Khách hàng, dữ liệu về khách hàng và cán bộ thẩm định

Khách hàng, dữ liệu về khách hàng và cán bộ thẩm định 26/11/2021 16:27:00 1060

Cỡ chữ:A- A+
Tương phản:Giảm Tăng

Khách hàng, dữ liệu về khách hàng và cán bộ thẩm định

26/11/2021 16:27:00

 

Nguồn: Tạp chí Bảo hiểm Châu Á | Tháng 6 năm 2021

Người biên dịch: Nguyễn Thùy Liên

Ông Andrew Doran đến từ Pacific Life Re trao đổi về AI (trí tuệ nhân tạo) và data analytics (phân tích dữ liệu) sẽ được sử dụng như thế nào trong bối cảnh các công cụ này đóng vai trò chính trong quá trình thẩm định và yêu cầu bồi thường trong tương lai, cũng cần lưu ý đến yếu tố quan trọng nhất trong toàn bộ quá trình - khách hàng.

Trong ngành bảo hiểm, người ta nói rất nhiều đến quá trình thẩm định trong tương lai và rất nhiều người hướng tới công nghệ và AI như là giải pháp cho vấn đề. Điều này chắc chắn sẽ đóng một vai trò quan trọng và từ góc độ của các chuyên gia thẩm định và yêu cầu bồi thường, làm thế nào để thích ứng với những thay đổi này và sử dụng công nghệ để mang lại lợi ích tốt nhất cho khách hàng.

Nhớ lại lần đầu tiên đến Singapore vào năm 2017, tôi cần một tài khoản ngân hàng có thể giao dịch bằng cả đồng đô la Singapore và Bảng Anh, vì vậy một người bạn đã giới thiệu một trong những ngân hàng số đầu tiên. Tôi sẽ không bao giờ quên trải nghiệm đăng ký - Tôi tưởng rằng ​​quy trình này sẽ tốn thời gian, phức tạp và cần cung cấp nhiều giấy tờ và phải gọi nhiều cuộc.

Tôi đã hoàn toàn nhầm. Hệ thống tự động đọc giấy tờ của tôi và kiểm tra tính bảo mật khi tôi quay video, đọc lời thoại, "Tên tôi là Andrew Doran, tôi muốn mở một tài khoản ngân hàng".

Chỉ cần quy trình này có một chút tốt hơn so với mong đợi của tôi thì tôi đã rất vui rồi, nhưng trên thực tế, tôi đã vô cùng ngạc nhiên và ngay lập tức tôi nghĩ mình nên sử dụng trải nghiệm này trong thẩm định và yêu cầu bồi thường.

Vì vậy, chúng ta nên tiếp cận như thế nào để có thể vừa nâng cao trải nghiệm cho khách hàng vừa nắm rõ rủi ro đi kèm?

AI và data analytics

Khi nói đến việc cải thiện quy trình thẩm định, AI (trí tuệ nhân tạo) và data analytics (phân tích dữ liệu) tiếp tục là chủ đề nóng, có hai trường phái quan điểm xoay quanh cách thức sử dụng tốt nhất các công cụ này.

Thứ nhất, thẩm định dự đoán - sử dụng các kỹ thuật phân tích dữ liệu để xác định kết quả thẩm định dựa trên những thông tin chi tiết có được từ nguồn dữ liệu truyền thống và ít truyền thống thay vì thông qua các ứng dụng hỏi đáp tiêu chuẩn.

Hoặc thứ hai, quá trình thẩm định hoàn toàn tự động với quyền truy cập trực tiếp thông tin số (y tế và phi y tế). Cả hai quan điểm đều hướng tới mục tiêu đơn giản hoá quy trình thẩm định, giảm số lượng câu hỏi mà khách hàng cần trả lời và nâng cao hiểu biết về chi phí rủi ro.

Tuy nhiên, với kinh nghiệm làm việc nhiều năm trong lĩnh vực thẩm định và yêu cầu bồi thường, thật khó để tôi quay lưng lại hoàn toàn với quy trình đăng ký truyền thống với các câu hỏi và câu trả lời đã được áp dụng hiệu quả.

Giải pháp gần như chắc chắn sẽ là sự kết hợp của cả ba yếu tố.

Đôi khi tôi đã hình dung ra một tương lai cho việc bảo lãnh phát hành trông giống như hình dưới đây.

Mặc dù đây sẽ là hướng đi của một số doanh nghiệp nhưng nó là một trong những cách tiếp cận thách thức nhất từ ​​góc độ kỹ thuật, quy định và niềm tin của khách hàng.

Về mặt kỹ thuật, cần có một giải pháp phức tạp liên quan đến hồ sơ bệnh án số, đọc thông tin y tế tự động và lý luận nhận thức tự động để sao chép quy trình ra quyết định thẩm định của con người.Cần tuân thủ các quy định nghiêm ngặt về việc sử dụng thông tin y tế, bao gồm Đạo luật bảo vệ dữ liệu cá nhân (PDPA) ở Singapore, Đạo luật bảo vệ thông tin cá nhân (PIPA) ở Hàn Quốc hay Quy định bảo vệ dữ liệu chung (GDPR) ở Châu Âu.Xây dựng lòng tin của khách hàng rằng thông tin nhạy cảm nhất của họ đang được sử dụng một cách có trách nhiệm là yêu cầu trọng tâm để có được một giải pháp bền vững.

 

Các tin khác

Bình chọn

Điểm bình chọn
0 / 5
Tổng 0 lượt bình chọn
5
0%
4
0%
3
0%
2
0%
1
0%