2023년 인공지능이 보험 산업을 변화시키는 방법

최근 몇 년 동안 보험 업계에서는 ..... 특히 고객의 주요 고충을 해결하기 위해 새로운 기술이 활용되고 있습니다. 보험사는 AI, 자연어 처리(NLP), 머신러닝(ML)을 사용하여 고객 경험을 개선하고 보험 사기를 방지할 수 있습니다. 설문조사에 참여한 보험사의 87%는 이미 AI 기술에 연간 500만 달러 이상을 투자하고 있다고 답했습니다. 또한 보험 스타트업에 대한 기업의 관심으로 인해 상당한 자금이 투자되고 있습니다. 따라서 이 글에서는 보험업계의 인공지능(AI)에 대한 개요와 주요 사용 사례 및 이점에 대해 설명합니다.

보험 업계에서 AI의 핵심 이점

고객 행동과 기술 발전은 보험 업계에서 AI가 가치를 더하고, 비용을 절감하며, 효율성을 개선하고, 고객의 행복과 신뢰를 높일 수 있는 길을 열어주었습니다.

이 생태계의 이해관계자들은 보험 업계에 AI를 도입함으로써 얻을 수 있는 이점을 잘 이해하고 있는 것으로 보입니다. 설문조사에 참여한 프랑스 투자자의 84%는 AI가 보험 산업을 변화시킬 것이라고 믿습니다. 또한 보험사의 66%는 AI가 직원 생산성 향상에 도움이 될 수 있다고 생각합니다.

• 보험사는 AI를 절차에 통합하여 시간을 절약하고, 비용을 절감하고, 고객 서비스를 개선하고, 수익성을 높일 수 있습니다.
• 언더라이팅, 보험금 청구 관리, 사기 탐지, 고객 지원은 AI로 자동화할 수 있는 업무 중 일부에 불과합니다.
• 보험사는 AI를 사용하여 인적 오류를 줄일 수도 있습니다. 사기 탐지를 위해 평가할 정보 규정을 수정하는 등의 변수로 인해 이러한 오류는 광범위하게 발생

다양한 유형의 보험 정책에 적용된 대화형 AI

다양한 유형의 보험 정책에 적용된 대화형 AI

대화형 AI는 대화 전체의 맥락을 이해하고 그에 따라 대응을 조정할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 고도로 지능적이고 맞춤화된 전략은 전체 서비스에 대한 고객의 신뢰를 높이는 동시에 보험 업계의 고객 경험을 개선하며, 보험사는 상시 고객 관리를 도입함으로써 AI 챗봇을 보험 업무에 배포할 수 있습니다. 대화형 AI를 갖춘 가상 상담원은 고객에게 다양한 보험 상품을 익히고 고객의 필요에 따라 순위를 매길 수 있으며, 지능형 봇은 적절한 질문을 하고 고객의 요구 사항을 파악할 수 있습니다. 자연어 이해(NLP)는 고객의 응답을 기반으로 고객의 진정한 의도를 파악하는 프로세스를 간소화합니다. 또한 봇은 고객의 프로필, 위험 평가, 필요한 보장 유형에 따라 고객에게 가장 적합한 보험 상품을 제안할 수 있으며, 보험 AI 솔루션은 다음과 같은 다양한 보험 상품에 사용할 수 있습니다:

1. 다양한 유형의 보험 정책에서 대화형 AI 활용하기

인공 지능은 의료 분야의 판도를 바꿀 것으로 예상됩니다.

AI 의료 보험 덕분에 전문가는 기존의 분석 및 임상 의사 결정 방법론을 활용할 수 있습니다.

의료 전문가는 의료 보험의 AI 덕분에 자신이 돌보는 사람들의 일상적인 동향과 요구 사항을 더 잘 이해할 수 있습니다. 또한 건강 유지를 위해 더 많은 피드백, 안내, 지원을 제공할 수 있게 됩니다. 캐나다의 AI 보험 제공업체인 Alayacare는 이 분야에서 큰 성과를 거두고 있습니다.

