يمكن لـ Insurtech تحسين نسبة خسارة التأمين على السيارات

يعتمد النجاح في صناعة التأمين على السيارات إلى حد كبير على عاملين: نسبة الخسارة وإجمالي قسط التأمين المكتوب (GWP). وبينما يحدد GWP مقدار الأموال القادمة، فإن نسبة خسارة التأمين على السيارات هي أكبر مؤشر على مقدار الأموال التي يتم إنفاقها.

تحسين نسبة خسارة التأمين على السيارات يعني تحسين النتيجة النهائية الخاصة بك. ولكن لأطول فترة، كانت شركات التأمين إلى حد كبير تحت رحمة مدى جودة أو سوء العام الذي كانت تمر به.

على الرغم من ذلك، تقوم شركات التأمين بتغيير اللعبة. لقد مكنت البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي شركات التأمين من خفض نسبة خسارة التأمين على السيارات لشركات التأمين. بدلاً من الاعتماد على الحظ الخارجي، تقوم شركات التأمين الآن بصنع حظها الخاص.

دعونا نلقي نظرة أعمق على نسبة خسارة التأمين على السيارات وكيف يمكنك إعداد نفسك لنتائج أكثر ملاءمة.

ما هي نسبة خسارة التأمين على السيارات؟

يتم تعريف نسبة خسارة التأمين على السيارات على أنها نسبة الخسائر إلى الأقساط المكتسبة. تشمل «الخسائر» في نسب الخسارة مطالبات التأمين المدفوعة ونفقات التعديل.

صيغة نسبة خسارة التأمين على السيارات هي كما يلي: مطالبات التأمين المدفوعة بالإضافة إلى مصاريف التعديل مقسومة على إجمالي الأقساط المكتسبة. على سبيل المثال، إذا دفعت الشركة 80 دولارًا كمطالبات لكل 160 دولارًا من الأقساط المحصلة، فستكون نسبة الخسارة 50٪.

أين:

• مطالبات التأمين المدفوعة هي مبلغ المال الذي تدفعه شركة التأمين لتسوية المطالبات.
• مصروف تعديل الخسارة هو الأموال التي تكبدتها شركة التأمين للتحقيق في المطالبات والتحقق منها.
• إجمالي الأقساط المكتسبة هي مبلغ المال (الأقساط) المدفوع من العملاء لشركة التأمين.

كما ترى، هناك رافعتان يمكن سحبهما لتحسين (أي تقليل) نسبة خسارة التأمين على السيارات:

1. زيادة التدفق الداخلي للأموال في شكل إجمالي الأقساط المكتسبة، و/أو
2. تقليل التدفق الخارجي للأموال (أي مطالبات التأمين المدفوعة والنفقات الأخرى).

إذن كيف تخسر أقل أثناء كتابة نفس المبلغ (أو أكثر) من الأقساط؟

أنت تعمل مع شركات التأمين التي تساعد في العثور على سعر أكثر دقة للمخاطر، واكتشاف الأسباب الجذرية للاحتيال، وإعداد نفسك لنسبة أفضل لخسارة التأمين على السيارات.

مكونات لتحسين نسبة خسارة التأمين على السيارات

لقد ولت الأيام التي كان عليك فيها الانتظار لتسجيل قراءات عداد المسافات أو سجل السفر للسائق بعدما لقد وقع حادث. قدم هذا النوع من تحليل ما بعد الوفاة حلقة تغذية مرتدة بطيئة للغاية. قد يستغرق الأمر شهورًا، إن لم يكن سنوات.

الآن، بفضل البيانات في الوقت الفعلي، يمكنك التفكير في نسبة الخسارة على أساس الثانية تلو الأخرى. يؤدي ذلك إلى الحصول على رؤى ديناميكية للبيانات حول سبب الحوادث وتأثيرها وطبيعتها.

يعد الفهم المتعمق لسلوك السائقين وظروف الطريق والبيئة المحيطة والعوامل الخارجية المستقلة أمرًا بالغ الأهمية في تأمين السيارات. وبدعم من التحليلات في الوقت الفعلي، يمكنك المساعدة في التنبؤ بالسلوك المستقبلي بشكل أفضل، ومساعدة الأطراف المعنية على تخفيف المخاطر وتجنب الحوادث.

استخدام AI/ML للتحليل التنبئي

أصبح من الممكن الآن فهم طبيعة أي أحداث سلبية والتنبؤ بها نظرًا لتوافر كميات كبيرة من البيانات التي تم جمعها من مصادر مختلفة.

