歡迎來到保險業(yè)的未來，正如我們從2030年的客戶Scott的眼中看到的那樣。Scott的數(shù)字私人助理(digital personal assistant)為他訂了一輛自動駕駛汽車，以便他在城里參加一個會議。在Scott坐進(jìn)剛剛抵達(dá)的汽車時，他今天決定要自己開車并將車設(shè)為“主動”模式。Scott的私人助理繪制了一條可能的路線，并將路線分享給他的車輛保險公司(mobility insurer)，該保險公司立即采用備用路線進(jìn)行響應(yīng)，該路線中發(fā)生事故和車輛損壞的可能性更低，以及對其每月保費的計算調(diào)整。Scott的私人助理告訴他，根據(jù)他選擇的路線以及道路上其他車輛的數(shù)量和分布情況，他的車輛保險費將增加4%到8%。助理還提醒Scott，他的人壽保險單現(xiàn)在“按行為計費(pay-as-you-live，如保險公司可以通過智能手環(huán)了解投保人每天走了多少步、睡了幾小時等“行為”，以此來計算或調(diào)整保費)”，本季度保費將增加2%。多出來的金額會自動從Scott的銀行賬戶中扣除。

 

當(dāng)Scott進(jìn)入目的地的停車場時，他的汽車撞到了幾個停車標(biāo)志中的一個。一旦車輛停下來，其內(nèi)部診斷功能將確定損壞程度。他接到了私人助理的指示，要求他對右前保險杠區(qū)域拍3張照片，再拍2張周圍環(huán)境的照片。當(dāng)Scott回到駕駛員座位時，儀表盤上的屏幕會告知損壞情況，確認(rèn)索賠已經(jīng)批準(zhǔn)，并且已經(jīng)派移動響應(yīng)無人機到該停車場檢查車輛。如果車還能開，無人機會在備用車抵達(dá)后將故障車輛帶到最近的車庫網(wǎng)點進(jìn)行維修。

 

雖然這種情況看似異想天開，但這類用戶故事將在未來十年內(nèi)越來越頻繁地出現(xiàn)在所有保險領(lǐng)域。實際上，上述所需的所有技術(shù)已經(jīng)存在，并且很多已經(jīng)可供消費者使用。由于深度學(xué)習(xí)技術(shù)(如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))新一波浪潮的出現(xiàn)，人工智能(AI)有可能兌現(xiàn)模仿人類感知、思維、推理，學(xué)習(xí)和問題解決的承諾。在這個演變過程中，保險將從目前的“檢測和修復(fù)”狀態(tài)轉(zhuǎn)變?yōu)?ldquo;預(yù)測和預(yù)防”，從而改變行業(yè)的方方面面。由于代理、消費者、金融中介、保險公司和供應(yīng)商更善于使用先進(jìn)技術(shù)來提高決策和生產(chǎn)力，降低成本和優(yōu)化客戶體驗，變革步伐也將加快。

 

由于人工智能深深地集成到保險業(yè)，保險公司必須應(yīng)對不斷變化的業(yè)務(wù)環(huán)境。保險業(yè)高管必須了解導(dǎo)致這一變化的因素，了解人工智能將如何重塑索賠、銷售、承保和定價。了解了這些東西，他們就可以著手發(fā)展技能和培養(yǎng)人才、接受新興技術(shù)并創(chuàng)造未來保險業(yè)成功企業(yè)所需的文化和視角。

 

 

人工智能的基礎(chǔ)技術(shù)已經(jīng)在我們的業(yè)務(wù)、家庭和車輛以及我們的人員中得到部署。與人工智能緊密結(jié)合的四個核心技術(shù)趨勢將在未來十年內(nèi)重塑保險業(yè)。

 

 

在工業(yè)環(huán)境中，帶傳感器的設(shè)備已經(jīng)無處不在，但未來幾年互聯(lián)消費設(shè)備的數(shù)量將大幅增加。現(xiàn)有設(shè)備(如汽車，健身追蹤器，家庭助理，智能手機和智能手表)的普及率將繼續(xù)快速增長。服裝、眼鏡、家電，醫(yī)療設(shè)備和鞋等增長起來的類別也經(jīng)歷了同樣的情況。由這些設(shè)備產(chǎn)生的大量新數(shù)據(jù)使運營商能夠更深入地了解客戶，從而產(chǎn)生新的產(chǎn)品類別、更加個性化的定價以及越來越多的實時服務(wù)交付。例如，連接到精算數(shù)據(jù)庫的可穿戴設(shè)備可以根據(jù)日常活動以及可能事件的概率和嚴(yán)重程度來計算消費者的個人風(fēng)險分?jǐn)?shù)。