또한 의료 보험 업계의 많은 조직에서 AI를 사용하고 있습니다. 이 회사는 재택 의료 종사자에게 클라우드 기반 소프트웨어 플랫폼을 제공합니다. 임상 문서화, 백오피스 기능, 원격 환자 모니터링 및 원격 의료가 모두 플랫폼에 포함되어 있습니다. 또한 머신러닝 기술을 사용하여 처리할 환자 데이터를 확보하는 데 도움을 줍니다. 의료 서비스 제공자는 웨어러블 디바이스를 사용하여 데이터에 대한 실시간 인사이트를 얻을 수 있습니다.

건강 보험의 주요 AI 사용 사례

• 더 빠른 질병 감지: AI가 문제를 빠르게 인식하고 의료진에게 경고하여 임상의가 옵션을 논의하고 더 빠르게 치료 결정을 내리고 궁극적으로 생명을 구할 수 있도록 지원합니다.
• 진단 정확도 향상: AI와 머신러닝을 통해 병리학자들은 보다 정확한 진단을 내리고 맞춤형 치료 기술을 확립할 수 있습니다.
• AI는 환상적인 증상 감지기입니다: 의료 챗봇이 배포되면 환자의 증상과 건강 문제를 경청한 후 진단에 따라 적절한 치료를 받을 수 있도록 안내합니다.

2. 자동차 산업을 위한 AI

자동차 산업은 엄청난 격변을 겪고 있습니다. 시장 경쟁자보다 한 발 앞서 나가기 위해 전 세계 자동차 제조업체들은 제품과 운영에 최신 기술을 도입하기 시작했습니다. 머신러닝을 활용한 자율 주행 자동차는 물론, 자동차 보험 언더라이팅을 AI로 자동화하는 등 다양한 분야에서 AI가 활용되고 있습니다.

호주 최대 손해보험사인 IAG는 차량 손상을 분석하고 보험금 청구 시간을 단축하기 위해 AI를 활용하고 있습니다.

이 회사는 자동차 사고로 인한 피해를 분석하고 고객의 보험금 청구를 신속하게 처리하기 위해 AI 기반 기술을 활용하고 있습니다. 지원팀은 사고 후 차량이 전손인지 예측할 수 있으므로 검사를 위해 차량을 정비소로 견인할 필요가 없어 보험금 청구 처리 기간을 몇 주에서 며칠로 단축할 수 있습니다.

AI 자동차 보험의 주요 사용 사례

• 제조 분석: 자동차 제조업체는 비용을 절감하는 동시에 공장 현장을 더 안전하고 효율적으로 만들 수 있습니다. 또한 자동차 부품 고장을 예측하는 데도 도움이 됩니다.
• 차량 유지보수를 위한 권장 사항: 자동차 보험회사의 경우 AI 및 머신러닝 알고리즘을 통해 운전자에게 차량 유지보수를 제안할 수 있습니다.
• 운전자 행동 분석: AI 기반 자동차 보험 애플리케이션은 유용한 차량 내 데이터를 풍부하게 제공합니다. 카메라와 적외선 센서는 운전자의 행동을 정밀하게 모니터링하고 사고를 예방하기 위해 경고 메시지를 보낼 수 있습니다.

3. 손해보험 부문을 위한 AI

AI 기반 기술은 주거용 및 상업용 재산 보험을 포함한 보험을 비롯한 다양한 산업에 적용되고 있습니다. AI는 재산 보험 업계에 혁신을 가져올 잠재력을 가지고 있습니다.

또한 AI는 보험금 청구 프로세스를 지원하여 그 어느 때보다 효율적이고 정확합니다. 다양한 작업을 자동화할 수 있는 능력은 모든 것을 더욱 효율적으로 만들어 고객 서비스와 결과를 향상시킵니다.

