UNDERWRITING

Penggunaan dan pengolahan data dalam perusahaan asuransi bukanlah hal yang baru, salah satu proses penting yang menjadikan data sebagai objek yang sangat krusial adalah proses underwriting. Dalam menentukan premi yang sesuai dengan resiko bagi nasabah, pengolahan data-data sangat penting dan harus dilakukan dengan teliti agar tidak terjadi kesalahan dalam penetapan premi. Namun kini data-data yang diterima sangat banyak jumlahnya dan dalam bentuk yang beragam. Penggunaan big data terutama Machine Learning berguna untuk menganalisa data-data tersebut dan meningkatkan tingkat akurasi keputusan yang diambil. Machine Learning dapat menganalisa berbagai bentuk data dan tidak akan ada data yang terlewat untuk mengambil keputusan.

Dalam asuransi kendaraan, proses underwriting melibatkan data-data seperti jenis dan kondisi kendaraan untuk memprediksi resiko yang mungkin terjadi. Dengan menggunakan kemampuan machine learning, deteksi dapat dilakukan dengan melihat perilaku berkendara dan kepatuhan terhadap lalu lintas. Premi yang berbeda dapat ditetapkan pada kendaraan yang sama dengan perilaku berkendara yang berbeda, karena perbedaan perilaku ini dapat membawa resiko yang berbeda bagi perusahaan. 

PRODUK ASURANSI TEPAT SASARAN (CUSTOMIZED)

Setiap orang tentu suka dengan konsep ‘customized’. Barang yang dibuat secara customized akan terlihat lebih unik dan si pemilik pun merasa lebih terhubung dengan barang yang dibuat sesuai dengan seleranya. Begitupun dalam memilih produk asuransi, orang akan cenderung memilih premi-premi yang dianggap paling sesuai dengan kebutuhan dan gaya hidupnya. 

Perusahaan asuransi dengan bantuan artificial intelligence dapat mengolah data-data seperti demografi, perilaku, gaya hidup, hingga hobi untuk menciptakan produk yang ‘customized’ dan relevan dengan pelanggannya. 

Dalam asuransi kesehatan, setiap orang tentu memiliki kebutuhan yang berbeda. Dengan mengolah data-data dari seperti jenis penyakit dan perawatan yang sering digunakan, serta rumah sakit tempat dimana pelanggan berobat, perusahaan asuransi dapat menciptakan produk asuransi yang sesuai dengan kebutuhan pelanggannya. Dengan begitu, perusahaan asuransi sudah tau jelas sejak awal, siapa target pengguna asuransinya sehingga peluang transaksi akan semakin besar.

SISTEM ASURANSI OMNICHANNEL 

Jika dilihat dari aspek demografi, pengguna asuransi kini sudah mulai berubah ke generasi millenial yang sangat suka hal-hal digital dan instan. Layanan yang mudah dijangkau adalah salah satu yang paling disukai kaum millenial. Penggunaan Artificial Intelligence mendukung kehadiran omnichannel dalam sektor asuransi. Dimana pelanggan dapat melakukan seluruh proses jual-beli asuransi hanya dalam satu portal saja, mulai dari memilih layanan, melakukan transaksi, pengajuan klaim, hingga pembayaran tagihan. Tentunya hal ini akan mempermudah nasabah khususnya mereka yang tidak memiliki banyak waktu luang untuk bertransaksi.

Salah satu penyebab rendahnya tingkat penetrasi asuransi di Indonesia adalah kesulitan memperoleh asuransi. Hal ini berhubungan dengan proses pemilihan produk, pendaftaran, dan pembayaran yang seringkali memakan waktu. Dengan penggunaan teknologi otomasi yang menghasilkan omnichannel bagi asuransi, semua hal tersebut dapat dilakukan dalam satu aplikasi saja.

Pelanggan dapat memahami dan memilih produk apa yang paling sesuai, menentukan jenis pembayaran yang akan dilakukan, dan tetap update dengan perubahan-perubahan yang terjadi melalui aplikasi tersebut. Hal ini juga akan memberikan dampak hubungan berkelanjutan yang baik antara pelanggan dan perusahaan asuransi dengan memberikan penawaran berkala bagi pelanggan melalui aplikasi tersebut