Insurance hero

보험

AI 도입과 보험 산업

오늘날의 보험사들은 AI를 채택하여 수익성을 개선하고 효율성을 높이며 궁극적으로는 고객 경험을 개선하고 있습니다.

AI와 보험

DataRobot은 보험사에게 시장 선택, 보험 사정, 가격 및 청구 관리를 최적화 할 수있는 최상의 기능을 제공합니다. DataRobot을 이용하여 보험사는 일반적으로 소요되는 시간보다 훨씬 짧은 시간 내에 분석을 전개할 수 있어 시장 출시 속도를 높이고 보다 정확하게 보험료를 설정하며 손실율을 줄이고 전환율을 높일 수 있습니다.

전략적 리스크 선택

  • 수익성 있는 잠재 고객 식별
  • 전환율 가속화
  • 견적 정확성 개선
  • 갱신율 증가 및 이탈률 감소
  • 모범 사례 활용

정밀한 보험료 및 예치금 설정

  • 최첨단 머신러닝 알고리즘 활용
  • 재프로그래밍없이 보험료 설정 모델 배포
  • 손실 비용의 정확성 향상
  • 5 – 15배 빠른 요율 산출
  • 청구 건별 개별 손실 산출
  • 수익금으로부터 정확한 예치금 설정

청구 관리 최적화

  • 자동 또는 수동 처리를 위한 청구 식별
  • 부정 청구 가능성 표시
  • 대위변제 가능성 파악
  • 청구 심각성 및 대형 손실 가능성 예측
  • 결과 기반의 업무 분배로 손해사정사 성과 향상
  • 전략적 리스크 선택
    • 수익성 있는 잠재 고객 식별
    • 전환율 가속화
    • 견적 정확성 개선
    • 갱신율 증가 및 이탈률 감소
    • 모범 사례 활용
  • 정밀한 보험료 및 예치금 설정
    • 최첨단 머신러닝 알고리즘 활용
    • 재프로그래밍없이 보험료 설정 모델 배포
    • 손실 비용의 정확성 향상
    • 5 – 15배 빠른 요율 산출
    • 청구 건별 개별 손실 산출
    • 수익금으로부터 정확한 예치금 설정
  • 청구 관리 최적화
    • 자동 또는 수동 처리를 위한 청구 식별
    • 부정 청구 가능성 표시
    • 대위변제 가능성 파악
    • 청구 심각성 및 대형 손실 가능성 예측
    • 결과 기반의 업무 분배로 손해사정사 성과 향상
Insurance use cases

보험 산업 사례 연구

There is no function in insurance that will be unaffected by the adoption of artificial intelligence and machine learning. Besides automating and informing traditional processes, AI and machine learning create new capabilities that empower insurers to optimize every function in the insurance value chain.Check out all Insurance use cases

  • 역동적인 가격 책정

    DataRobot을 사용하여 보험료를 책정한 영국의 한 대형 자동차 보험사는 한 사업부의 일반적인 선형 모델을 다각도의 변형 모델로 대체했습니다.그 결과, 이 보험사는 손실율을 낮추고 통합율을 개선하며 재가입률은 높이고 인수 비용은 줄여 전체적으로 8백만 달러에 이르는 가치를 창출했습니다. 선형 및 비선형 알고리즘을 동시에 실행할 수있는 DataRobot의 기능은 불리한 선택의 위험을 줄이는 정밀한 위험별 보험료 책정 을 지원합니다.

  • 고객 이탈 감소

    좋은 고객이 기한이 경과된 증권을 더 비싼 새 계약으로 교체해야 하기 때문에 계약을 갱신하지 않으면 보험사는 손해입니다. 유럽의 한 대형 보험사는 DataRobot을 활용해 "이탈” 위험을 고려한 갱신 보험료를 책정했습니다. 이 결과 철회 및 갱신실패이 감소하고 손실률이 개선되어 변액 비용이 24% 감소했습니다. 결과적으로, 이 보험사는 연간 1,250만 유로의 이익을 얻게 되었습니다.

  • 소송 리스크 완화

    미국의 한 대형 재물·상해 보험사는 DataRobot을 활용하여 노동자의 상해보험 청구가 소송으로 이어질 수 있는 가능성을 예측하는 모델을 개발했습니다. 소송 가능성 점수가 높은 청구 건들은 조기 및 적절한 합의금 제안을 위해 상급 청구 담당 직원에게 전달됩니다. 이 보험사는 모델이 없었더라면 발생했을 10%의 소송을 방지함으로써 위험 청구 비용이 25% 감소했고 보험사가 얻은 가치는 연간 5백만 달러 이상입니다.

