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深度揭秘:2019年全球财险十大发展趋势

保观|专注互联网保险

过去十年中,财产保险业务总体呈缓慢上涨态势。不过,最近三年(15年至17年),实际保费增速持续放缓,从15年的4.3%跌至17年的2.8%。与此同时,行业盈利能力也面临压力,2017年全球财险的净资产收益率 (ROE)下降至5.1%。

在全球8个主要非寿险市场中,综合赔付率从2016年的99.4%升至2017年的101.8%。 主要原因在于全球自然灾害损失和车险整体理赔成本的上升。 其中,承保的自然灾害损失在2017年飙升至1350亿美元,同比增长165%,成为自1980年以来最“赔本”的一年。至于车险,由于理赔频率和严重程度的提高,其理赔损失成本不断攀升。另外,客户期望变化和科技进步也在“冲击”公司利益。

对此,财险公司开始利用技术来应对快速发展的市场环境。 他们以创新的方式使用人工智能(AI)和高级分析等技术,增强客户参与度,提高运营效率,并更好地与他们的生态系统集成。

凯捷咨询发布的一份报告中,总结了2019年全球财险行业的十大发展趋势:

1

增值服务,提升客户互动能力

关键因素

◈ 客户,尤其是年轻一代,渴望便捷、个性化、多接触的服务;

◈ 保险公司需要增加客户接触点以提高客户满意度;

◈ 智能手机和移动应用的日益普及,使保险公司能够更好地与客户打交道;

◈ 安全传感器和车载应用等互联设备,使风险预防和监控服务成为可能。

实例简述

互联设备帮助保险公司增加客户触点,打造个性化的产品组合

➤ 美国好事达保险Allstate与众包导航应用Waze合作,让Waze用户通过其App直接向Allstate请求路边救助。 另外,Allstate的手机应用Drivewise能提供道路安全提示,并对驾驶行为进行评估。

➤ 美国教会保险公司GuideOne着眼于主动降低风险。它于2018年初与智能家居服务商Roost合作,向客户免费提供Roost的智能漏水检测器和结冰探测器。

启示

➠ 移动App的形式极大地增加了客户访问便利性;

➠ 互联设备有助于收集客户数据,实现个性化销售、追加销售、交叉销售

➠ 风险预防可以帮助降低索赔成本,而货币化的服务还能开辟新的收入来源。

2

互联设备,简化索赔并提高客户参与度

关键因素

◈ 保险公司面临客户对个性化和前瞻性服务不断上升的需求。

◈ 全球市场增长-预计到2030年将有1250亿互联设备投入使用

◈ 移动App将智能手机“改造”成了功能性互联设备。

实例简述

➤ 实时数据支持“第一时间损失通知” (FNOL),缩短客户联系和索赔评估的时间

─ Certified Collateral Corporation,是一家集云、移动、车联网等技术的大型提供商。 它为保险客户提供了一种车联网产品,自动检测车辆事故,并向客户发送短信,了解他们是否需要提出索赔。

➤ 个性化保险,保费基于对风险和用途的评估

─ 美国财险公司State Auto、数据分析商Octo Telematics和在线保险市场EverQuote达成合作,为客户提供个性化的车险折扣。 用户只需在手机上安装驾驶App,就能分享他们的驾驶数据,并根据驾驶行为获得保费折扣。

启示

➠ 提高实时数据处理和执行能力。

➠ 实现更准确的承保和风险定价。

➠ 提供警告,及时止损,降低索赔成本,创造更好的客户体验。

3

语音助手,提升价值链并增强客户体验

关键因素

◈ 保险公司需要更多的经验丰富的客户接触点;

◈ 人工智能领域的进步,如自然语言处理(NLP)、语音识别等:

─ 到2021年,使用语音助手的用户预计将达到18.3亿

─ 语音助手在移动端集成的增多,使得语音应用的普及率进一步提高。

实例简述

➤ 流程简化-提供保单报价、产品信息、条款细节以及代理预约等服务。

─ 安可保险(Safeco Insurance) 推出了一款应用 “Insurance Advisor”,用户足不出户,就可以通过该服务让亚马逊语音助手Alexa为自己普及保险知识,以及查询保险代理人的联系方式。

➤ 保险教育-提供与房屋、汽车保险相关的信息库。

─ 美国前进保险(Progressive Insurance)使用谷歌Home智能语音设备,为客户提供车辆和家居护理小贴士。 话题从买车和保养,到智能家居技术,再到新家搬迁等,旨在提高客户黏度,提高保险转化率。

➤ 智能助理-可用于索赔管理。

─ 农夫保险公司(Farmers Insurance)增加了一项亚马逊Alexa技能,允许客户检查索赔状态,并获得索赔代表的联系方式。 该功能还会回答有关保险术语和保单覆盖范围等问题。

