Tehisintellekti (AI) kasutamine on kindlustussektorile toonud suurt kasu, muutes protsesse tõhusamaks ning vähendades nii töötajate tööaega kui ka kulusid. Ent küsimus, kuidas AI klientidele kasuks tuleb ja kas see suudab toote- ja teenusehindu soodsamaks muuta, püsib endiselt õhus. Balcia kogemus näitab, et see on tõepoolest võimalik.
Auto kindlustamine nagu liiklus- ja KASKO-kindlustus on teadaolevalt üks kallimaid kindlustustooteid, arvestades autoga kaasnevaid riske. Kindlustuse maksumus arvutatakse lähtudes mitmetest teguritest ja potentsiaalsetest riskidest. Kuid aeg-ajalt võib tunduda, et maksad rohkem kui vajalik. Balcia on asunud seda probleemi lahendama, kasutades tehisintellekti, mis aitab hinnata kindlustuse hinda just sinu olukorrast lähtuvalt, muutes selle nii täpsemaks ja võimalikult soodsaks.
Otsustasime oma kindlustushindade täpsust parandada, analüüsides suuremaid andmehulki. See võimaldas meil kohandada hinnakujundust vastavalt iga autojuhi vajadustele, luues täpsema ja isikupärasema hinnastamise skeemi. Tehisintellekti roll selles protsessis on märkimisväärne. Tavaliselt võtame hinnakalkulatsiooni aluseks alla 50 erineva sõiduki- ja juhiga seotud parameetri. Tehisintellekt võimaldab meil aga analüüsida kuni 800 näitajat, mis annab meile võimaluse riski täpsemalt hinnata ja kindlustusmakse täpsemalt arvutada. Meie eesmärk ei ole olla turul kõige odavam kindlustaja, vaid pigem tagada, et meie kliendid saavad makstud hinnale vastava või isegi suurema väärtuse.
Milliseid andmeid kasutatakse?
Koostöös Šveitsi ettevõttega "K2G" oleme Balcias rakendanud riskihindamissüsteemi, mis kasutab andmeid kolmest peamisest allikast: riigi kontrollitud demograafilistest, geograafilistest ja kriminaalsetest andmetest, vabalt kättesaadavatest avalikest andmetest asukoha ja liiklusintensiivsuse kohta ning teenusepakkujatelt saadavatest kommertsandmetest. Süsteem arvestab ka juhi kogemust, sõidustiili, saadud karistuspunkte ning auto aastat ja marki. Kõik andmed, mida süsteemis kasutatakse, on kogutud seaduslikult ja vastavalt kehtivatele õigusaktidele.
Kuidas mõjutab juhi elukoht kindlustuse hinda?
Kui räägime KASKO kindlustuse hindade analüüsimisest, toetub tehisintellekt tugevalt asukohapõhistele andmetele. See tähendab, et samade automudelitega juhtidel võivad olla erinevad kindlustuspoliisi hinnad, sõltuvalt nende elukohast. Näiteks oleme tuvastanud, et õnnetused juhtuvad sageli juhi elukoha läheduses, mitte sellest kaugel. Seetõttu arvestatakse poliisi hinna kalkuleerimisel mitmeid riskitegureid, mis põhinevad juhi asukohal. Nende hulka kuuluvad sõiduki kahjustuse ulatus, juhtide ja reisijate saadud vigastuste tüübid ja raskusaste, liiklusintensiivsus ning õnnetuste toimumise aeg ja ilmastikutingimused. Samuti, kuigi mõnes piirkonnas juhtub õnnetusi tihti, ei tähenda see tingimata, et need on alati rasked või põhjustavad suuri kahjusid, seega ei saa kindlustuspoliisi maksumust määrata ainult õnnetuste arvu järgi. Arvesse tuleb võtta ka muid tegureid.
Samuti arvestavad tehisintellekti algoritmid, kas juhi elukoha lähedal asub kool või lasteaed. Kui see nii on, eeldatakse, et juht kasutab oma autot harvem laste haridusasutusse viimiseks, mis omakorda toob kaasa väiksema õnnetuste riski.
Balcia mobiilirakendus võimaldab kasutajatel kontrollida nende elupiirkonna turvalisuse taset. Lihtsalt sisestades oma aadressi, saavad kasutajad ülevaate teeliikluse riskist 3 km raadiuses ümber oma kodu. Rakendus pakub üksikasjalikku teavet aastate jooksul piirkonnas toimunud õnnetuste arvu kohta koos statistikaga, nagu õnnetuste toimumise aeg, raskusaste ja osalenud sõidukite tüübid.
Võit nii klientidele, kui ka ettevõttele
Pärast tehisintellekti kasutusele võttu kindlustushindade kujundamisel viisime läbi 45 päeva kestnud testi, et mõõta selle meetodi tõhusust. Tulemused näitasid, et tehisintellekti kasutamine vähendas KASKO hindu 60% meie klientidest. Samas mõne kliendi puhul oli risk suurem, mis viis KASKO hinna tõusuni. Personaalne hinnastamine osutus meie jaoks mängumuutjaks, suurendades meie poliisimüüki 28% ja kogutulusid 23%. Lisaks muutis see lahendus meie hinnaarvutusprotsessi efektiivsemaks, säästes meie töötajatele aastas umbes 200 töötundi. See võimaldas meil luua ka sihtotstarbelisemaid turunduskampaaniaid, lähtudes meie klientide asukohast.
Tulemused kinnitasid, et see lähenemisviis on kasulik mõlemale osapoolele. Kliendid saavad kasu personaalsetest hindadest, samal ajal kui ettevõte saab tagada, et poliisi eest makstav tasu on õiglane. Usun, et paljud ettevõtted võiksid kasu saada tehisintellekti tööriistade kasutamisest ebatavaliste andmemustrite analüüsimisel, kuna see võib avada uusi ärivõimalusi.
