【汽車保險業的未來】如何應用大數據及其他科技

【汽車保險業的未來】如何應用大數據及其他科技

近年來,數碼化轉型正在保險界掀起一場革命,無論核保、索賠以至續保都面臨著巨大的變化。今天,我們快而保的專家會探討科技的投入將如何形塑汽車保險的未來。

甚麼是數碼化轉型?

簡單來說,數碼化轉型即是將資訊電子化,把傳統的文字文件、圖片、產品清單、客戶資訊等轉換成電子檔案,儲存於電腦或雲端中。最基本來說,不少的保險公司都已把承保的步驟數碼化,接受電子版的投保文件,省卻公司處理實體文件的時間;又或者透過社交媒體社群來促進銷售。

但數碼化轉型的應用遠不止於此,不少跨國企業現在都應用大數據、機器學習等金融科技促進產業轉型,諦造更佳的用戶體驗。隨著嶄新科技近年加快投入應用,加上人口結構的變化和氣候變化等議題,科技公司對於傳統公司也造成益發巨大的衝擊,比如無人駕駛汽車衝擊傳統燃油汽車、Uber 衝擊的士、Airbnb 衝擊酒店業、亞馬遜衝擊實體零售業,例子比比皆是。

保險業界的轉型

由此可見,保險業界如果仍然固步自封,堅拒融入科技應用,遲早會被淘汰。Oosga 就整合了幾種驅動數位轉型的最新科技。

大數據和雲端科技

傳統的車險僅依靠年齡、肇事紀錄等資料來釐定司機的風險系數,年輕的車主往往要承擔較高的保費,結果許多人把汽車登記在父母的名下以節省保費。

在外國,不少創新的保險公司會依靠大數據和雲端科技的力量,推出 UBI (Usage-Based Insurance) 汽車保險,分析和整合汽車或建築物中的感測器所收集的數據,透過開車方式、行車距離、行車時間等資料評估車主的風險,由此來制定更智慧化的核保政策。

如果你是經常飆車的司機,有關的風險就會在保費價格上反映出來。相反,安全駕駛的車主則可享相應的保費折扣。而除了駕駛行為之外,環保的用車習慣也能影響保費,例如減少開車里程數、繁忙時段避免開車都能減免保費。

換言之,保費計算的遊戲規則將完全改變,風險系數計算的依據會更為準確,而不是單純按車主身份來計算保費。

機器學習(Machine Learning)

隨著機器學習的應用越加廣泛,McKinsey 的一份報告就預期在 2030 年,處理理賠相關手續的人手將降低 70 至 90%,而且個人和小型公司的理賠近乎全面自動化,例如辨識手寫理賠申請書,加強效率之餘也更保障客戶私隱。

此外,機器學習利用其運算非結構型數據的優勢,能一次過檢視上千甚至上萬個數據點,相較傳統統計模型更能更有效地辨識保險欺詐。

機器學習結合人工智慧也產生了自動化保險顧問,其優勢包括 24 小時服務、極度個人化、低成本、低出錯率等。 

物聯網

智慧汽車是物聯網應用的最佳例子,它們除了能夠感測駕駛的行為數據,例如時速、煞車時機等外,亦能獲取更多的間接數據,例如汽油的溫度和胎壓的情況。而一旦交通意外發生,App能在第一時間感知,通知車主如何處理意外,例如首先要在哪幾個位置拍照等,並在 App 後台自動處理理賠流程。

雲端科技

雲端科技讓保險公司不用花錢購買新的設備、各種軟體授權以及服務,省卻設備維護以及人才資本。而且保險公司毋須投入初始投資與維護成本,並方便快速部署。

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