주요 사용 사례 손해보험사를 위한 AI

• 위험 분석 및 언더라이팅: AI를 배포하여 데이터를 분석하면 잠재적 위험을 보다 정확하게 평가하고, 고객의 니즈에 맞는 최적의 정책과 보장을 결정하며, 향후 클레임 위험을 낮출 수 있는 방법을 찾을 수 있습니다.
• 사기 탐지: AI 챗봇은 사기가 발생하기 쉬운 수많은 절차를 자동화하고 사람의 개입 없이도 조치를 취할 수 있습니다. 또한 새로운 정책에 플래그를 지정하여 보험 사기를 저지르기 쉬운 사람들을 식별하는 데 사용할 수도 있습니다.

또한 AI는 고객이 보험금 청구, 손상 또는 손실 기록, 보험 및 제한 사항 확인, 고객과의 커뮤니케이션, 보험금 청구 진행 상황을 고객 및 보험사에 알리는 데 도움을 줄 수 있습니다.

4. 생명 보험 청구용 AI

기술의 세계는 끊임없이 변화하고 있기 때문에 보험 업계도 고객의 기대에 따라 변화하고 있습니다. 보험회사는 경쟁력을 유지하기 위해 더 많은 고객 인사이트와 이러한 인사이트를 실행에 옮길 수 있는 역량이 필요합니다.

생명보험 업계에서 AI는 수익을 증대하고 효율성을 개선하며 리스크를 최소화할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. AI는 사망률을 낮추고, 의사 결정을 개선하며, 장기적으로 수익성 있는 고객 관계를 구축하는 데 도움을 줄 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

생명보험 언더라이팅에서 AI를 활용하여 개별화된 가격 책정, 질병 중증도 예측, 제출 우선순위, 신속한 상품 개발 등을 결정할 수 있습니다.

생명보험 AI는 다음과 같은 방식으로 보험사를 지원합니다.

• 고객 세분화, 기회 타겟팅, 잠재 고객 자격 부여, 상품 제안 및 개인화는 모두 생명보험 AI 시스템의 지원을 받을 수 있습니다.
• 미갱신은 보험사에 손실을 초래하며, AI는 실시간으로 이탈 가능성을 예측할 수 있습니다. 이러한 예측을 통해 갱신 가격(RPC)을 얼마나 인상할지 결정할 수 있습니다.
• 개별 사망률 준비금, 개별 지속성 추정, 전체 수익성 및 현금 흐름: 생명보험 청구용 AI는 개별 사망률 준비금, 개별 지속성 추정, 전체 수익성 및 현금 흐름을 파악하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

5. 고객 커뮤니케이션을 위한 AI

고객의 요구 사항과 기대치는 진화하고 있으며, 특히 보험사들은 더 이상 긴 보험 신청이나 혼란스러운 보험금 청구 절차를 용납하지 않기 때문에 이러한 변화에 주목하고 있습니다. 보험 기업은 고객 커뮤니케이션 패러다임에 AI와 자동화를 도입해야 합니다.

보험사는 대화형 AI를 통해 역동적인 상품에 대한 수요를 충족하고 젊은 세대로 구성된 새로운 고객층을 확보함으로써 성장과 혁신을 이룰 수 있습니다.

보험 업계에서는 고객 커뮤니케이션에 AI를 도입하여 고객 경험과 운영 효율성을 크게 개선했습니다.

