Hyperpersonalisering og økonomisk velvære er populære temaer i dagens forretningsverden. Spørsmålet for mange er hvordan de skal bygge en organisasjon for å komme seg videre. En av de særegne måtene dette utnyttes på innen forsikring, er å gi tilpassede oppfordringer til tryggere og sunnere atferd, for eksempel å kjøre mer forsiktig eller trene oftere.
Denne tilnærmingen gir imidlertid utfordringer, noe som kan forklare at dett er relativt lite brukt. Det er liten forskjell mellom hyperpersonlig og overdrevent personlig. Hvis det slår feil, kan det føre til betydelig skade for et forsikringsselskap. Ifølge en fersk studie fra Gartner vil 38 % av kundene faktisk slutte å gjøre forretninger med et merke hvis de har en lite hyggelig eller negativ oppfatning av hvordan dataene deres blir brukt.
Historiefortelling utkonkurrerer datadrevne tilnærminger
For å forstå hvordan man kan levere hyperpersonlige opplevelser og atferdsmessige justeringer som folk oppfatter som engasjerende, vil forsikringsselskapene måtte ta et skritt tilbake. Studier viser at data kan være vanskelige for enkeltpersoner å fordøye, noe som resulterer i lave nivåer av atferdsendring. Det oppnås større suksess gjennom historier. Likevel er de fleste justeringer først og fremst datadrevet.
Det er lett å forstå hvordan historiefortelling kan føre til atferdsendring. I en parallell virkelighet blir instinktet vi har til å beskytte og argumentere for en gitt posisjon svekket, og lar oss vurdere ulike utfall og muligheter. Dette betyr at forsikringsselskapene må utvikle atferdsmessige justeringer som gjør at de kan utvikle seg fra rene datadrevne teknikker til historiefortellinger. Mens selskapene gjør fremskritt på dette området, kan de forbedre seg ytterligere ved å:
- Omformulere budskapet sitt på positiv og felles grunn for å få enkeltpersoner mer involvert
- Fortelle historier for å utvikle tankegangen, i motsetning tilå bruke justeringsteknikker, som ofte er normative.
- Tilby flere, litt ulike engasjementsalternativer til forsikringstakere med lignende mål
- Utnytte biologiske og sosiale data for å tilpasse en melding basert på mental tilstand, stressnivå og personlig preferanse
Rollen til kunstig intelligens
Å levere hyperpersonaliserte opplevelser og potensielt smartere forsikringer og krav vil kreve avansert automatisering og kunstig intelligens (AI). En viktig utfordring å ta i betraktning når du implementerer AI, er risikoen for å bygge inn skjevheter. En fersk undersøkelse fant for eksempel at en AI-algoritme som ble brukt av prøveløslatelsesmyndigheter i USA for å forutsi sannsynligheten for at kriminelle gjentar forbrytelsen, resulterte i rasemessige skjevheter og profilering. For forsikringsselskapene kan dette bety å utvikle feilaktige modeller for prisfastsettelse, samt ineffektive måter for å oppfordre til bedre atferd.
Forsikringsselskaper samhandler ofte med kunder etter en tapshendelse. AI er ikke er utviklet for å ta emosjonelle tilstander i betraktning, og handler gjerne ut fra stereotyper i sin interaksjon. Her ligger en betydelig risiko for ethvert forsikringsselskap som vurderer å ta det i bruk. For å håndtere disse utfordringene må forsikringsselskapene være strategiske når det gjelder smart datainnsamling og teknikker for stikkprøver av data. De må også utforske hvordan AI kan utnyttes for å gi emosjonell støtte.
AI gir også en mulighet til å revurdere eksisterende forretningsmodeller og hvordan man skaper verdier for alle involverte parter. Det er for eksempel viktig å vite hvordan dataene brukes og hvordan det skaper muligheter til å belønne enkeltpersoner for deres databidrag. Dette kan skape en mer bærekraftig og rettferdig verden, samtidig som det kan gi en ny følelse av engasjement og lojalitet til kunder og forsikringstakere.
Skifte fra lineære til eksponentielle endringer
En annen betydelig utfordring er at teknologisk endring blir eksponentiell, og når denne endringen inntreffer, skifter forretningsmodeller raskt over mot slanke, flytende og sammenknyttede økosystemer.
Dette er hva vi opplever med AI og mange andre teknologier, men, selv om de ser lovende ut, leverer de ennå ikke som forventet. Forsikringsselskaper som er motstandsdyktige mot endring, kan bli fristet til å følge en «tidlig bruker»-strategi for kontinuerlig å forbedre eksisterende prosesser, i stedet for å fokusere på å skape nye tilbud som gjør det gamle foreldet.
Timing betyr alt. Lederne i forsikringsselskapene må kontinuerlig bruke kunnskap for å være klar for det vendepunktet. De må spørre: Kan jeg se for meg en fremtid der dette ikke stemmer? Hva må være sant for at denne teknologien virkelig skal eksplodere? Hvordan begynner jeg å planlegge i dag for å klargjøre organisasjonen min for den fremtiden?
