保險
保險業進入到數字化轉型新時期,不僅僅是處理越來越海量的數據,而是要應對客戶行爲模式變化對客戶數據進行分析,通過利用元宇宙量子智能數據尋找更有價值的數據,快速、低風險地建立解決方案。
保險業 - 量子智能數據
保險業充分利用量子智能計算、人工智能等創新科技,提升數據分析、風險挖掘水平,有利於改善保險服務的同質化、黑箱化問題,將分析後的數據應用到風險評估和定價、交叉銷售、欺詐檢測等領域防止客戶流失,從而提升顧客體驗、降低成本,並且提升營運效率。

保險機構能從新的手段來跟踪、測量和控製風險,幫助細分客戶的風險類別,有助各類型的保險機構,進行評估保險價格、防止欺詐損失,並優化支出。通過元宇宙量子智能數據的  ”關係相對律”  算法,提供以往及預測未來事故統計數據,挖掘蘊含價值的數據,讓保險公司重新建立競爭優勢。
保險業策略
量子智能數據如何幫助解決現有欺詐及保單定價
  • 保險欺詐預防
    行業現狀及痛點
    保險欺詐主要出現在保額高的車險、意外險、重疾險相關産品中。一方面,醫患串通、搭車購藥、過度治療等醫療濫用行爲屢見不鮮;另一方面,保險欺詐手法呈現出明顯的團夥化、專業化趨勢,導緻險企麵對的欺詐風險挑戰愈加複雜。
    解決方案
    通過量子智能數據,保險機構可以了解欺詐規律,進行早期異常值檢測,包括客戶健康狀況,財産狀況,理賠記錄等,並提升在欺詐識別上的準確性和及時性。通過構建欺詐預測建模來識別近年來發生的所有賠付事件防止欺詐損失。
  • 保單定價/風險定價
    行業現狀及痛點
    保險業以客戶爲中心,這意味着必須根據每個客戶的偏好定製和設定策略。而精準的保單定價將會直接影響利潤。根據更完整的數據進行更全面的風險評估,從而開發出更符合客戶需要的保險産品和保險費率。
    解決方案
    量子智能數據分析爲保險機構提供申請人的全面視圖,進行詳細風險評估。識別申請人帶來的風險。保險機構可以根據潛在客戶的保險曆史提供可操作的見解及建立定價方案。通過 “專屬保險 + 科技賦能評估” 的新模式精準定價。
  • 量子智能數據解決方案
    財産/意外/人壽/汽車等保險業案例分析及應用案例
  • 財産和意外保險
    量子智能數據和人工智能科技提供以往及預測未來事故統計數據,例如建築結構、地區犯罪率; 建築物智能監測設備可預測瓦斯爆炸機率、輸水管道破裂、火災等風險。在保單獲得批準之前,風險和保費率會進行相應的評估。
  • 健康和人壽保險
    隨着健康意識提高、風險意識覺醒和人口老齡化擴大,健康和人壽保險業務穩健增長,市場上存在産品同質化嚴重,供需不匹配等問題。量子智能數據幫助險企主動求變,提早佈局,針對不同用戶的特徵與需求,高效、精準匹配保險産品與服務。
  • 汽車保險業
    利用量子智能數據和人工智能技術推出 “用量爲基礎的保險”,分析和整合數據包括開車方式 (急剎和急加速頻率)、行駛速度、距離、時間等,風險系數計算的依據更爲準確,而不是單純按車主年齡、身份計算保費,由此來製定更智慧化的保險産品。
  • 其它解決方案
    保險業務其他項目/用戶體驗量子智能數據應用方案
  • 簡化複雜案例
    量子智能數據分析有助於更快地識別合法案件,某些情況涉及很多複雜性。量子智能數據採用挖掘技術來處理這些索賠並識別風險。
  • 更佳的用戶體驗
    24小時服務自動化保險顧問,提供靈活個人化、低成本、低出錯率等客戶體驗。有助保留客戶並預測有利於客戶的計劃。
  • 選擇語言

    繁體中文