고객 커뮤니케이션에서 AI가 혁신적인 경험을 제공하는 방법은 다음과 같습니다:

• 보험금 청구 프로세스 효율성 향상: AI는 신규 및 기존 보험 계약자 모두를 위한 보험금 청구 프로세스를 재구성하는 데 도움이 됩니다. 음성 AI는 상담원의 스트레스를 줄여줌으로써 대량의 통화량을 처리하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 맥킨지에 따르면 2030년에도 보험금 청구 처리는 모든 보험사의 주요 기능으로 남을 것이며, AI 기술은 보험금 청구 처리 오버헤드를 70~90%까지 최소화할 것이라고 합니다.
• 정책 관리: AI 지원 챗봇을 사용하여 문서 지원과 같은 일반적인 고객 요청을 자동화하면 고객 경험을 개선할 수 있습니다.
• 견적 만들기: 견적을 받은 후 대부분의 고객은 궁금한 점이 있습니다. 음성 AI가 사소한 질문에 대해 고객을 지원하는 기능 덕분에 보험사는 더 어려운 문제가 발생할 때까지 상담원의 시간을 절약할 수 있습니다.

6. AI for Commercial Insurance

프로그래머는 인공 지능을 통해 패턴을 인식하고 예측을 추정하며 데이터를 보다 빠르고 효율적으로 관리할 수 있는 소프트웨어를 설계할 수 있습니다.

상업 보험에서 인공지능은 패턴을 쉽게 인식하고 위험을 경고할 수 있습니다. 이러한 기능을 위해 신규 보험사와 기존 보험사 모두 인공지능을 도입하고 있습니다.

• 더 나은 데이터 기반 의사 결정: 상업용 보험 시장에서 인공지능(AI)을 활용하면 보험사와 고객이 생성하는 방대한 양의 데이터를 더 쉽게 관리할 수 있습니다.
• 더 빠른 프로세스: AI 알고리즘 덕분에 언더라이팅 작업에 소요되는 시간이 크게 단축됩니다. 모든 데이터를 빠르게 처리할 수 있으며 이전 방식보다 시간이 덜 걸립니다.
• 위험 평가: AI를 사용하여 언더라이팅 질문에 답하면 보험업자가 눈치채지 못할 수 있는 요소까지 고려함으로써 근본적인 위험에 대한 보다 정확한 그림을 제공할 수 있습니다.

보험 업계의 주요 AI 활용 사례

보험 비즈니스에 대한 AI 투자가 기능과 사용 사례 전반에 걸쳐 연간 최대 1조 1,000억 달러의 잠재적 가치를 창출할 수 있다고 예측한 McKinsey에 따르면, 인공지능 투자는 성과를 거둘 수 있습니다.

그렇다면 보험회사가 수십억 달러에 달하는 딥 월렛의 가치는 무엇일까요? 보험 업계에서 잠재적인 AI 애플리케이션 목록을 정리해 보았습니다.

1. 효율적인 고객 지원 제공

응답 시간을 개선하고 운영 비용을 절감하기 위해 고객 서비스에 챗봇을 도입하는 보험 기업이 늘고 있습니다. 고객 지원 봇은 간단한 문의를 효율적으로 해결하여 시간을 절약하고, 직원은 더 복잡한 문제에 집중할 수 있으며, 팀 생산성을 높일 수 있습니다.

AI 기반 디지털 솔루션은 고객 서비스 상호 작용을 변화시켜 온라인 고객 경험, 충성도, 브랜드 평판, 수익 창출 등 조직의 모든 요소를 개선할 준비가 되어 있습니다. AI를 적절히 활용하면 데이터 수집부터 음성 인식, 메시지 응답 시간까지 거의 모든 영역에서 고객 경험을 개선할 수 있습니다.

AI는 가상 에이전트(챗봇)와 맞춤형 대화형 영상을 배포하여 24시간 상시 멀티채널 고객 관리를 제공합니다.

