτωσης: Ψηφιακός Παραδοσιακός Πράκτορας 29 ετών

ΜΕΛΕΤΗ ΠΕΡΙΠΤΩΣΗΣ Α: “Ο Ανερχόμενος” (Νεαρός Πράκτορας 25-35 ετών)

Υπόβαθρο & Προκλήσεις

Προφίλ: Κωνσταντίνος Α., 29 ετών, Θεσσαλονίκη

Εμπειρία: 18 μήνες στον ασφαλιστικό κλάδο σαν ανεξάρτητος πράκτορας. Είχε εργαστεί σαν πράκτορας αποκλειστικής συνεργασίας σε μεγάλη ασφαλιστική εταιρεία κυρίως ζωής για 26 μήνες

Εξειδίκευση/Χαρτοφυλάκιο/πελάτες : Ιδιωτική περιουσία Ασφάλειες υγείας (25%), αυτοκινήτου (65%) & Λοιποί κλάδοι (10%) / (180.000)/(450) 

Αρχική κατάσταση: Εργαζόμενος σε δικό του ενοικιασμένο παραδοσιακό γραφείο, στον 1ο όροφο εμπορικού κέντρου, το οποίο κληρονόμησε από τον πατέρα του.

Βασικά σημεία

Αρχικές Προκλήσεις:

  • Ανταγωνισμός με έμπειρους: Δυσκολία να αποδείξει αξιοπιστία σε πελάτες 50+ ετών
  • Χαμηλή παραγωγικότητα: 8-12 συμβόλαια/μήνα έναντι στόχου 25
  • Χρονοβόρες διαδικασίες: 3-4 ώρες ανά πελάτη για έρευνες και προσφορές
  • Περιορισμένη εμβέλεια: Μόνο τοπικό δίκτυο στη Θεσσαλονίκη

Αρχικά Στοιχεία (Ιανουάριος 2024):

  • Μηνιαία έσοδα: €1.250 (κάτω από μέσο όρο €1.342 στην Ελλάδα)
  • Νέα συμβόλαια: 8-12/μήνα
  • Ώρες εργασίας: 55-60/εβδομάδα
  • Διατήρηση πελατών: 72%
  • Ψηφιακή παρουσία: 0%

Διαδικασία Υλοποίησης

Φάση 1: Ψηφιακά Θεμέλια (Μήνες 1-2)

  • Σύστημα διαχείρισης πελατών: Μετάβαση από σύστημα Excel σε cloud (€450,00/έτος)
  • Διαδικτυακή παρουσία: Επιλογή επιχειρηματικού μοντέλου Digital Trantitional Agent με το Πλάνο  instech On Line (€700,00/έτος) + Google My Business
  • Κοινωνικά δίκτυα: LinkedIn + Facebook επιχειρηματικό προφίλ (€50,00+50,00 εφάπαξ)
  • Ψηφιακά εργαλεία: Λογισμικό σύγκρισης προσφορών για 5 ασφαλιστικές (€400,00/έτος)

Φάση 2: Αυτοματοποίηση Διαδικασιών (Μήνες 3-4)

  • Αυτόματες προσφορές: Προσφορές σε πραγματικό χρόνο από πολλαπλές εταιρείες
  • Ψηφιακές υπογραφές: Ηλεκτρονική υπογραφή για άμεσο κλείσιμο
  • Πύλη πελάτών: 24/7 πρόσβαση σε ασφαλιστήρια και ανανεώσεις (προγραμματίστηκε για μετά το 3ο έτος)
  • WhatsApp Business: Άμεση επικοινωνία με πελάτες
  • Appointment : Ο πελάτης βλέπει τα διαθέσιμα ραντεβού και κλείνει σε ημερομηνία και ώρα που επιθυμεί (περιλαμβάνεται)

Φάση 3: Μάρκετινγκ βασισμένο σε δεδομένα (Μήνες 5-6)

