保險科技:讓保險公司利用數據重新建立競爭優勢

2020.03.13 by
李顯正
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政大企管系、Drexel卓克索大學財務碩士、MIT麻省理工學院金融科技學程。曾於匯豐、荷蘭、AIG友邦信用卡、台北富邦、遠東銀行任職信用卡及個人信貸行銷企劃主管20年。現為睿思觀通管顧公司執行長、政大公企中心金融科技概論課程教授,著有《金融科技概論》

保險科技:讓保險公司利用數據重新建立競爭優勢
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數位化的時代裡,保險公司也需要捨棄對老舊資料的眷戀,尋找更有價值的數據集,並攜手保險科技業者快速、低風險地建立解決方案。

哪個產業的決策是數據導向的?保險業絕對是其中之一;大多數保險公司擁有大量數據,但試圖將數據應用於營運時,卻面臨巨大的挑戰。保險業需要採取一些行動,才能解決這種困境。

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考量歷史數據的數量和價值,第一優先的任務,是將已儲存在資料庫中數十年與精算、保單、理賠和詐保相關的數據釋放出來,為未來進行承保、定價、作業處理、產品開發、偽冒防制等業務時,提供有利的参考資訊。在理想狀況下,這些歷史數據幾乎可以無限地利用時間和資源進行數據挖掘、搬移、儲存、資料挖掘、資料倉儲和分析,這種運用資料的方式將會很有效。

然而,任何保險公司都沒有無限的資源和時間,可投入在舊數據中尋找有價值的資訊,特別是眼前還有許多其他緊急的問題或商機要處理;此外,當市場上新保單銷售數字的持續下降,以及所有事物都朝向「亞馬遜化(Amazonification)」(即滿足客戶對即時、簡易的線上購物體驗的期望)加速發展時,企業對客戶的深入了解,以及有效運用數據來優化獲取客戶(customer acquisition)、提供個人化體驗、簡化購買流程的時代與壓力已經到來,而且無處不在。

面對如此艱困的環境,解決之道是什麼?這裡提供3種因應策略:

策略1:不要眷戀歷史資料,重新蒐集數位數據

根據摩根史坦利(Morgan Stanley)和波士頓企管顧問(BCG)共同發表的報告〈Reinventing Life Insurance Agency Distribution Globally〉指出:缺乏效率是保險業面臨的主要挑戰,特別是「老派作風的銷售流程」,既繁瑣且與要求數位體驗的客戶期望不符。 歷史或過時的數據不會隨處可見,但競爭優勢可以無處不在。基於這個論述,建議保險公司採取「數據轉傳(dataforward)」的思維,向前看而不往回看。

最好、簡單的方法是:重新開始。 透過乾淨的數據集和現代技術重新發展以數據驅動的策略,保險公司不僅可擺脫傳統數據的泥沼,且可充分利用人工智慧和機器學習等先進技術,以建立競爭優勢。此外,現代消費者多已透過線上與保險公司進行互動,因此可經由良好設計的數據蒐集方式,來深入了解客戶在搜尋什麼商品?真正的需求是什麼?這類的作法對吸引和轉換潛在客戶、設計和交付更好的產品與服務至關重要。

策略2:蒐集高質量數據,建構查詢和運用數據的能力

保險公司要能在2020年代取得成功的關鍵:「擁有高質量的數據(quality data)」以及「擁有查詢(query)和運用(use)數據的能力」。

而最快且有效的方法是提供數位化的服務體驗,同時使用現代技術從頭開始建構建全新、乾淨的數據集。但有兩個問題須先釐清:

  1. 什麼樣的數位服務體驗,可以產生最有價值的數據?
  2. 保險公司應該自行建構或向外採購所需的技術。

無論保險公司是何種商業模式,舉凡那些訪客瀏覽過公司的網站、訪客來自何處、以及訪客在搜尋或瀏覽什麼等行為相關的數據都是無價的。透過這些互動所產生的洞見(insights)將可為許多決策提供参考依據,最終都有機會使潛在客戶和保險顧問以更容易地與公司進行業務往來。

保險公司可以根據業務需求,也可以由其他類型的數據獲得更多有價值的數據。例如,與理賠和保單相關的數據便可應用在精算和審核,以便找出共通性及改善產品、定價和預防詐欺。精準的保單定價將會直接影響利潤,因此,將內、外部數據與預測分析工具結合使用,可使保險公司能夠快速地回應市場需求,同時能夠偵測出潛在的詐欺行為。根據BCG的分析,相較於能更了解客戶需求而驅動客戶購買商品的競爭對手,無法適應新的定價模式與破壞式的定價技術的保險公司將會喪失競爭優勢。

未來,根據即時數據(fresh data)收費的按需型保單(on-demand policy)應有機會爭取到目前尚未購買保險或保險保障範圍不足的消費族群,既能增加新的營收來源,也能降低獲客成本。

策略 3:與保險科技業者合作以快速建立競爭優勢

進行全面的「自行建構」與「向外購買」的分析,可以協助保險公司進行多面向的比較,包含成本與效益、開發以數據為中心的解決方案、或與供應商合作之間的成本等;但是有些項目是難以量化的,例如錯失的機會成本和用戶體驗也應併入考量,特別是市場上充滿著許多與現有保險者競逐相同市場的數位原生型的市場破壞者,這些考量尤其重要。

但許多保險公司是否能做出決策,只取決於一個問題:公司是否擁有或可以僱用的資料科學家、資訊專家、客戶體驗專家等專業人員,能在公司內部執行數據分析的任務? 顯然,大部分的保險公司都缺乏這些人才。

目前較為可行的解決方案是與保險科技業者合作,要比公司獨立開發要快速、風險更低且更容易成功。此外,保險科技新創業者還可提供現代化的基礎架構、持續的創新、定期的軟硬體更新、取得先進的技術與人才等益處,這些資源可幫助保險公司持續聚焦於原本擅長的銷售保單和客戶服務等領域。

保險公司原來擁有的數據不會消失,且仍具有價值;短期來說,重新開始建構數位數據是正確的解決方案;舊有的平台可進行現代化改良,舊的數據可往後台搬移,當有新的數據產生時可一併投入使用。隨著時間演進,當保險公司擁有合併數據來源(包括第三方的數據源)以及根據多元數據集產生新洞見的能力時,未來將可創造更多的商機及優勢。

詳細內容,請參考:「Insurtech: An opportunity for insurers to start fresh with data」 / By Jean-Nicholas Hould / Digital Insurance / Feb 03, 2020

責任編輯:陳建鈞

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