AI 보험이 우수한 고객 서비스를 제공하는 데 어떻게 도움이 되는지 알아보세요:

• 자주 묻는 질문(FAQ)에 답변: AI 챗봇은 일반적인 사용자 질문에 응답할 수 있습니다. 자주 묻는 질문에 바로 답변함으로써 지원 티켓을 줄이고, 효율적인 서비스를 제공하며, 비용을 절감할 수 있습니다.
• 고객 행동 패턴 학습: AI는 고객의 행동 패턴을 학습하여 추후 예측할 수 있습니다. 이전 활동의 시간과 날짜를 기반으로 가장 가능성이 높은 서비스 옵션이나 정보를 제안하는 데 패턴을 사용할 수 있습니다.
• 더 빠른 응답 시간: 보험 업계에서 AI를 활용하면 고객 서비스 담당자가 보다 신속하게 대응할 수 있습니다. 소비자의 요구를 파악하고 상담원에게 관련 정보를 표시하는 데 도움을 주어 동급 최고의 고객 서비스를 제공할 수 있습니다. 은행 업계의 챗봇은 이러한 역할을 훌륭하게 수행하고 있으며, 보험 업계에서도 동일한 역할을 수행할 수 있습니다.
• 자연어 이해(NLU): NLU는 고객 서비스 통화, 채팅, 이메일의 실시간 분석을 지원하여 상호 작용을 더 잘 이해할 수 있도록 도와줍니다. 담당자는 AI를 사용하여 고객의 문제를 더 잘 이해하고 더 빠른 응답을 제공할 수 있습니다.

2. 클레임 사기 탐지 및 예방

AI는 허위 청구를 감지함으로써 보험 사기를 적발하는 데 중요한 역할을 합니다. 그 결과 보험사는 보험금 청구 관리와 관련하여 효율적이고 성공적인 시스템을 구축할 수 있습니다.

보험 AI 시스템은 대량의 데이터를 빠르게 검사하여 적합하지 않은 패턴과 이상 징후를 감지할 수 있습니다.

연중무휴 24시간 지원을 제공하는 지능형 챗봇부터 다양한 머신 러닝 기술에 이르기까지 AI가 많이 사용되고 있습니다.

AI가 가져올 수 있는 이점에 대한 증거가 점점 더 많이 나오고 있으며, 보험 업계에서 AI의 판도를 바꿀 영향력에 대한 이해와 리소스가 확대된 덕분에 도입 초기의 불확실성과 불편함은 이제 미미한 수준입니다.

AI 기반 보험은 임원급 업무 일정을 자동화할 뿐만 아니라 설계사의 올바른 의사결정을 지원하여 서비스 품질을 개선합니다.

다음은 보험업계에서 AI가 사기성 보험금 청구의 발견과 예방을 어떻게 지원하고 있는지 보여주는 몇 가지 예입니다:

• 내부 및 외부 데이터베이스에는 철저하게 상호 참조하고 평가할 수 있는 데이터 포인트가 포함되어 있어 대규모 사기 작업을 수행할 수 있습니다. 이는 보험 사기를 더 쉽게 탐지할 수 있는 훌륭한 접근 방식입니다.
• 사기 패턴: 보험 사기 탐지를 위해 AI를 활용하면 훨씬 더 편리할 것입니다.

예를 들어, 스마트폰을 도난당했다는 신고가 접수되면 데이터베이스 검색을 통해 과거에 의심스러운 활동이 있었는지 확인할 수 있습니다. 의심스러운 활동이 발견되면 위험 신호가 발생하고 전문가가 이 클레임에 대해 추가 시간을 할애할 수 있습니다.

3. 보험 가격 및 언더라이팅

언더라이팅은 보험사가 위험을 평가하고 보험료를 책정할 수 있도록 하기 때문에 보험의 중요한 구성 요소입니다.

위험을 평가하고 가격을 책정하려면 고객의 위험 프로필에 대한 상당한 조사가 필요합니다. 따라서 수동 언더라이팅은 시간이 오래 걸리고 실수가 발생하기 쉬우며 비효율적인 가격 책정을 초래할 수 있습니다. 이러한 이유로 AI는 언더라이팅 및 리스크 가격 책정에 매우 적합합니다.