  • Δημιουργία πελατών: Διαφημίσεις Facebook/Google στοχεύοντας νέους επαγγελματίες (προγραμματίστηκε για μετά το 3ο έτος)
  • Βελτιστοποίηση μηχανών αναζήτησης: SEO Πανελλήνια ορατότητα (προς το παρόν γινεται από τον ιδιο με ικανοποιητικά αποτελέσματα)
  • Αναλυτικά Στοιχεία: Παρακολούθηση συμπεριφοράς πελατών και βελτιστοποίηση μετατροπών (προς το παρόν γινεται από τον ιδιο με ικανοποιητικά αποτελέσματα). Παρακολούθηση KPIs
  • Σύνδεση με Mailchimp: έγινε απευθείας αγορά πλάνου με €21,00/μήνα (προς το παρόν γινεται από τον ιδιο με ικανοποιητικά αποτελέσματα)
  • Αυτοματοποίηση παραπομπών: Αυτόματη παρακολούθηση για συστάσεις (προς το παρόν γινεται από τον ιδιο με ικανοποιητικά αποτελέσματα)

Συνολική επένδυση: €100,00/εφάπαξ και €1.802,00/έτος (λογισμικό + εργαλεία + εκπαίδευση + μάρκετινγκ)

Συνδέσου στον 1ο insurTech Επιχειρηματικό Επιταχυντή

Παρέχουμε μια πλατφόρμα για συνεργασία, δικτύωση και πρόσβαση σε πόρους, μέντορες και ευκαιρίες χρηματοδότησης.

Ο κόμβος στοχεύει να επιταχύνει την καινοτομία στον ασφαλιστικό κλάδο συνδέοντας τους ενδιαφερόμενους φορείς (πελάτες, διαμεσολαβητές και ασφαλιστικές εταιρείες) ενισχύοντας μια κουλτούρα πειραματισμού και διαταραχών.

Μετρήσιμα Αποτελέσματα

Αποτελέσματα μετά από 6 μήνες (Ιούλιος 2024):

Δείκτης Πριν (Ιαν ’24) Μετά (Ιούλ ’25) Βελτίωση
Μηνία Έσοδος €1.250 €2.890 +131%
Νέα συμβόλαια/μήνα 10 34 +240%
Χρόνος ανά πελάτη 3,5 ώρες 45 λεπτά -78%
Ώρες εργασίας/εβδομάδα 58 42 -28%
Διατήρηση πελατών 72% 89% +24%
Ψηφιακοί πελάτες 0% 65% +65%
Ποσοστό κλεισίματος 15% 38% +153%

Ανάλυση εσόδων (Ιούλιος 2024):

  • Ασφάλειες αυτοκινήτου: 1.680 € (58%)
  • Ασφάλειες Ζωής: €890 (31%)
  • Συμπληρωματικά προϊόντα: €320 (11%)

Ανάλυση Απόδοσης Επένδυσης

Κόστος Υλοποίησης:

  • Συνδρομές λογισμικού: €1.802/έτος
  • Αρχική εγκατάσταση & εκπαίδευση: €400
  • Προϋπολογισμός μάρκετινγκ: €0 (προς το παρόν γινεται από τον ιδιο με ικανοποιητικά αποτελέσματα)
  • Συνολικό κόστος: €2.302

Οικονομικά Αποτελέσματα:

  • Αύξηση μηνιαίων εσόδων: €11,640,00
  • Επιπλέον έσοδα: €19.680
  • Απόδοση επένδυσης: 935% σε 12 μήνες
  • Σημείο ισορροπίας: 18 μήνες

Προβλεπόμενος ετήσιος αντίκτυπος:

  • Ετήσια έσοδα 2025: €34.680 (έναντι €15.000 πριν)
  • Αύξηση καθαρών κερδών: €17.480 ετησίως
  • Εξοικονόμηση χρόνου: 16 ώρες/εβδομάδα για προσωπική ανάπτυξη

Διεθνές Benchmarking:

Σύμφωνα με McKinsey Digital Insurance Report 2024:

  • Μέσος ROI insurtech platforms: 340% σε 18 μήνες
  • Average payback period: 8-12 μήνες
  • Digital adoption rate: 45-60% σε 24 μήνες

Η επίδοση του Κωνσταντίνου βρίσκεται στο top 15% των διεθνών cases.

Μαρτυρίες Πελατών & Πράκτορα

Μαρτυρία Πράκτορα:

“Σε 18 μήνες πέρασα από 10 στα 34 συμβόλαια τον μήνα. Το πιο σημαντικό; Οι πελάτες με εμπιστεύονται περισσότερο γιατί τους δίνω άμεσες, ακριβείς προσφορές. Πλέον δουλεύω έξυπνα, όχι σκληρά.”