 

 

機器人領(lǐng)域最近取得了很振奮人心的成就，這項創(chuàng)新將繼續(xù)改變?nèi)祟惻c周圍世界的互動方式。別名為增材制造(Additive manufacturing)的3D打印將從根本上重塑未來的制造業(yè)和商業(yè)保險產(chǎn)品。到2025年，3D打印的建筑物將很常見，運營商要評估這一發(fā)展將如何改變風(fēng)險評估。此外，可編程自主無人機、自動駕駛汽車、自主耕作設(shè)備、增強型手術(shù)機器人將在未來十年具備商業(yè)可行性。到2030年將有超過25%的自動駕駛汽車行駛在道路上，而四年前則為10%。運營商要了解機器人在日常生活和各行業(yè)中日益增長的影響力將如何改變風(fēng)險池(risk pool)，改變客戶期望，并啟用新的產(chǎn)品渠道。

 

 

由于數(shù)據(jù)無所不在，新的開源協(xié)議將會出現(xiàn)，以確保數(shù)據(jù)可以跨行業(yè)共享和使用。各種公共和私人實體將共同創(chuàng)建生態(tài)系統(tǒng)，以便在共同的監(jiān)管和網(wǎng)絡(luò)安全框架下共享多個用例的數(shù)據(jù)。例如，可穿戴數(shù)據(jù)可以直接移植到保險公司，亞馬遜、蘋果、谷歌和各大消費設(shè)備制造商能提供聯(lián)網(wǎng)的家居和自動數(shù)據(jù)。

 

 

目前主要用于圖像、語音和非結(jié)構(gòu)化文本處理的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和其它深度學(xué)習(xí)技術(shù)將在各種各樣的應(yīng)用程序中得到應(yīng)用。這些大體上基于人腦通過分解(decomposition)和推理學(xué)習(xí)的能力的認(rèn)知技術(shù)將成為處理與個人行為和活動相關(guān)的“主動的”保險產(chǎn)品所產(chǎn)生的極其龐大且復(fù)雜的數(shù)據(jù)流的標(biāo)準(zhǔn)方法。隨著這類技術(shù)商業(yè)化程度的提高，運營商將能夠使用持續(xù)學(xué)習(xí)和適應(yīng)周圍世界的模型——實現(xiàn)新的產(chǎn)品類別和互動手段，同時實時地對潛在風(fēng)險或行為的變化做出響應(yīng)。

 

 

人工智能及其相關(guān)技術(shù)將對保險業(yè)的各個方面產(chǎn)生巨大的影響——從分銷到承保，從定價到理賠。先進(jìn)的技術(shù)和數(shù)據(jù)已經(jīng)在影響分銷和承保，保單近乎實時地被定價和購買。深入調(diào)查保險業(yè)2030的可能狀況就能突顯保險價值鏈的巨大變化。

 

 

人們能體驗更快的保險買賣，保險公司和客戶無需過多地介入。人們對個人行為的信息有足夠的了解，人工智能算法會創(chuàng)建風(fēng)險概況(risk profile)，因此完成購買汽車，商業(yè)或人壽保單的周期時間將縮短至幾分鐘甚至幾秒。汽車和家庭承保人啟用即時報價已經(jīng)有一段時間了，但隨著遠(yuǎn)程信息處理(telematics)和室內(nèi)物聯(lián)網(wǎng)(IoT)設(shè)備的激增和定價算法的成熟，這些承保人將繼續(xù)提升即時向更廣大客戶發(fā)放保單的能力。很多人壽保險商正在試驗簡化核保產(chǎn)品(simplified issue product)，但大多數(shù)核保產(chǎn)品只限于最健康的申請人，價格高于同等的完全承保產(chǎn)品(fully underwritten product)。隨著人工智能滲透到壽險核保中，運營商能夠以更加精細(xì)和復(fù)雜的方式發(fā)現(xiàn)風(fēng)險，我們將看到新一波面向大眾市場的即時核保產(chǎn)品(instant issue product)的到來。

 

由區(qū)塊鏈支持的智能合約能即時對客戶金融賬戶的付款進(jìn)行授權(quán)。同時，人們?nèi)∠蚝喕撕贤幚砗椭Ц厄炞C，從而降低了保險公司的客戶獲取成本。人們購買商業(yè)保險的效率加快了，因為無人機、物聯(lián)網(wǎng)和其它可用數(shù)據(jù)的統(tǒng)一為基于人工智能的認(rèn)知模型提供了足夠的信息，以主動生成最終報價(bindable quote)。

