IRDAI InsurTech 活动名为“InsurTech -Catalyst that inspires”，于 30 月 XNUMX 日在班加罗尔结束。 该活动旨在强调 InsurTech 生态系统及其对保险公司的好处，并吸引了 Policybazaar、Shri Ram General Insurance、Reliance General Insurance 和 Mantra Labs 等领先公司的参与。 IRDAI 主席 Debasish Panda 先生强调了保险和保险科技的合作伙伴关系，以及保险科技在帮助印度保险业发展方面可以发挥的重要作用。 Parag Sharma，Mantra Labs 首席执行官, 受邀作为演讲嘉宾在活动中谈论 AI 和 The Gen Z Experience.
- 保险科技3.0就是一切 “体验经济”. 随着客户期望的不断变化，保险业面临的真正挑战是更快地获得产品。 今天的数字客户想要购买一种体验，而不仅仅是一种产品或服务。 与 Insurtechs 合作将为保险公司提供急需的产品创新技术能力。
- Z 世代在各个决策领域都非常重视客户体验，并且他们愿意为更好的体验支付额外费用。 事实上，CX 是 Z 世代做出购买决定的决定性因素。
- 在整个保险生命周期中利用 AI、计算机视觉、预测分析、NLP、OCR 等技术，打造卓越的 Z 世代体验。
第一阶段：考虑和评估
数据在风险评估、决策过程和改善客户体验方面发挥着关键作用。 预测行为分析有助于识别消费者模式和这些行为的意图。 保险公司需要根据历史模式预测客户期望，以提高满意度得分并增加每位客户的收入。
“数字行为智能工具” 形式 帮助保险公司破译用户动机和意图得分。 他们从每个应用程序的 5,000 多个不同功能中收集大约 50,000-140 个行为数据点，并提供个性化的产品推荐
2阶段： 购买和体验
速度是新客户群想要的。 保险公司将需要利用先进的人工智能和工作流程管理来改善客户的入职体验。
3阶段： 通过基于 AI 的实时动态和智能决策改进承保。
Artivatic 推出了下一代智能核保云——AUSIS，它有助于连接、集成现有或第三方应用程序和 API 以实现端到端流程。
Sumber: 人工的 保险科技与健康科技平台
4阶段： 付款和索赔管理
使用 AI 和 ML 模型进行欺诈检测。
Anadolu Sigorta 最近测试了一个预测性欺诈检测系统。 该检测引擎使用自动化业务规则、自学习模型、预测分析、文本挖掘、图像筛选、设备识别和网络分析，提供即时、可操作的见解。 AS 归因于人工智能系统节省了超过 5.7 万美元。
通过计算机视觉技术处理索赔。
Tokio Marine 使用基于人工智能的 CV 技术来加快日本的汽车索赔流程。 人工智能图像识别允许保险公司评估车辆的损坏情况。
该应用程序还分享维修方法建议并指导索赔流程，以确保尽快处理和解决每项索赔。
- 每个保险提供商都必须成为保险生态系统的一部分。
我们身处连接设备不断增长的世界。 麦肯锡报告显示，到 2025 年，将有大约一万亿台设备将按照可互操作的标准连接和共享数据。
能够实现这种数据共享的生态系统已经形成。
即将到来的生态系统之一是 NDHM，现在称为 ABHA。 目前，该生态系统的重点是医疗机构之间的无缝数据交换，而这也将扩展到保险业，这只是时间问题。
另一个快速指日可待的生态系统是 连接的设备 （医疗/非医疗/汽车、健身追踪器、智能家居小工具等）。 从这些设备收集的数据不仅可以让保险公司创造创新产品，还可以帮助处理理赔过程中没有任何摩擦。
创造无摩擦的 Z 世代体验将需要保险公司参与其中或至少融入这些生态系统。 技术将在这方面发挥推动作用。
在数据的基础上打造出色的 Z 世代体验需要长期的信念、耐心和对用户行为的持续分析。
这个故事的寓意是：经常闻一闻奶酪，这样你就知道它什么时候变老了。
我们不应该期望事情会像过去一样。 对数据的敏锐洞察力将帮助我们保持敏捷，并在满足客户期望方面领先一步。
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