Tekst objavljen: 10.06.2021 11:55        


Možda vam je zvučalo čudno kad su i domaći osiguravači u svoje kampanje počeli da ubacuju frazu da„njihov poslovni zaokret podrazumeva usmerenost na kupca“pa ste pomislili – da li žele da nam kažu kako su dosad bili usmereni na sebe same, a bez kupaca ne bi mogli da žive?!

Kako tehnologija može da pomogne pri izboru polise osiguranja?

Nastavak fraze bi, međutim, trebalo da glasi otprilike ovako: usmeravanje na kupca podrazumeva usmeravanje na želje, potrebe, navike, mogućnosti svakog kupca ponaosob, imogućnost osiguravajuće kuće da mu pruži polisu krojenu po meri.Skoro pa kao kaput francuskog majstora.

Do takvog„kaputa“u osiguranjukrupnim koracima gaze najmoderniji Insurtech-ovi, ali u istom pravcu razmišljaju i tradicionalne kompanije koje su shvatile da upravo kroz saradnju sa visokom tehnologijom mogu da se uključe u podelu novog kolača za koji se veruje da vredi milijarde dolara. Zahvaljujući prikupljanju velike količine podataka (Data Science), Internetu stvari (IoT), veštačkoj inteligenciji (AI) i mašinskom učenju (ML), mogu se prepoznati osobine pojedinca i predvideti njegovo ponašanje, a na osnovu toga predvideti i rizike specifične samo za tu osobu, pa tako i skrojiti personalizovane polise osiguranja.

Na ovakvu ponudu neće biti potrebno dodatno nagovarati kupce: oni praktično sami zahtevaju takav pristup i to više nije karakteristika samo Milenijalaca i Zumera – generacija koje su se rodile početkom ili tokom tehnološke revolucije i kojima je brza, udobna i jednostavna onlajn kupovina imperativ. Razvijanju ovog trenda i među starijom populacijom doprinela je pandemija, koja ozbiljno menja navike i to tako da kupovina prestaje da bude„zadovoljstvo razgledanja kroz šetnju i razgovor sa prodavcem“, već se korisničko iskustvo meri dostupnošću proizvoda i usluga preko aplikacija i brzinom realizacije kupovine. Personalizovana ponuda tokom pandemije kojom su različite industrije želele da olakšaju život tokom karantina stvorila je„novu generaciju“potrošača koji takav odnos više ne shvataju kao benefit, već to postaje njihov izričit zahtev. Sa ostalih proizvoda i usluga to se lagano prenosi i na polise osiguranja.

Polisa„na klik“

Personalizovani proizvodi osiguranja nalaze se na prvom mestu na top 5 listi trendova u osiguranju prema analizi WNS, jedne od vodećih globalnih kompanija za upravljanje biznis procesima. Digitalna ekonomija učiniće sve traženijim upravo proizvode osiguranja koji odgovaraju ličnom životnom stilu, a polise koje dominantno zavise od angažovanja prodavaca – uskoro će postati zastarele. To bi, smatraju, trebalo da ide na ruku i osiguravačima koji će uštedeti na troškovima distribucije.

Podaci o ponašanju potencijalnih klijenata prikupljaće se iz više izvora, uključujući i društvene mreže i razne aplikacije u oblasti životnog stila (za vežbanje, trčanje, putovanja…), a to će omogućiti dublje razumevanje ponašanja. Tako će se obavljati preciznija procena rizika, personalizovane premije, bolje korisničko iskustvo i jačanje lojalnosti, ali i niža stopa lažnih tvrdnji potencijalnih korisnika.

Digitalni poslovni model usmeren na pojedinačnog kupca mogao bi potpuno da preoblikuje industriju osiguranja, smatraUve Stuldrajer, izvršni director HUK24, najveće nemačke potpuno digitalne osiguravajuće kuće.„U svim industrijama, trenutni odgovor na zahtev kupca postaje pravilo, pa zašto ne bi i u osiguranju. Za mnoge proizvode osiguranja potpuno je izvodljiva kupovina jednim klikom, kao na Amazonu“, kaže on.