 

高度動態(tài)的、基于使用的保險(usage-based insurance，UBI)產(chǎn)品日益激增，這些產(chǎn)品根據(jù)個人消費者的行為量身定制。由于產(chǎn)品供應(yīng)不斷適應(yīng)個人的行為模式，保險從“購買和按年續(xù)簽”模式轉(zhuǎn)變?yōu)檫B續(xù)的周期。此外，產(chǎn)品大量分解為微保險(例如，手機電池保險、航班延誤保險、家中洗衣機和烘干機等不同的保險)，消費者可根據(jù)自己的特定需求進(jìn)行定制，即時比較由各大保險商提供的一系列個人化保險產(chǎn)品的各種價格。新產(chǎn)品層出不窮，為充滿變數(shù)的生活安排和旅行提供保險。因為實物資產(chǎn)多方共享，基于使用的保險成為常態(tài)，其中包括用于汽車共享的按單位付費或按需付費模式以及用于家庭共享服務(wù)的按住付費保險，例如愛彼迎(Airbnb)。

 

到2030年，保險代理人的角色發(fā)生了巨變。由于活躍的代理商的退出，他們的數(shù)量大幅減少，其余代理商嚴(yán)重依賴技術(shù)來提高生產(chǎn)力。代理的角色變?yōu)榱鞒掏苿诱?process facilitator)和產(chǎn)品培訓(xùn)師(product educator)。未來的代理幾乎可以銷售所有險種，并通過幫助客戶管理他們在體驗、健康、生活、移動性、個人財產(chǎn)和住宅方面的保險組合來增加價值。代理使用智能個人助理來優(yōu)化任務(wù)和支持人工智能的機器人，以便為客戶找到潛在的交易。這些工具有助于代理支持更大的客戶群，同時使客戶交互(面對面的，虛擬的和數(shù)字的，統(tǒng)統(tǒng)結(jié)合在一起)的時間變得更短，更有意義，因為每次交互都將根據(jù)每個客戶的當(dāng)前和未來需求進(jìn)行定制。

 

 

在2030年，人壽和財產(chǎn)保險領(lǐng)域針對個人和小型企業(yè)的大多數(shù)產(chǎn)品都不再由人工承保。承保過程減少到幾秒鐘，因為大多數(shù)承保都是自動化的，并且由技術(shù)棧內(nèi)部的機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型一同提供支持。這些模型由內(nèi)部數(shù)據(jù)以及通過應(yīng)用程序編程接口和外部數(shù)據(jù)和分析提供商訪問的大量外部數(shù)據(jù)提供支持。從主流保險商、再保險公司(reinsurers)、產(chǎn)品制造商和產(chǎn)品分銷商的設(shè)備收集的信息將匯總在各種數(shù)據(jù)存儲庫和數(shù)據(jù)流中。這些信息來源使保險公司能夠就承保和定價做出事前決策，通過買方的風(fēng)險狀況和承保需求量身定制一系列產(chǎn)品的最終報價實現(xiàn)主動推廣。

 

監(jiān)管機構(gòu)負(fù)責(zé)評估由人工智能實現(xiàn)的基于機器學(xué)習(xí)的模型，這項任務(wù)要求有確定分?jǐn)?shù)可追溯性的透明方法(類似于今天使用的基于回歸的系數(shù)的評級因子推導(dǎo))。為了驗證用于營銷和承保的數(shù)據(jù)使用是否適合，監(jiān)管機構(gòu)評估了很多模型輸入的組合。他們還在確定在線計劃中的費率時為提供商制定測試保單(test policy)，以確保算法結(jié)果在允許的范圍內(nèi)。公共政策方面的因素限制了人們對某些敏感和預(yù)測性數(shù)據(jù)(如健康和遺傳信息)的訪問，這些數(shù)據(jù)會降低承保和定價的靈活性，并增加某些細(xì)分市場的逆向選擇風(fēng)險。

 

價格仍然是消費者決策的核心，但運營商做出了創(chuàng)新，以純粹在價格上削弱競爭對手。先進(jìn)的專有平臺將客戶和保險公司聯(lián)系起來，為客戶提供差異化體驗、功能和價值。在某些細(xì)分市場中，價格競爭加劇，利潤微薄是常態(tài)，而在另一些細(xì)分市場，獨特的保險產(chǎn)品可以實現(xiàn)利潤率的擴張和差異化。在接受變革的地方，定價創(chuàng)新的步伐很快。定價可根據(jù)使用情況和動態(tài)的，滿是數(shù)據(jù)的風(fēng)險評估實時提供，使消費者能夠決定其行為如何影響保險、可保險性和定價。

