맞춤형 요금 관리
AI를 이용한 개별 데이터 기반 요금 사용자 정의
도전 과제
보험 증권의 요율을 결정하는 것은 전통적으로 단순한 요인에 의해 결정되었습니다. 예를 들어 자동차 보험의 경우 요율은 차량의 연도, 제조업체 및 모델에 따라 결정됩니다. 이 방법은 운전 습관, 위치, 날씨 또는 시간과 같은 개별화된 요소를 고려하지 않으며, 이 모든 요소는 개별 위험에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 소비자에 대한 개별 요금을 평가하는 것은 사용 가능한 데이터의 양으로 인해 기존 프로세스를 사용하여 어렵습니다. 고객을 세분화하는 것이 도움이 될 수 있지만 이러한 매크로 그룹조차도 개별 수준에서 수집되는 대량의 데이터가 제공하는 기회를 놓치고 있습니다.
기회
AI는 이상 감지, 클러스터링 및 권장 사항 생성에 이상적이므로 문제를 찾고 보다 개별화된 보험 정책 및 요금을 개발하는 데 이상적입니다. 예를 들어 자동차 보험의 경우 AI를 사용하여 더 많은 사고로 이어지는 하드 브레이킹과 같은 고객 행동을 결정할 수 있습니다. AI를 사용하여 세분화에 사용할 수 있는 동작을 기반으로 세분화된 고객 클러스터를 만들 수 있습니다. AI는 대부분의 운전이 발생하는 위치, 도시 대 고속도로, 주간 또는 야간 운전 및 기타 요인을 기반으로 중대 사고의 위험을 평가할 때 다양한 요인을 평가하는 데 사용할 수도 있습니다. 보다 개인화된 데이터를 사용하여 위험 평가를 수행하면 위험에 대한 개별화된 그림과 소비자를 위한 개인화된 요율 창출이 가능합니다.
왜 H2O.ai인가
H2O.ai의 사명은 산업 전반에 걸쳐 더 많은 사람들이 AI의 힘을 사용하여 비즈니스 및 사회적 문제를 해결할 수 있도록 모든 사람을 위해 AI를 접근화하는 것입니다. 보험 산업은 Progressive, TransAmerica, Aegon, Zurich Insurance를 비롯한 주요 보험 회사가 중요한 제품 혁신을 주도하는 데 도움을 주는 당사의 핵심 초점입니다. H2O Driverless AI는 수상 경력에 빛나는 자동 머신 러닝 플랫폼으로 데이터 과학 팀이 고도로 정확한 예측 모델을 개발하는 속도를 크게 높여 확장할 수 있도록 지원합니다. Driverless AI에는 머신 러닝 해석(MLI), 개별 예측을 위한 이유 코드, 자동 시계열 모델링 등 보험사가 특히 관심을 갖는 혁신적인 기능이 포함되어 있습니다.
관련 사례 연구
Pawan Divakarla
Data and Analytics Business Leader, Progressive
"With H2O we are able to build many models in a much shorter period of time."
Conner Jensen
Analytics Program Director, Zurich Insurance
"The ability to do advanced analytics and do more work across the data is going to be the differentiator for insurance companies going forward."