启示

➠ 创造个性化索赔体验,从而提高客户满意度。

➠ 快速、低成本地扩展支持业务。

➠ 保险公司需克服语音助手带来的网络风险隐患和隐私问题。

4

新商业模式,触达未投保的风险

关键因素

◈ 客户要求产品创新,并承认其未满足的保险需求。

◈ 更多的数据可用于细化风险评估,以提供个性化保险。

◈ 实时数据获取和处理系统的进步为复杂的业务模型铺平了道路。

实例简述

探索新的业务模式,如按需保险、参数化保险,从而解决当前的覆盖缺口,满足客户对个性化和便捷服务的需求。

➤ 按需保险 — 成本最优的便捷保障

─ 美国国际集团(AIG)旗下的加拿大旅行救援机构Travel Guard Canada,推出了一款在线按需旅游保险。 该解决方案可以利用手机的地理定位功能,感知用户何时抵达机场或边境口岸,并通过主动询问是否启动保险服务。

➤ 参数化保险 — 扩大覆盖范围,迅速解决索赔

─ 非洲风险能力保险公司(African Risk Capacity)与风险分析公司Metabiota开展试点合作,在非洲推出覆盖传染病和流行病的参数化保险

─ 在中美洲国家萨尔瓦多,小额保险巨灾风险组织(MiCRO)推出了一种参数化农产品保险,涵盖因降雨过多、严重干旱或地震灾害所导致的业务中断损失。

启示

➠ 按需保险具有成本效益,可以提高客户满意度,并开拓未投保市场。

➠ 参数保险加快理赔偿付,从而提高客户体验和保留率。

➠ 当提供动态保险时,保险公司需确保参数数据的准确性、安全性和实时性。

5

先进工具,管理网络风险

关键因素

◈ 网络安全事件频发,全面的网络保护已成为一项关键的业务需求。

◈ 海量数据可用于开发全面的网络风险评估模型。

◈ 先进的网络风险管理工具是数据处理和风险建模技术进步的结果。

实例简述

➤ 网络风险管理和损失评估工具,使承保更加准确:

─ 美国佳达(Guy Carpenter)再保险经纪公司与保险科创Cyber Cube合作,创建网络风险建模平台,应用多学科分析,帮助保险公司做出更好的承保决策。

➤ 帮助商业客户了解风险,并主动弥补漏洞:

─ 美国法特瑞互助保险公司(FM Global)为客户提供网络检测工具,全面揭示组织的风险敞口,并评估其网络安全就绪情况。

➤ 新参与者争相进入日益增长的网络安全保险市场:

─ 保险科创Kovrr打造了一个网络风险管理建模平台,帮助成熟的保险公司理解、量化和管理网络风险,并在承保方面提供支持。

启示

➠ 承保新型网络风险,并从网络安全市场中获得额外的收入流。

➠ 保险公司必须在高级分析和数据处理方面进行投资。

6

区块链技术,提高运营效率

关键因素

◈ 到2023年,保险区块链的市场规模预计将从2018年的6,450万美元增长到13.938亿美元,复合年增长率高达84.9%。

◈ 保险公司和生态系统合作伙伴迫切需要简单而安全的数据传输能力。

实例简述

➤ 区块链简化交易处理和索赔验证:

─ 安联全球企业及特殊风险公司(AGCS)为专属自保客户推出区块链原型:简化并加速了国际保险交易;与花旗银行的API集成,使AGCS企业客户间能够支付款项。

➤ 智能合同使理赔自动化,透明化:

安盛航空延误险,一款基于以太坊公链的智能合约保险产品,如果航班延误超过两个小时,则自动获得赔偿。 飞行数据由第三方提供,通过不同的方式与智能合同连接。

➤ 分布式总账技术(DLT)跟踪资产,防欺诈:

─ 全球最大钻石生产商De Beers(戴比尔斯)推出钻石行业首个区块链平台,提供有效的数字证明,并追踪钻石的每次交易。

启示

➠ DLT实现数据共享,增强保险生态系统的协作。

➠ 智能合同加速索赔支付,提高客户满意度和忠诚度。

➠ 不可变更、安全和透明的数据存储,帮助保险公司优化成本和运营效率。

7

AI和分析技术,检测欺诈并预防损失

关键因素

◈ 随着人工智能和分析技术的进步,组织能够处理多个来源的大量结构化和非结构化数据。

◈ 高利润压力迫使财险公司加强成本优化和运营效率。

◈ 据估计,保险欺诈每年给财险公司造成340亿美元的损失

实例简述

➤ 预测未来的损失事件,进而预防或将事件影响最小化:

─ 安联(AGCS)与科学分析公司Praedicat合作,通过数据分析和预测模型,预测未来的巨灾责任风险。

➤ 利用各种数据源,增强风险建模能力,并主动预防损失:

─ 美国车险初创Root Insurance从其移动App中提取的驾驶数据,衡量驾驶员的风险特征,并据此设定保费。

➤ 提高欺诈检测和预防能力:

─ 好事达保险与创企Carpe Data合作,后者利用社交媒体来检测理赔欺诈行为。

启示

➠ 预测分析技术-早期风险缓解和损失预防,从而降低索赔成本。

➠ 人工智能-欺诈检测和预防,降低公司总体成本。

➠ 通过协助客户主动预防损失,保险公司能提高客户体验并获得忠诚度。

8

内部流程自动化,改善实时数据处理

《2018年世界保险报告》显示:18.3%的受访者开发了完整的实时数据采集基础设施;24.4%的受访者正在构建一个实时数据采集的前端接口。

关键因素

◈ 提供无缝化服务、减少业务等待时间、消除人工失误;

◈ 保险公司的系统需具备处理大量实时数据的能力。

◈ 技术的快速发展使系统实现了智能自动化。

实例简述

➤ 投资自动化资源,如车联网、互联设备,以处理大量可用数据:

─ 美国UBI车险公司Metromile,提供“按里程付费”的保险模式,收集有关汽车行驶和车况数据,为驾驶员提供简化的数据和建议,并且改善索赔旅程。

➤ 使用RPA(机器人流程自动化)和AI实现内部流程自动化 — 从报价、承保和保单服务到损失报告和索赔处理:

─ 安联全球救援(Allianz Global Assistance)为旅行保险推出了SmartBenefits工具:

›› 承保人监控航班,并在航班延误时代表客户自动提出索赔

›› 理赔款自动偿付,为客户提供更大的便利。

启示

➠ 内部流程自动化可以使保险公司优化成本,提高运营效率,从而提高利润率。

➠ 自动化可以提高员工的工作效率,使他们能够专注于复杂的任务或异常情况。

➠ 实时数据处理能力可以让保险公司产生即时可操作的见解,为客户提供优质的保险体验,增强客户忠诚度。

9

InsurTech创企 — 保险业的“研发中心”

InsurTech公司正在成为保险公司的研发中心,提供各种支持服务。

关键因素

◈ 客户对创新、定制化服务的需求不断增加。

◈ 建立和维护内部研发中心的成本很高,而保险公司的遗留系统使这一挑战更加复杂。

◈ InsurTech合作提供了一种加快创新和技术采用的方法。

实例简述

➤ 参与孵化器和加速器计划,选择合适的InsurTech伙伴,开发创新技术:

─ 伦敦的Startupbootcamp,硅谷的Plug and Play,美国爱荷华州的Global Insurance Accelerator都是全球知名的保险科技孵化器项目。它们为创业公司提供了资金支持和创业指导,也为保险公司带来了合作机会。

➤ 举办黑客马拉松等保险竞赛,推动持续性创新:

─ 瑞士的苏黎世保险公司赞助了“苏黎世创新世界竞标赛”,甄选新技术,确定未来合作伙伴。

启示

➠ 快速满足客户不断变化的需求和期望。

➠ 相比开发内部项目,孵化器和加速器具有较高的成本效益。

➠ 通过短期和长期的保险科技合作伙伴,激发文化创新,并在未来的竞争格局中取得成功。

10

开放式平台,提供无缝化保险服务

保险公司正在建立开放平台和API(应用程序接口),以便更有效地与其他生态系统参与者合作。

关键因素

◈ 整合不同来源的数据,提供无缝数字体验;

◈ 简化保险服务,提高客户易访问性;

◈ 改善与生态系统中其他利益方的数据共享和协作。

实例简述

➤ 灵活的API-拓宽合作网络,提供补充服务:

─ 安盛新加坡(AXA Singapore)推出了一款交易型API,可以嵌入任何数字生态系统,合作伙伴可以使用该API向客户提供实时保险覆盖。

➤ 开放平台,提高数据共享和技术能力:

─ 2018年初,安联开始免费开放部分安联业务系统平台,供其他保险公司使用,共同开发可持续的保险生态系统。

➤ 保险科创还提出了一种开放式保险,改善客户在整个保险价值链上的旅程:

─ 美国保险科技公司Lemonade推出了“开源保单”,其特点是产品简单透明,条款易于理解,并积极鼓励保险社区的合作。

启示

➠ 利用API打通合作渠道,扩大客户基础,促进营收增长。

➠ 通过合作站点,提供及时的保险产品,改善客户旅程。

➠ 强化保险生态系统的数据共享,提高客户服务效率。