 

 

理賠在2030年仍然是保險商的主要智能，但與2018年的水平相比，與索賠相關(guān)的人數(shù)減少了70%至90%。先進(jìn)的算法能處理原始索賠路由(initial claims routing，因為保險涉及到保險公司、再保險公司、投保人、受益人、保險代理商等很多利益相關(guān)方，所以出問題時就涉及到誰對誰負(fù)責(zé)的“路由”問題，和工單路由的意思差不多)，提高了效率和準(zhǔn)確性。個人險種和小型企業(yè)保險的索賠在很大程度上自動化了，這使運營商能夠?qū)崿F(xiàn)逾90%的直通處理率(straight-through-processing rate)，并將理賠時間從幾天縮短到幾小時或幾分鐘。

 

物聯(lián)網(wǎng)傳感器和無人機等一系列數(shù)據(jù)捕獲技術(shù)在很大程度上取代了傳統(tǒng)的手動方法，即第一時間損失通知。索賠分類和維修服務(wù)通常會在損失發(fā)生時自動觸發(fā)。例如，在發(fā)生車禍的情況下，保單持有人將損壞情況拍成流媒體視頻(streaming video)，損失情況將轉(zhuǎn)化為損失狀況描述和估計金額。經(jīng)受輕微損壞的自動駕駛車輛會自動駛?cè)ゾS修車間進(jìn)行維修，同時在此期間派遣備用的自動駕駛車輛。在家中，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備日益用于主動監(jiān)控水位、溫度和其他關(guān)鍵風(fēng)險因子(risk factor)，它會在問題出現(xiàn)之前主動向租戶和保險公司發(fā)出警報。

 

自動客戶服務(wù)應(yīng)用通過語音和文本與大多數(shù)保單持有人進(jìn)行互動處理，直接遵循與索賠、欺詐、醫(yī)療服務(wù)、保單和維修系統(tǒng)相關(guān)的自學(xué)腳本(self-learning script)。解決很多索賠所需的周轉(zhuǎn)時間以分鐘而非數(shù)天或數(shù)周來衡量。人工理賠管理側(cè)重于幾個領(lǐng)域：復(fù)雜和不尋常的索賠、有爭議的索賠，在這類索賠中，人工交互和談判由分析和數(shù)據(jù)驅(qū)動的洞察以及與系統(tǒng)性問題相關(guān)的索賠和新技術(shù)帶來的風(fēng)險(例如，黑客滲入關(guān)鍵的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng))而得以介入，并隨機對索賠進(jìn)行人工評估，以確保算法決策得到了充分監(jiān)督。

 

理賠機構(gòu)增加了對風(fēng)險監(jiān)控、風(fēng)險預(yù)防和風(fēng)險緩解的關(guān)注。當(dāng)因子(factor)超過人工智能定義的閾值時，物聯(lián)網(wǎng)和新數(shù)據(jù)源則用于監(jiān)控風(fēng)險并觸發(fā)干預(yù)。客戶與保險理賠機構(gòu)的互動把重點放在如何避免可能的損失。個人能收到可能與檢查、維護(hù)和維修的自動干預(yù)相關(guān)聯(lián)的實時警報。對于大規(guī)模災(zāi)情理賠，保險公司使用集成的物聯(lián)網(wǎng)、遠(yuǎn)程信息處理和移動電話數(shù)據(jù)實時監(jiān)控家庭和車輛，前提是該受災(zāi)地區(qū)的移動電話服務(wù)和電源沒有中斷。在電力耗盡時，保險公司可以使用數(shù)據(jù)聚合器(data aggregator)預(yù)先提出理賠，數(shù)據(jù)聚合器可以實時整合來自衛(wèi)星、網(wǎng)絡(luò)無人機、氣象服務(wù)和保單持有人的數(shù)據(jù)。該系統(tǒng)由處理多種災(zāi)難類型的最大型的保險商進(jìn)行預(yù)測試，因此它可以在真實的緊急情況下可靠地提交高度準(zhǔn)確的損失估計。詳細(xì)報告將自動提供給再保險公司，以加快再保險的資金流動。

 

 