보험 업계에서 AI는 위험 가격 책정 프로세스의 효율성과 정확성을 개선하여 AI를 활용하는 보험사에 경쟁 우위를 제공합니다. 보험사 경영진의 56%는 AI를 통해 운영 효율성을 높일 수 있을 것으로 기대합니다. 딥러닝부터 RPA, 챗봇에 이르는 다양한 AI 앱을 통해 보험사는 절차를 더욱 신속하고 수익성 있게 완료할 수 있습니다.

보험 분야에서 AI가 언더라이팅을 개선하는 가장 중요한 방법은 무엇일까요?

• 신속한 신청서 처리: 보험 언더라이터는 AI를 사용하여 데이터 수집, 데이터 추출, 양식 작성 및 기타 지루한 작업을 자동화할 수 있습니다.
• 언더라이터는 보험 및 기타 분석 도구에서 AI 및 ML 모델을 사용하여 고객 프로필과 관련된 리스크를 파악할 수 있습니다.
• 마찰 없는 고객 경험 제공: 고객은 모든 디지털 접점에서 실시간 서비스를 기대하기 때문에 보험 분야의 인공지능은 언더라이팅 시간을 크게 단축할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
• 수익성 개선: AI 기반 자동화 방식은 언더라이팅 수익을 높이는 동시에 운영 비용, 고객 이직률, 고객 유지 비용을 낮춥니다.

4. 신속한 보험금 청구 처리

고객은 디지털 시대에 온디맨드, 실시간, 신속한 보험금 청구 및 처리를 기대합니다.

보험사들은 이제 스마트폰 앱이나 웹 포털을 통해 보험금을 청구할 수 있는 혁신적인 방법을 제공하고 있습니다.

이제 고객은 보험 AI 기술을 사용하여 보험금 청구 절차를 안내함으로써 보험금 청구 제출을 도울 수 있습니다.

예를 들어, 보험금 지급을 위해 보험사에 유선 지시를 보내기 전에 AI 기반 보험금 청구 봇이 보험금 청구서를 분석하고 보험금 정보를 확인하며 사기 탐지 알고리즘을 실행할 수 있습니다.

보험업계에서 AI가 보험금 청구 처리에 어떤 도움을 줄 수 있는지 알아보겠습니다:

• AI 기반 챗봇은 여러 직원 청구 프로세스의 현재 상태를 개선하는 데 사용할 수 있습니다.
• AI로 구동되는 터치리스 보험금 청구 시스템은 보험금 청구, 피해 포착, 시스템 업데이트, 소비자와의 커뮤니케이션을 모두 스스로 처리하여 사람이 과도하게 개입할 필요를 없앨 수 있습니다.
• 문서 캡처 방법과 광학 문자 인식 기능을 사용하여 스캔한 문서에서 입력된 양식을 효율적으로 캡처할 수 있습니다.
• 이제 보험 AI는 인간의 능력을 뛰어넘는 수준으로 필기 언어를 이해할 수 있습니다.
• 청구 라우팅부터 승인에 이르기까지 청구 프로세스의 여러 측면이 성공적으로 자동화되었습니다.

보험회사가 AI를 사용하는 방식이며, 이렇게 간단한 프로세스를 통해 고객은 보험금을 청구하는 데 어려움을 겪지 않습니다.

5. 클레임 예비금 최적화

오늘날의 디지털 경제에서 성공하려면 보험 비즈니스는 디지털 및 AI 기술을 심층적으로 연구하고 도입해야 합니다.

보험사는 보험금 청구 운영 최적화에 대한 요구 사항을 포함하여 보험금 청구 관리와 관련된 많은 문제에 직면해 있습니다. 보험금 청구 등록 프로세스의 비효율성은 가장 중요한 문제 중 하나입니다. 이 절차는 데이터 집약적이고 반복적인 작업으로 인해 운영 손실을 초래합니다.

AI 기반 보험 솔루션이 클레임 준비금 최적화에 어떤 도움을 줄까요?

