在国内保险行业中,知识图谱的应用主要体现于:
精准营销获客
风险预测
风控反欺诈
优化消费者服务体验
辅助保险产品设计等等
那么,在国外保险行业,知识图谱运用情况,是什么样的呢?本文将分为以下四点来敞开普及。
随着线上金融服务的兴起,保险行业逐渐积累了大量的源生数据。在有序合理的应用下,这些数据可以帮助企业拓展新方向,挖掘新的商业机会。
例如, 消费者数据、交易数据、产品和服务的购买数据、社交平台的数据,通过特定模型的有序整合,输出综合实际的信息,为商业决策提供更好的支持。
如今,每个保险公司都建立着储存大量数据的数仓,但因为技术与策略的不成熟等一些原因,导致暂时无法充分利用它们,转化为更深层次的企业价值:
数据之间联系不紧密,太松散;
数据模型过于简单、不系统;
数据模型不能跟上市场变化的步伐。
解决以上问题,可用知识图谱技术:
根据可控的词典分类和注释数据,形成知识图谱;
将不同的元数据系统进行匹配;
实现文档的语义分析和分类。
知识图谱的应用,促使国外的保险科技公司更高效率地发挥大数据的价值,使各类不同维度的信息构建为一个整体而非各自孤立的组合框架,实现了高精度的系统推算,大幅优化系统搜索效果,达到加快工作流程的目的。
除了从海量文档中提取对具有商业价值的数据,知识图谱对数据本身亦有价值放大化的作用,主要体现在对碎片化的内容进行聚合、包装的过程上。
问答:AI代理人当前保险销售的模式主要为传统代理人方式,但在运行过程中亦存在较多弊端,主要体现在:
代理人的职业素养普遍不高,大多数代理人对保险产品的基本信息并不完全掌握,无法切合地满足客户的需求;
签单手续过程由人工进行操作,过程繁琐,耗时长, 足球赛买球有几种买法,客户体验差。
利用知识图谱的语义技术,国外的保险科技公司开发出针对保险标准化产品的AI代理人。
通过AI与客户交流,为客户智能匹配贴合需求的保险产品,自动报价并生成支付链接,达到全过程智能化、极简化、快速化,主要体现为这几方面:
结合后台大数据的支撑,全方面提供精确信息供消费者参考,精准贴合消费者的投保需求;
使用AI机器精准计算模型替代保险代理人人工繁琐操作,90秒以内完成投标,大幅度提升投保效率,优化用户体验;
节省人力成本,形成产品的价格优势;降低获客成本,为企业大幅度减少营销费用。
风控:保险反欺诈风险管控一直是保险公司的核心内容。欺诈案件中往往涉及到复杂的关联关系网络,以往的单点挖掘难以识别欺诈因子。
知识图谱通过将投保人、受益人等各个维度的相关数据打通,进行深度的分析和推算,对不良行为进行跟踪,及时关注异常节点,提高风险识别的能力和效率。
利用知识图谱可以捕捉到多维化、相互关联的数据,例如:
用户以前的消费数据;
用户以前的保险记录;
已提交的消费者合同;
保险白名单和黑名单;
保险政策等。
国外保险科技公司对于知识图谱进行保险反欺诈的运营,精准率可达到90%,每年可为企业节省各项支出457214$。
营销:精准获客等随着市场的竞争愈发激烈,保险公司获客成本持续高涨。如何准确理解客户需求,将产品和服务与客户需求相匹配,达到精准营销,是保险公司一直都在探索的突破点。
相较于传统的客户画像体系,基于知识图谱的客户画像能够更好地将客户的关系、事件、行为等相关数据进行关联,对客户画像进行动态、实时地描绘, 现在哪个app能买球,为保险公司提供抽象的使用信息,实现精准营销。
防止客户流失:通过知识图谱建立客户多维度推算模型,在不同服务阶段定时为客户提供售后服务,降低客户流失率。
综合上一期推文:国内知识图谱的应用,不难发现国内、国外对知识图谱应用场景的开发较为相似。