自動化、深度學(xué)習(xí)和外部數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)的廣泛采用和集成將推動保險業(yè)的快速發(fā)展。雖然沒人能夠準(zhǔn)確預(yù)測2030年的保險狀況，但保險商現(xiàn)在可以采取幾個步驟來為變革做準(zhǔn)備。

 

 

雖然行業(yè)的巨變將以技術(shù)為主，但應(yīng)對這些轉(zhuǎn)變不是IT團(tuán)隊的分內(nèi)事。相反，董事會成員和客戶體驗團(tuán)隊?wèi)?yīng)該投入時間和資源來深入了解這些與人工智能相關(guān)的技術(shù)。部分工作將需要對基于假設(shè)的情景進(jìn)行探索，以便了解和突出顛覆可能發(fā)生的地點和時間——以及這部分工作內(nèi)容對某些業(yè)務(wù)線的意義。例如，保險公司不太可能從業(yè)務(wù)的不連續(xù)部分的規(guī)模有限的物聯(lián)網(wǎng)試點項目中獲得太多的洞察。相反，他們必須有的放矢，進(jìn)而了解組織如何大規(guī)模地加入物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)。試點項目和概念驗證(POC)項目不僅要測試技術(shù)如何工作，還要測試保險商在基于數(shù)據(jù)或物聯(lián)網(wǎng)的生態(tài)系統(tǒng)中以特定角色運作的成功度。

 

 

運營商必須根據(jù)人工智能探索的洞察來決定如何使用技術(shù)來支持業(yè)務(wù)戰(zhàn)略。高級領(lǐng)導(dǎo)團(tuán)隊的長期戰(zhàn)略計劃少不了為期多年的涉及運營、人才和技術(shù)的轉(zhuǎn)型。有些保險商已經(jīng)開始采取創(chuàng)新方法，例如創(chuàng)辦自己的風(fēng)投公司、收購有前景的保險技術(shù)(insurtech)公司，以及與領(lǐng)先的學(xué)術(shù)機構(gòu)建立合作關(guān)系。保險公司應(yīng)該對要投資的領(lǐng)域有所了解，以迎合或超越市場，保險公司還要了解什么樣的戰(zhàn)略方法(例如，組建新實體或發(fā)展內(nèi)部戰(zhàn)略能力)最適合組織。

 

該計劃應(yīng)將所有大規(guī)模、基于分析的計劃所涉及的所有四個方面囊括進(jìn)來——從數(shù)據(jù)到人員再到文化。該計劃應(yīng)概述基于人工智能的試點項目和概念驗證的路線圖，并詳細(xì)說明該組織的哪些部分需要在技能培養(yǎng)或有針對性的變革管理方面進(jìn)行投資。最重要的是，里程碑和檢查點(milestones and checkpoints，項目生命周期中的兩個重要概念)的詳細(xì)計劃至關(guān)重要，該計劃使組織能定期確定如何修改計劃才能應(yīng)對人工智能技術(shù)發(fā)展的變化以及行業(yè)內(nèi)的重大變化或顛覆。

 

保險公司除了要理解和實施人工智能技術(shù)外還要制定戰(zhàn)略響應(yīng)，以應(yīng)對宏觀層面的變化。由于很多生產(chǎn)線轉(zhuǎn)向“預(yù)測和預(yù)防”的方法，保險公司需要反思客戶關(guān)系、品牌建設(shè)、產(chǎn)品設(shè)計和核心收益。自動駕駛車輛可以減少汽車事故，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備可以防止室內(nèi)洪災(zāi)、建筑物在發(fā)生自然災(zāi)害后可以重新打印，醫(yī)療的改善可以挽救和延長生命。同樣地，自動駕駛汽車也會發(fā)生故障，自然災(zāi)害則將繼續(xù)破壞沿海地區(qū)，個人將需要有效的醫(yī)療護(hù)理，以及親人過世時的支持。由于這些變革已深入人心，利潤池(profit pool)將發(fā)生變化，新的產(chǎn)品類型和產(chǎn)品線將會出現(xiàn)，消費者與保險公司的互動方式將發(fā)生重大變化。未來優(yōu)勝的保險公司將制定和實施戰(zhàn)略計劃，成功地定位其品牌、產(chǎn)品、客戶互動和技術(shù)、以利用終將到來的新經(jīng)濟結(jié)構(gòu)。

 

這一切努力都可以產(chǎn)生能應(yīng)對業(yè)務(wù)方方面面的一致的分析和技術(shù)戰(zhàn)略，伴隨對價值創(chuàng)造和差異化的密切關(guān)注。