Kao prednost digitalnog pristupa prodaji u odnosu na prodaju preko agenata, on ističe danapredna analitika može da raščlani ogromnu količinu podataka i da utvrdi šta je pojedincu najpotrebnije, za razliku od čoveka koji se oslanja na sopstvenu intuiciju. Tehnologija može da uzme u obzir jedinstvene karakteristike kupca preko web istorije i upotrebe različitih uređaja koji međusobno komuniciraju (IoT) – naravno, uz poštovanje mera zaštite podataka o ličnosti. Ove informacije se zatim mogu uvrstiti u preporuke o određenim proizvodima, i u četbotove zasnovane na AI spremne da odgovore na pitanja. Tako bi kupcu za koga se proceni da je štedljiviji slale ponude sa nižim premijama, ili one koje nagrađuju manje rizično ponašanje.

Da bi tradicionalni osiguravači stigli do personalizovanih polisa, potrebno je da ulože u tehnologiju što mnogi već i čine, smatra Uve Stuldrajer navodeći četbotove i inteligentne marketinške programe kao primer. Drugi korak je da razumeju da je svaki kontakt kupca sa internetom – bilo preko društvenih mreža, aplikacija ili samo korišćenjem uređaja – istovremeno i specifično„prodajno mesto“, i da samo jedan klik može dovesti do prodaje, ili do gubitka kupca zauvek. Tako ulaganje u tehnologiju podrazumeva praćenje kupca na svakoj od tih dodirnih tačaka, a tome treba dodati i stratešku odluku da se prodaja ne zasniva na intuiciji već na jasnim, tehnološki kvantifikovanim pokazateljima o ponašanju kupca.

„Mehanizam osiguranja će u budućnosti morati stalno da se usavršava, kroz osnovno pitanje – šta kupci žele? Obično je odgovor jednostavan: žele lakoću u digitalnoj komunikaciji i cenovne prednosti za pojedince. Zato treba da tražimo„uska grla“i da ih otklanjamo u hodu kako bismo smanjili potrebu za uključivanjem živog sagovornika radi pomoći. Takođe, treba da razvijemo i nove usluge korisne za kupce, od digitalnog otkazivanja polise, do automatizovane ponude zasnovane na glavnim životnim događajima. Upotrebom podataka dolazimo do saznanja kada će biti ključni životni događaji poput osnivanja porodice ili kupovine kuće, što nam omogućava da u pravom trenutku dođemo do kupca“, kaže Stuldrajer.


Može li se bez kontakta očima?

Da je personalizacija polisa osiguranja pravac kojim se ozbiljno ide, dokazuje i studija univerziteta Stenford i Kembridž koji su razvili algoritam mašinskog učenja koji procenjuje tipove ličnosti na osnovu samo 100-150 lajkova na Fejsbuku i koji to radi preciznije nego članovi porodice ili životni partner, piše portalThe DigitalInsurer. Ovakvi algoritmi mogu da utvrde razliku između rizične i stabilne osobe jednostavnom analizom njihove upotrebe reči: uvek, nikad, možda, moguće ili prosto prateći kako dogovaraju viđanja – da li preciziraju vreme i mesto ili se dogovaraju načelno („Vidimo se u subotu“ili„Vidimo se u subotu u 10 u Starbaksu“).

Ovakav vid prikupljanja podataka ipak nije u skladu sa politikom Fejsbuka – to su doduše sa malim zakašnjenjem saznali i u britanskoj kompaniji Admiral još 2016. godine kada su planirali da baš na taj način dođu do informacija o stavu mladih vozača prema riziku i tako formiraju popuste za autoosiguranje za osobe koje smatraju manje rizičnim.

Kako bi njujorški osiguravači preciznije utvrđivali premijske stope životnih osiguranja, tamošnji regulator najavio je da će imdozvoliti da koriste podatke s društvenih medija i drugih netradicionalnih izvora, ali samo ako„dokažu da ne vrše diskriminaciju određenih kupaca“jer je upravo to prepoznato kao specifičan rizik, saopštio je Wall Street Journal.

Upravo ovom temom bavio se stručnjak za etička pitanja Dankan Minti, koji je skrenuo pažnju na ključna područja koja bi trebalo razmotriti sa aspekta rizika i propisa.

Ključna tema je, smatra on, da osiguravači moraju da budu u stanju da dokažu da ne postoji pristrasnost u korišćenju podataka ili algoritama koji pomažu da se odrede cene.A posebno, kako će osiguravač dokazati da je prema svim svojim kupcima postupio ispravno i pravično, ako sliku o njima gradi na osnovu njihovog prisustva na mrežama?

