Naar inhoud

Verzekeraar transformeert naar proactieve serviceorganisatie

De traditionele businessmodellen in de verzekeringswereld lijken eindig te zijn nu verzekeraars over steeds meer data beschikken. Verzekeringsmaatschappijen kunnen steeds beter voorspellen welk risico een verzekerde loopt waardoor zij een premie en een product op maat kunnen aanbieden. Verzekeraars kunnen op deze manier opschuiven van een instelling die schade uitkeert naar een serviceorganisatie die er alles aan doet om schade bij de klant te voorkomen.

Verandering businessmodel

Dat stelt Building Blocks, een aanbieder van oplossingen voor data science en machine learning voor het voorspellen van consumentengedrag, in het rapport ‘Het huidige model van de verzekeraar is niet houdbaar’. Verzekeraars kunnen risico’s veel beter voorspellen nu zij over steeds meer data beschikken en er algoritmes zijn die op basis van deze data slimme, voorspellende analyses kunnen doen. In het ideale geval kan voor iedere afzonderlijke verzekerde een offerte op maat worden gemaakt, gebaseerd op accurate voorspellingen van het persoonlijke risico. Daarmee kunnen verzekeraars direct hogere conversies realiseren en het volume en de winstgevendheid van het portfolio een boost geven.

Van verzekeren naar voorkomen

Verzekeraars kunnen risico’s en klantgedrag zodanig voorspellen dat zij activiteiten kunnen ontplooien om schade of ziekte te voorkomen. Een consument met een inboedelverzekering woonachtig in een gebied met een verhoogde kans op wateroverlast kan heel gericht preventiemaatregelen aangeboden worden. De verzekeraar wordt in deze benadering een proactieve serviceverlener in plaats van een reactieve schadehersteller en het aantal schadeclaims loopt terug.

Proactieve handelswijze

Een proactieve handelwijze is ook exact wat de veeleisende consument in het huidige tijdsgewricht verwacht van een verzekeraar, dit naast snelle responstijden, een efficiënt en transparant afhandelingsproces voor claims en een scherpe, persoonlijke pricing. Om aan al deze verwachtingen te kunnen voldoen, dienen verzekeraars oplossingen voor data science en machine learning in te zetten. “Het is voor verzekeraars een dynamische tijd die uitdagingen maar zeker ook grote kansen biedt. Met slimme oplossingen voor data science en algoritmes kunnen verzekeraars data analyseren en vertalen in voorspellende inzichten. Daarmee wordt de basis gelegd voor de transitie naar een klantgerichte serviceorganisatie”, aldus Alexander van Eerden, chief executive officer bij Building Blocks.

Voorspellende waarde

Daarnaast maakt het benutten van data science het mogelijk klantvragen te voorspellen en de klantenservice te verbeteren. Tevens wordt het mogelijk nauwkeurig te voorspellen welke claims foutief of frauduleus zijn, waardoor een groot deel van de claims met straight through processing afgehandeld kan worden. Dit leidt intern tot een efficiencyslag en de klant krijgt zijn schade snel uitgekeerd. Al deze kansen worden nader toegelicht in het rapport. “Het geeft tevens een goed beeld van de urgentie die gepaard gaat met de geschetste transformatie. Wie in de verzekeringsmarkt een rol van betekenis wil blijven spelen, moet slim innoveren met oplossingen voor data science”, zegt Van Eerden.

Het onderhavige onderzoeksrapport kun je downloaden op de website van Building Blocks.

Bron: CustomerTalk
0
Logo CustomerTalk

Cookie-instellingen

CustomerTalk maakt gebruik van cookies voor een optimale gebruikerservaring.

Graag vragen wij je toestemming voor het plaatsen van deze cookies.

Accepteren Meer informatie