隨著科技、政經環境、人口結構等因素快速變化，保險業必須時刻留意消費者行為的轉變，藉由科技與數據精準追蹤消費者行為，提升服務敏捷度與企業競爭力。利用 Decanter AI 自動化機器學習導入輔助，將能自動抓取各項資料特徵進行分析，預測客戶需求與偏好精準推薦消費者最適合之產品組合，除了大幅降低數據分析複雜程度與資料前處理時間，更相較以往傳統人力推銷來得快速精確，讓您的企業創造實質數位轉型價值。
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保險業痛點
保險公司擁有大量客戶數據，但各項數據間存在諸多差異與影響變因，造成數據轉換商業利用價值難度提升。此外「時間」也是一大考驗：保險案件事發、通報至審理時間不一致，保險公司與理賠人之間資訊差異大導致過度理賠風險，且單靠傳統人力審查難以達到精準行銷與客戶流失預測，種種難題皆提升保險業融合數據科技進行轉型之壓力。
資訊不對等提高過度理賠風險
案件事發到理賠時間差距極長，不實通報無法在第一時間判斷排解，造成過度理賠與審核成本
客戶流失容易缺乏預判能力
客戶聯絡管道有限，難以在合約到期時針對潛在流失客戶進行因應措施提高留存率
案件差異極高難以統籌管理
案件差異過大，需以大量人力逐件服務個別案件，缺乏自動偵測處理能力
客製化訂單需求提高
保單條款與金額客製化挑選成為投保趨勢，需藉由眾多投保人背景要素判斷合理理賠條款
AI in 保險業
藉由 AI 輔助，除了能將企業既有資料進行建模作為精準預判未來之數據基礎，讓案件在初始階段自動化快速處理，大幅降低客戶等候時間與處理成本，亦能利用機器學習判讀客戶風險影響要素提供客製化服務，在優化整體通路流程之餘同時降低承保風險與虛報理賠支出，提高產品差異創造競爭優勢帶動整體獲利率。
案件虛報偵測
篩選謊報案件重要特徵，案件審核時自動計算謊報可能性提出警示，避免保險詐騙
客戶流失預判
結合過往資料判斷未來客戶留存率，即時進行應對
自動化服務
大量資料由人工智慧迅速偵測處理，縮短服務等候時間，加速承保、保單服務與理賠業務流程
客製化保費
將客戶背景資料納入考量因素，自動判讀適合之保險產品與保費，精準提供個人化建議
Decanter AI 產品優勢
自動精準建模
100+ 種演算法，自動找出最符合疫情時代下的模型
What-if 分析洞察
What-if 模擬分析，提早洞察消費者行為趨勢
API 串接多端數據
API 串接供應端與需求端數據，達到及時預測
企業客製化服務
原廠在地客製化服務，提供業界最佳的解決方案
根據需求調整判讀深度
根據不同使用者需求提供不同深度之判讀結果
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