Dankan postavlja pitanje da li se pomoću informacija koje osiguravač dobija o pojedincima kroz prikupljanje podataka zaista može stvoriti prava slika o kupcu – da li su podaci poput analize našeg selfi osmeha i zaključka o našem mentalnom zdravlju, ili„dokazi“koji se izvlače iz naših navika da li pijemo običnu ili mineralnu vodu – zaista ispravni i dovoljno pouzdani za utvrđivanje premije i rizika? Tačnije, da li osiguravač zaista može da se osloni na„svoju verziju mene“? Ako kupac zna (a morao bi da zna) da se njegovo ponašanje prati i procenjuje i da će to uticati na visinu njegove polise ili na bolje kreditne uslove, logično je da će prikaz svog ponašanja„ulepšati“, baš kao što se na mrežama prikazuju ulepšani životi koji nemaju baš mnogo dodira sa realnošću.

Još jedna dilema„na drugoj oštrici mača“jeste i nestabilnost cena: osiguranik koji nema potrebu za isplatom šteta logično će plaćati i manju premiju. Ali kada podnese prvi zahtev za isplatu štete i sledeća premija mu poraste, videće kako se menja njegov personalizovani profil rizika, pa se može osećati kažnjenim.„To lako može dovesti do odustajanja od osiguranja“, objašnjava Dankan.

S obzirom na to da ni regulatorima još nije sasvim jasno šta tačno i na koji način treba da regulišu, čista je sreća što tehnologija još nije„dobacila“do polisa koje bi bile tako usko personalizovane da bi mogle da prate potrebe svakog pojedinca ponaosob. Osiguravače u svakom slučaju očekuju velike promene: prikazujući njihovu poziciju, Dankan ih upoređuje sa gvozdenim biciklom kojem su sa strane pričvršćene rakete koje se napajaju podacima; ovaj bicikl ide mnogo brže, ali je i mnogo manje stabilan.

Zato se i postavlja pitanje – da li će personalizovane polise osiguranja biti avionska pista koja će osiguravače vinuti u nove finansijske visine ili klizavi autoput za vožnju na ivici provalije. Ali, po svemu sudeći – nazad se ne može.

Ostavi komentar


Pročitao/la sam i prihvatam uslove korišćenja




Povezane teme:
odabir polise osiguranja tehnološke inovacije osiguranje polisa osiguranja

Kalkulator dozvoljenog minusa
Dozvoljeni minus
Nedozvoljeni minus
dana
situs game terbaik putaran mahjong optimal informasi rtp live teknologi auto maxwin rtp mahjong terkini scatter game olympus standar game online mahjong akurasi rtp harian update game gacor jackpot fortune ox starlight princess menggila cara tembus jackpot mahjong turnamen berburu scatter cakar76 mahjong ways gates of olympus link cakar76 maxwin link gacor cakar76 mahjong ways gacor cakar76 pola gacor mahjong cakar76 pla maxwin jp rtp gacor cakar76 rtp mahjong hitam scatter hitam mahjong bocoran pola mahjong dumatoto mahjong ways dumatoto pasti maxwin game gampang menang mahjong ways dumatoto naga hitam mahjong perkalian kakek zeus pola mahjong ways pola starlight princess 0 cara maxwin bomb bonanza pola petir merah olympus trik full kepala naga server anti rungkad mutar mahjong sambil sebat rtp game online evolusi mahjong ways peluang cuan besar mahjong keajaiban wild mahjong visual memikat mahjong wins 3 pesona scatter hitam efek cahaya scatter hitam scatter hitam mahjong wins sang dewa zeus rahasia perkalian besar pola permen bonanza daya tarik mahjong cakar76 anti boncos gates of olympus mahjong anti rungkad mahjong gampang menang mahjong wins maxwin pragmatic play cakar76 rtp cakar76 akurat scatter kucing emas scatter mahjong ways situs cakar76 maxwin trik rtp live ilmu scatter hitam menguasai permainan mahjong teknik bermain profesional rtp mahjong hari ini magnet keberuntungan scatter fenomena game olympus rtp live pragmatic rtp live mahjong votalitas game zeus data kemenangan pusat petualangan berburu scatter panduan pola kemenangan game favorit global admin pragmatic indonesia momen emas mahjong wins mengelola strategi bermain teknologi modern kakek zeus bocoran rtp jitu akun winrate super strategi unggulan starlight princess menembus batas kemenangan misteri olympus terpecahkan titik klimaks mahjong cakar76 anti boncos gates of olympus mahjong anti rungkad mahjong gampang menang mahjong wins maxwin pragmatic play cakar76 rtp cakar76 akurat scatter kucing emas scatter mahjong ways situs cakar76 maxwin