  • 사기 탐지

    최신 머신러닝은 계속 변화하는 사기법을 탐지하는데 통계적 규제보다 훨씬 효율적입니다. 한 가지 사례로, 유럽의 한 대형 재물·상해 보험사는 DataRobot으로 개발한 모델을 적용하여 자동 청구건들을 야간 배치 작업으로 처리했습니다. 부정 가능성이 높은 점수의 청구 건들은 이제 부정 청구 특별 수사 팀에 배정됩니다. 이 보험사는 부정 탐색의 정확성을 30% 개선해 1,000만 달러 이상의 가치를 창출하게 되었습니다.

  • 대위(Subrogation)를 통한 자금 확보

    대위변제 기회는 수익 발견과 비슷하지만 신속한 식별과 실행을 할 수 있을 때만 가능합니다.한 대유럽 자동차 보험사는 DataRobot과 협력하여 대위변제 회복 가능성이 높은 청구 건들를 파악했습니다. 이제 청구 담당 직원들은 자동적으로 대위변제가 포함된 청구 리스트를 받습니다. 이 보험사는 대위변제 이행률을 1.4 %에서 2.8 %로 두 배로 끌어올렸으며 매년 4-8 백만 유로의 손실을 회복하게 되었습니다

DataRobot은 보험 회사를 지원합니다.

  • 명확한 커뮤니케이션
    DataRobot의 플랫폼은 사용자가 고객, 경영진 및 규제 기관에 대한 예측을 이해하고 설명할 수 있도록 설계되었습니다. 예측 가치가 있는 요소가 명확하게 식별되고 설명되며 "예측 설명"코드는 신청자가 특정 보험료, 점수 또는 추천을 받은 이유를 사용자에게 알려줍니다.
  • 쉬운 플랫폼 통합
    DataRobot은 다시 프로그래밍할 필요 없이 분석 모델을 직접 배포할 수있는 기능을 제공합니다. 사용자는 여러 가지 방법으로 플랫폼을 이용할 수 있습니다.

    애플리케이션은 REST API를 통해 DataRobot 모델과 직접 상호 작용할 수 있습니다.
    - DataRobot은 Java .jar 양식으로 모델을 추출할 수 있습니다
    -DataRobot은 Java 또는 Python 스코어링 소스 코드를 생성할 수 있습니다.
    - DataRobot은 자체 웹 기반 사용자 인터페이스가 있는 스코어링 애플리케이션을 생성할 수 있습니다.
  • “대중화된” 모델링
    DataRobot을 사용하는 기업들은 종종 사용 교육 둘째 날까지 실제 모델 개발을 시작할 수 있게 됩니다. 이는 DataRobot이 비즈니스 분석가, 보험 계리사, IT 직원, 제품 관리자, 보험 사정 및 청구 전문가 등의 "데이터 사이언티스트 시민"들이 데이터 사이언스의 공식 자격 증명 없이 예측 모델을 생성할 수 있도록 지원하기 때문입니다.

    결과적으로 DataRobot은 보험사들이 예측 분석으로부터 나온 가능성과 문제에 대해 대부분 부분적으로 대응 가능하고 업무량이 과도한 데이터 사이언티스들에게 지나치게 많이 의존하지 않을 수 있도록 지원합니다.
  • 생애 주기 관리
    모델 정확성은 새로운 보험 사정과 손실 경험 때문에 표류할 수 있습니다. DataRobot은 현재 결과와 모델링된 예측치의 격차 및 그러한 격차를 유발하는 요인을 사용자에게 자동으로 알려 줌으로써 모델의 정확성이 유지되도록 지원합니다.

    이러한 기능은 재무제표가 영향을 받고 경쟁 우위 또는 일자리를 잃기 전에 사용자에게 증가하는 표류성에 대해 경고하기 위해 매우 중요합니다.
  • "실제" 데이터에 적합
    DataRobot은 흔하게 발견되는 차이와 한계를 모두 지닌 데이터를 "있는 그대로" 사용합니다. AI 모델 생성을 시작하기 위해 확장된 데이터 준비가 필요하지 않습니다. DataRobot의 결과는 데이터 확장과 정제를 위한 노력의 우선순위를 정하는데 도움이 될 것입니다.
 
제이슨 카브럴 (Jason Cabral)

최고 보험 계리사, Markerstudy

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