Μαρτυρίες Πελατών:

“Ο Κωνσταντίνος μου έστειλε 5 προσφορές σε 10 λεπτά και υπογράψαμε διαδικτυακά την ίδια μέρα. Στο προηγούμενο γραφείο περίμενα 3 μέρες!”
– Μαρία Κ., 34 ετών, Διευθύντρια Ψηφιακού Μάρκετινγκ

“Μπορώ να δω το ασφαλιστήριό μου 24 ώρες το 24ωρο από το κινητό. Όταν είχα ζημιά, ο Κωνσταντίνος με καθοδήγησε διαδικτυακά για τη δήλωση.”
– Γιάννης Σ., 28 ετών, Μηχανικός Λογισμικού

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:

Διδάγματα

Επιτυχημένα Στοιχεία:

  1. Ταχύτητα στην αγορά: Οι νέοι επαγγελματίες εκτιμούν ταχύτητα & ευκολία
  2. Ψηφιακή προτεραιότητα: 35% των πελατών από διαδικτυακά κανάλια σε 18 μήνες και 45% σε 3 έτη
  3. Διαφάνεια δημιουργεί εμπιστοσύνη: Προσφορές σε πραγματικό χρόνο αυξάνουν το ποσοστό κλεισίματος
  4. Αυτοματοποίηση εξοικονομεί χρόνο: 16 λιγότερες ώρες/εβδομάδα

Προκλήσεις:

  1. Καμπύλη μάθησης: 12 μήνες για πλήρη υιοθέτηση
  2. Αρχική αντίσταση: Μεγαλύτεροι σε ηλικία πελάτες (50+) χρειάζονται περισσότερη υποστήριξη
  3. Αντοχή πελατών: Πιλοτικά προγράμματα με έμπιστους πελάτες δημιούργησαν κοινωνική απόδειξη
  4. Αντίδραση ανταγωνισμού: Καθιερωμένοι πράκτορες άρχισαν ψηφιακό μετασχηματισμό
  5. Συγκρουση ενσωμάτωσης: 18μηνο timeline – κρίσιμο σημείο η καθυστέρηση μετά την αγορά

Βέλτιστες Πρακτικές:

  • Υβριδική προσέγγιση: Ψηφιακή αποδοτικότητα + προσωπική επαφή
  • Συνεχής μάθηση: Μηνιαία εκπαίδευση σε νέα εργαλεία
  • Κατηγοριοποίηση πελατών: Διαφορετικές προσεγγίσεις για διαφορετικές ηλικίες
  • Αποφάσεις βασισμένες σε δεδομένα: Εβδομαδιαία ανάλυση για βελτιστοποίηση

Κρίσιμοι Παράγοντες Επιτυχίας:

  1. Δέσμευση: Ηγεσία και ξεκάθαρο όραμα από την αρχή
  2. Επικοινωνία με πελάτες: Διαφανής διαδικασία και τακτικές ενημερώσεις.
  3. Συνεχής μάθηση: Μηνιαίες εκπαιδευτικές συνεδρίες και ανταλλαγή γνώσεων μεταξύ ομοτίμων

Διεθνείς Best Practices που Εφαρμόστηκαν:

  • Αρχιτεκτονική με προτεραιότητα το API:(σύμφωνα με UK’s insurtech standards)
  • GDPR compliance ως competitive advantage
  • Mobile-first design (ακολουθώντας τις τάσεις της ασφαλιστικής τεχνολογίας στις σκανδιναβικές χώρες)
  • Αναλυτικά στοιχεία σε πραγματικό χρόνο (βάσει μετρήσεων SaaS της Silicon Valley)

Μελλοντικοί Στόχοι (Επόμενοι 12 μήνες)

Επέκταση Υπηρεσιών

  • Προτάσεις με τεχνητή νοημοσύνη: Προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία για cross-selling Εφαρμογή
  • White-label για κινητά: Επώνυμη εφαρμογή για πράκτορες κορυφαίας κατηγορίας
  • Σουίτα προηγμένων αναφορών: Πίνακας ελέγχου επιχειρηματικής ευφυΐας