 

 

數(shù)據(jù)正迅速成為所有組織中最有價值的資產(chǎn)之一。保險業(yè)也不例外：保險公司發(fā)現(xiàn)、量化、判斷和管理風(fēng)險的方法皆取決于它們在保單生命周期中獲得的數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量。大多數(shù)人工智能技術(shù)在擁有來源不一的海量數(shù)據(jù)時表現(xiàn)最佳。因此，運營商必須針對內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)制定精良且可操作的策略。內(nèi)部數(shù)據(jù)要以一種足以實現(xiàn)和支持新分析洞察和功能的敏捷開發(fā)的方式組織起來。因為有了外部數(shù)據(jù)，保險公司必須專注于保障數(shù)據(jù)訪問的安全，從而豐富和補充內(nèi)部數(shù)據(jù)集。真正的難題就在于以具有成本效益的方式獲得訪問權(quán)限。由于外部數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)的不斷擴展，外部數(shù)據(jù)可能仍然高度分散，因此很難以合理的成本發(fā)現(xiàn)高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。總體而言，數(shù)據(jù)戰(zhàn)略需要將各種獲取外部數(shù)據(jù)和保障外部數(shù)據(jù)訪問安全的方法，以及將這些數(shù)據(jù)與內(nèi)部資源相結(jié)合的方法囊括進(jìn)來。保險商應(yīng)準(zhǔn)備好采取多方面的采購策略，包括直接獲取數(shù)據(jù)資產(chǎn)和收購供應(yīng)商、數(shù)據(jù)來源授權(quán)、數(shù)據(jù)API的使用以及與數(shù)據(jù)代理(data broker)的合作。

 

 

在增強現(xiàn)實的國際象棋中，由人工智能實現(xiàn)的普通玩家往往比由同一人工智能實現(xiàn)的專業(yè)棋手表現(xiàn)更佳。產(chǎn)生這種違反直覺的結(jié)果的根本原因取決于與人工智能交互的個人是否接受、信任和理解這種支撐技術(shù)。為了確保組織的每個部分都將高級分析視為必備功能，保險商必須對人員進(jìn)行有慎重但持續(xù)的投資。未來的保險組織需要具備正確的思維，有合適技能的人才。新一代成功的一線保險工作人員將越來越走俏，他們必須身兼這些特點——諳于技術(shù)、富有創(chuàng)造力并愿意致力于半自動化和由機器支持(而不是靜態(tài)過程)的不斷變化的任務(wù)。從未來的人工智能用例中獲取價值將要求保險公司整合整個組織的技能、技術(shù)和洞察，以提供獨特的整體客戶體驗。這樣做將要求大多數(shù)保險公司有意識地做出文化轉(zhuǎn)變，這種轉(zhuǎn)變有賴于高層的支持和領(lǐng)導(dǎo)。制定積極的戰(zhàn)略來吸引、培養(yǎng)和留住具備關(guān)鍵技能的各種工作人員，這對于跟上發(fā)展步伐來說至關(guān)重要。這些角色將包括數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家、技術(shù)專家、云計算專家和體驗設(shè)計師。為了保住知識，同時確保企業(yè)具備競爭所需的新技能和能力，很多組織將設(shè)計和實施再培訓(xùn)計劃。作為發(fā)展新員工隊伍的最后一個組成部分，組織將發(fā)現(xiàn)外部資源和合作伙伴，以增強有助于保險商獲得業(yè)務(wù)發(fā)展和執(zhí)行力所需的支持的內(nèi)部能力。未來的IT架構(gòu)也將與今天的完全不同。保險公司應(yīng)該著手進(jìn)行有針對性的投資，以便向支持更前瞻的雙速IT架構(gòu)(two-speed IT architecture)的技術(shù)棧實現(xiàn)遷移。

 

未來十年技術(shù)的快速發(fā)展將使保險業(yè)發(fā)生顛覆性變革。保險業(yè)基于人工智能的保險商將成為贏家，這些保險商使用新技術(shù)創(chuàng)造創(chuàng)新產(chǎn)品，利用來自新數(shù)據(jù)源的認(rèn)知獲得洞察、簡化流程并降低成本，以及超越客戶對個性化和動態(tài)適應(yīng)的期望。最重要的是，采納了以顛覆性技術(shù)創(chuàng)造機會(而不是將其視為對當(dāng)前業(yè)務(wù)的威脅)的思維模式的運營商將在2030年的保險業(yè)蓬勃發(fā)展。