• 실시간 클레임 추정: 보험에서 머신 러닝과 인공 지능을 사용하면 보험금 분석을 위한 데이터 준비에 많은 시간을 절약할 수 있습니다.
• 사기 조기 감지: AI 기술을 활용하여 보험 사기를 감지하여 보험금 청구가 늦어지는 원인이 되는 수작업과 시간 소모적인 보험금 청구 프로세스를 줄입니다.
• 위험한 장소를 점검하세요: 보험에서 인공 지능을 사용하면 손해액을 평가하는 데 도움이 될 수 있지만, 보험금 조사관은 안전 문제와 허위 보상 청구에 노출될 수 있습니다.

기업들은 경쟁이 치열한 시장에서 차별화하기 위해 AI 기반 솔루션을 도입하고 있습니다. 모든 보험사는 비용을 절감하면서 수익을 늘리기를 원합니다. 새로운 비즈니스 방식을 수용하고 혁신적인 기술을 도입해야 합니다.

6. 맞춤형 제안

고객은 다양한 요구 사항, 취향, 라이프스타일을 가지고 있습니다. 고객은 자신의 관심사와 특성에 맞는 규정, 로열티 프로그램, 조언을 요구합니다.

참여도가 높고 만족도가 높은 고객은 보험을 갱신할 가능성이 80% 더 높습니다.

보험사들은 고객의 특정 선호도에 따라 학습된 머신 러닝 및 인공 지능 모델을 기반으로 맞춤형 보험 플랜을 생성할 수 있는 도구를 제공하기 시작했습니다.

보험 챗봇 또는 가상 비서를 구현하여 고객에게 기계가 생성한 보험 관련 조언을 제공하고 뛰어난 경험을 제공할 수 있습니다.

고객은 음성 봇과 상호 작용하고 맞춤형 제안을 받을 수 있습니다. 이를 통해 고객이 경쟁사 대신 플랫폼에 머물도록 할 수 있습니다. 또한 개별화된 조언을 제공하고 추가 보험 플랜을 판매할 수도 있습니다.

7. 고객 이탈 예측

보험 업계에서 신규 고객을 확보하는 데 드는 비용은 다른 많은 산업에 비해 상당히 높습니다. 기존 고객을 유지하는 것이 신규 고객을 확보하는 것보다 훨씬 저렴합니다.

보험회사는 AI 기반 고객 이탈 예측 도구를 사용하여 고객이 이탈할 가능성이 높은 시기를 예측함으로써 고객을 유지하기 위한 선제적인 조치를 취할 수 있습니다.

AI 및 머신러닝 알고리즘은 앱 및 보상 프로그램 사용의 변화, 고객 서비스 처리 빈도의 변화, 소득의 변화, 생활 상황의 변화와 같은 선행 징후를 찾아낼 수 있습니다.

알고리즘은 업무 습관의 변화와 직원의 행복도를 추적하여 직원 이탈을 예측할 수도 있습니다.

따라서 보험사와 고객 모두에게 윈윈할 수 있는 공식입니다.

보험 AI를 위한 최고의 디지털 플랫폼

일부 보험사는 이미 AI를 활용하여 보다 정확한 위험 예측을 생성함으로써 더 낮은 위험 수준에서 정책을 수립할 수 있도록 하고 있습니다. 따라서 보험사가 효율적으로 업무를 처리하고 우수한 고객 서비스를 제공하는 데 도움이 되는 AI 지원 보험 솔루션으로 뒷받침되는 보험 비즈니스를 위한 많은 AI 플랫폼이 시중에 나와 있습니다.

데브코어는 최고의 AI 개발 서비스를 제공하는 잘 알려진 기술 회사입니다. 항상 AI에 대한 최신 지식을 갈망하는 전문가 팀과 함께 AI 기술을 활용하여 비즈니스를 새로운 차원으로 끌어올리는 데 도움을 드릴 수 있다고 확신합니다. 지금 바로 전문가와 상담하세요!

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