Στόχοι Ανάπτυξης

  • Παραγωγή: 50+ συμβόλαια/μήνα (47% αύξηση)
  • Πελατειακή βάση: 1.200+ ενεργοί πελάτες
  • Μέσο μέγεθος συναλλαγής €95 → €120 (26% αύξηση)

Λειτουργική Αριστεία:

  • Ικανοποίηση πελατών: 90%+ βαθμολογία NPS
  • Ψηφιακή υιοθέτηση: 80%+ των διαδικασιών

Ενσωματωμένη βελτιστοποίηση: Μείωση σε 12 μήνες με δομημένα ορόσημα

Βελτιωμένο Value Proposition

Μοναδικά σημεία πώλησης:

  • Ταχύτερη απόδοση επένδυσης στην ελληνική αγορά: 18 μήνες απόσβεση έναντι 8-12 μέσου όρου του κλάδου

  • Ολοκληρωμένο ψηφιακό οικοσύστημα: Αυτοματισμός από άκρο σε άκρο έναντι κατακερματισμένων λύσεων

  • Προσαρμογή χωρίς κώδικα: Οι πράκτορες μπορούν να προσαρμοστούν χωρίς τεχνικές δεξιότητες

  • 24 ώρες το 24ωρο, 7 ημέρες την εβδομάδα πύλη πελατών: Δυνατότητες αυτοεξυπηρέτησης που μειώνουν τον λειτουργικό φόρτο

Ανταγωνιστικό πλεονέκτημα:

  • Εξειδίκευση στην τοπική αγορά με διεθνή τεχνολογικά πρότυπα

  • Ολοκληρωμένη προσέγγιση έναντι λύσεων σημείου

  • Scalable pricing model που μεγαλώνει με τον πράκτορα

  • Αποδεδειγμένο ιστορικό με μετρήσιμα αποτελέσματα

Βασικό Μήνυμα: …..

Συμπέρασμα: Ο Κωνσταντίνος απέδειξε ότι η εμπειρία + τεχνολογία δημιουργεί ανταγωνιστικό πλεονέκτημα που είναι δύσκολο να αντιγραφεί. Το μοντέλο “Digital Traditional Agent” του επέτρεψε να διατηρήσει τη personal touch που εκτιμούν οι πελάτες του ενώ παράλληλα προσφέρει την ταχύτητα και αποδοτικότητα που απαιτεί η σύγχρονη αγορά.

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

Name Goes Here

Position

Name Goes Here

Name Goes Here

Position

Name Goes Here

Name Goes Here

Position

Name Goes Here

Name Goes Here

Position

Name Goes Here

Name Goes Here

Position

Name Goes Here

Name Goes Here

Position

Βασικές στρατηγικές για την αύξηση της κερδοφορίας στην InsureTech

Ευκαιρίες εν μέσω προκλήσεων

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

Name Goes Here

Position

Name Goes Here

Name Goes Here

Position

Name Goes Here

Name Goes Here

Position

Name Goes Here

Name Goes Here

Position

Name Goes Here

Name Goes Here

Position

Name Goes Here

Name Goes Here

Position

Βασικές στρατηγικές για την αύξηση της κερδοφορίας στην InsureTech

The AI-Driven Guide to Cross-selling in 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

Name Goes Here

Position

Name Goes Here

Name Goes Here

Position

Name Goes Here

Name Goes Here

Position

Name Goes Here

Name Goes Here

Position

Name Goes Here

Name Goes Here

Position

Name Goes Here

Name Goes Here

Position

INSTECH SHOP
Επισκόπηση απορρήτου

Αυτός ο ιστότοπος χρησιμοποιεί cookies για να σας παρέχουμε την καλύτερη δυνατή εμπειρία χρήστη. Οι πληροφορίες των cookies αποθηκεύονται στο πρόγραμμα περιήγησής σας και εκτελούν λειτουργίες όπως η αναγνώρισή σας όταν επιστρέφετε στον ιστότοπό μας και βοηθώντας την ομάδα μας να καταλάβει ποια τμήματα του ιστότοπου μας θεωρείτε πιο ενδιαφέροντα και χρήσιμα.