لم نعد مرتبطين بالبيانات الديموغرافية والنوعية الثابتة مثل «26، ذكر، سيارة حمراء». الآن، يمكننا أن نبني قراراتنا على العوامل البيئية، مثل شكل الطريق، والطقس، والظروف الخارجية، وسجل السائق، وأنماط حركة المرور، وأكثر من ذلك. يمكن للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي معالجة هذه البيانات التاريخية والفورية والحصول على صورة أوضح للمخاطر في أي نقطة معينة من رحلة السائق.

يمكن أخذ هذه العوامل في الاعتبار وتحليلها واستخدامها لإعطاء رؤى، وذلك بفضل تقنيات ML/AI المتقدمة المستخدمة من قبل شركات التأمين وقوة المعالجة الهائلة التي نمتلكها اليوم.

تنبيهات وتحديثات في الوقت الفعلي للسلامة

يمكن لشركة Insurtech إرسال تنبيهات في الوقت الفعلي إلى السائق وشركة التأمين في حالة حدوث أي نمط قيادة غير طبيعي أو كوارث مرورية أو المناخ أو الطقس أو أي أشياء خطيرة أخرى يمكن أن تحدث أثناء الرحلة.

يساعد هذا في خفض تكاليف المطالبات الإجمالية نظرًا لوجود عدد أقل من المطالبات. يمكن أن يكون هذا تحويليًا لنسبة خسارة التأمين على السيارات. بالإضافة إلى ذلك، فإنه يجهز الغواصين لفهم مخاطرهم الشخصية.

محرك مخاطر الذكاء الاصطناعي لفهم المخاطر بشكل أفضل

تستخدم شركات Insurtechs محركات مخاطر الذكاء الاصطناعي التي تستفيد من نماذج التعلم الآلي المتطورة للحصول على فهم دقيق لبيانات المخاطر واكتشاف أنماط المخاطر لأي رحلة. ولهذا السبب، يمكنهم تقديم نماذج تسعير أفضل وأكثر عدلاً يمكن أن تولد رؤى وتحليلات فائقة.

يساعد استخدام AI/ML شركات التأمين على إنشاء ملف تعريف مخاطر أكثر شمولاً وتعزيز سلامة السائقين باستخدام التنبيهات والتحديثات. هذا يمنع الحوادث التي تؤدي إلى المطالبات ويحسن نسبة خسارة التأمين على السيارات الإجمالية.

كشف المطالبات الاحتيالية

لا يؤدي الاحتيال في مجال التأمين إلى زيادة نفقات شركة التأمين فحسب، بل يجعل التأمين أيضًا أكثر تكلفة للاعبين النزيهين الآخرين.

تمتلك Insurtechs الآن الموارد اللازمة لاكتشاف الاحتيال والشذوذ في المطالبات باستخدام نماذج مدربة على البيانات. باستخدام AI/ML للتحليل المستمر، يمكنهم رفع العلامات الحمراء واكتشاف الأنشطة الاحتيالية.

في حين أنه لا يمكن القضاء على الاحتيال تمامًا، إلا أنه يمكن التقليل منه. يؤثر هذا أيضًا على المطالبات المدفوعة ويقلل بشكل كبير من نسبة خسارة التأمين على السيارات.

قم بتحسين نسبة خسارة التأمين على السيارات باستخدام تقنية أكثر ذكاءً

كانت نسبة خسارة التأمين على السيارات خارج أيدي شركات التأمين إلى حد كبير. الآن، يمكنهم استخدام Insurtech لزيادة أرباحهم النهائية، من خلال:

1. استخدام الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي للتحليلات التنبؤية، مع الأخذ في الاعتبار قائمة شاملة تقريبًا من العوامل مثل التركيبة السكانية والبيانات النوعية وظروف الطريق والطقس والعوامل الخارجية الأخرى
2. تحسين السلامة من خلال التنبيهات في الوقت الفعلي استنادًا إلى التوقعات والسلوك التاريخي
3. الاستفادة من محرك مخاطر الذكاء الاصطناعي المتقدم لتسعير المخاطر بشكل أفضل
4. اكتشاف المطالبات الاحتيالية

إذا كنت ترغب في معرفة المزيد حول كيف يمكننا المساعدة في تحسين نسبة خسارة التأمين على السيارات، دعنا نتواصل معك.

‍