在保险界，风险评估和索赔处理是从新兴技术中受益最多的两个领域。虽然保险业有点数字转换缓慢，它开始以突破性的速度发展。鉴于技术改变了世界（以及消费者的期望），这只有有意义的意义。
最近埃森哲调查强调了开放保险领导者如何拥抱最新技术来完善其工作流程。根据调查结果，保险市场中有61％的高管表示他们专注于重塑。技术工具和策略是整体重塑旅程的重要组成部分。
要了解Tech对风险和索赔的影响有多大，请查看一些当前最普遍的技术用例中的保险案例。每个都表明已经取得了多少进展，以及可能发生更多进展的情况。
1。颗粒数据可用性是个性化风险和利率。
许多房主担心全国房主保险的成本上涨。在佛罗里达州等灾难易发地区的房屋中，尤其如此。对于某些人来说，仅找到保险可能会出现问题，因为许多承运人已经退出了这些地区提供保险。
但是，技术允许像亲属这样的前瞻性保险提供商利用尖端的数据分析和AI来重新考虑为高危房主人口提供服务的方法。 Kin不仅使用汇总数据来确定财产所有人的利率，还开发了一个可以将颗粒状（原始）数据点的系统纳入其风险计算中。因此，房主可能能够享受比他们预期的要低的保费，因为亲戚的专有算法可以一次评估多个数据点。
这是可以工作的方式：FEMA可能会列出某个洪水区，因为有26％的机会在30年内经历洪水。但是，这是一个非常广泛的特征，可能无法反映对财产真正风险的最准确评估。亲属的系统利用其他数据来源，包括空中视图和地理空间分析，以确定房屋的实际风险是否较小，因为其结构性设计，高程或其他考虑因素。结果，房主的费率可能要低得多，因为颗粒数据使亲戚可以更好地平衡风险和盈利能力。
2。物联网（IoT）允许实时风险分析。
现在，技术可以通过物联网自动进行交流，一些保险公司正在提供实时风险分析。也就是说，他们正在跟踪基本数据点并立即应用传入的数据，以获取如何评估和管理每个客户的风险的真实情况。
这种物联网使用在个人和商用车保险中尤为普遍。以远程信息处理为例。许多大牌公司使远程信息处理设备可以安装在驾驶员的车辆中。这些设备依靠基于云的物联网接口不断将洞察力发送回数据库。结果，练习更安全的驾驶习惯的驾驶员可能会获得较低的保费或其他货币福利。
不过，远程信息处理不仅是个人汽车保险界。它也正在进入工业车辆保险市场。如追踪，想要减少支付和储蓄公司的车队经理正在将远程信息处理部门安装到他们的车队中。借助远程信息识别数据，他们可以更好地了解如何培训驾驶员，减少事故的可能性以及与保险提供商合作以最大程度地降低其费率。
3。数字工具正在解开索赔漏斗。
传统上，保险索赔对客户来说是一种令人沮丧和艰巨的体验。另一个最近埃森哲调查透露31％的人认为索赔过程不令人满意。从缓慢的响应到和解困难，全球消费者的投诉促使AI驱动索赔提交的新时代，主要是在家庭和汽车保险领域。
使用AI，可以避免瓶颈。在最近的一篇文章中里科解释说，AI可以通过进行索赔数据的快速分类来帮助减轻与索赔相关的疼痛点。另外，AI可以将索赔的所有部分收集到单个文件夹中，从而消除了对人类干预的需求。甚至照片也可以通过AI软件扫描和解释，从索赔代表的盘子中承担了巨大而乏味的责任。
AI也不是不可能确定索赔的有效性。同样，这有助于简化整体索赔过程，并可能缩短达成解决方案所需的时间。
向前迈进，保险提供商倾向于通过应用技术解决方案，系统和策略来寻找其他方法来更新其行业。正如他们所做的那样，他们将帮助使所有类型的保险更经济，方便和吸引客户。
