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보험영업 산업이 계속 발전함에 따라 전문가들은 새로운 기술과 트렌드에 대한 정보를 지속적으로 얻어야 합니다. 업계 전문가가 최신 예측에 대한 최신 정보를 유지한다면 고객 참여 증가, 효율성 개선 및 위험 관리 개선의 잠재적인 미래에 도달할 수 있습니다.
그러나 준수 규정을 저글링하고 고객 요구 사항을 충족하는 것 사이에서 한발 앞서 나가기가 어려울 수 있습니다. 이 블로그 게시물에서는 전문가가 알아야 할 2023년 8가지 주요 보험 트렌드를 간략하게 설명합니다.

보험 기술이 부상하고 있습니다.
보험 산업에 기술을 접목하는 것은 2023년 가장 중요한 트렌드 중 하나입니다. Insurtech 관련 투자가 증가했습니다. . 최근 몇 년 동안 기업이 고객 서비스를 개선하고 운영을 자동화하며 위험을 줄이기 위해 새로운 기술을 도입하고 채택하면서
보험 회사는 인수 및 청구 처리와 같은 프로세스를 간소화하기 위해 AI 및 자동화를 활용하고 있습니다. 예를 들어 기계 학습은 사기 탐지, 고객 세분화 및 가격 최적화에도 사용되고 있습니다. 이러한 기술을 이해하고 작업장에서 구현하는 것은 경쟁 우위를 유지하는 데 매우 중요합니다.

2023년 보험 산업 동향
내년에 주목해야 할 8가지 주요 보험 트렌드는 다음과 같습니다.

1. 인재 전쟁이 심화됨에 따라 직장 전략 및 문화 재창조
보험 업계는 최고의 인재 확보를 위한 치열한 경쟁에 직면해 있으며 기업은 차별화를 준비해야 합니다. 기술의 출현으로 인해 직원의 기대치가 바뀌었고 보험사는 직원의 요구 사항을 이해하고 직장 문화를 우선시해야 합니다.
최고의 인재를 유치하기 위해 보험사는 적절한 혜택을 제공하고 팀 협업, 혁신 및 유연성에 중점을 둔 고유한 문화를 개발해야 합니다. 이러한 변화를 통해 회사는 직원 간의 신뢰와 충성도를 높일 수 있습니다.

2. 환경, 사회 및 거버넌스(ESG)
지속 가능성 이니셔티브와 기업의 책임은 보험사에게 점점 더 중요해지고 있습니다. 기업은 시장에서 경쟁력을 유지하기 위해 환경, 사회 및 거버넌스(ESG) 이니셔티브를 따라잡아야 합니다.
보험사는 ESG 투자 동향에 주의를 기울이고 비즈니스 운영에 미치는 영향을 이해해야 합니다. 기업은 또한 ESG 지표를 사용하여 환경과 사회에 미치는 영향을 평가하고 이 정보를 의사 결정 프로세스에 사용할 수 있습니다. 예를 들어 기후 변화에 미치는 영향을 제한하고, 탄소 배출량을 줄이고, 오퍼링의 포용성을 개선하는 동시에 운영 및 거버넌스의 투명성을 높이려는 움직임입니다.

3. 다양성, 형평성 및 포용(DEI) 노력
다양성과 포용성을 향한 전 세계적 움직임에도 불구하고 보험 업계는 특히 경영진 수준에서 아직 갈 길이 멉니다. 보험사는 다양성이 고객 참여를 개선하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 최고의 인재와 고객을 유치하고 유지하는 데 도움이 된다는 점을 인식해야 합니다.
보험사는 부당한 편견과 차별이 없고 모든 사람이 기여하고 성장할 수 있는 기회가 있는 직장을 만들기 위해 노력해야 합니다. 여기에는 채용, 교육, 승진 및 보상 관행을 다루는 포괄적인 DEI 전략이 포함됩니다. 또한 더 넓고 다양한 고객 시장을 유치하기 위해 기업은 고객의 요구를 충족하는 제품과 서비스를 개발해야 합니다.

4. 빠른 청구를 위한 AI 및 자동화
AI가 보편화되고 있다 AI는 자동화된 인수 및 청구 처리와 같은 애플리케이션을 통해 보험 업계에서이 기술은 비용을 절감하고 정확성을 개선하며 청구 프로세스를 가속화할 수 있는 상당한 잠재력을 가지고 있습니다.
AI를 사용하여 고객 데이터를 분석하고 위험 평가 및 개별 요구 사항을 기반으로 개인화된 보험 정책을 만들 수 있습니다. 자동화를 사용하여 청구 프로세스를 간소화하여 고객이 필요한 지불과 지원을 신속하게 받을 수 있습니다.

5. 고급 분석 및 능동성
데이터 분석은 보험사가 고객 행동에 대한 통찰력을 얻고 추세와 기회를 식별하며 서비스를 개선하는 데 중요한 도구가 되었습니다. 보험사는 고객 데이터와 시장 동향을 분석하여 고객의 요구 사항을 더 잘 예측하고 가치를 제공하는 새로운 방법을 찾을 수 있습니다.
보험사는 또한 고급 분석을 사용하여 고객이 위험을 더 잘 관리하고 손실을 줄이는 데 도움이 되는 능동적인 솔루션을 만들어야 합니다. 예를 들어 보험사는 데이터를 사용하여 고객 활동을 실시간으로 모니터링하고 고객에게 잠재적인 위험을 경고하며 이러한 위험을 완화하는 방법에 대한 맞춤형 조언을 제공할 수 있습니다. 보험 사업을 위한 CRM 도구의 이점은 보험사가 고객 데이터를 추적하고 통찰력을 위해 분석하며 시장의 변화에 신속하게 대응하는 데 도움이 될 수 있습니다.

6. 기계 학습
Forbes는 기계 학습이 AI의 한 분야이지만 명시적으로 프로그래밍하지 않고 컴퓨터가 데이터로부터 학습할 수 있도록 하는 데 더 구체적이고 집중한다고 말합니다. 이 기술은 고객 세분화를 개선하고 청구 처리를 자동화하며 가격을 최적화하는 데 사용할 수 있습니다.
기계 학습은 또한 보험사가 고객의 위험을 보다 정확하게 평가하고 가격을 책정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 보험사는 기계 학습을 사용하여 고객의 위험 프로필을 생성하고 고객의 향후 행동과 요구 사항을 더 잘 예측할 수 있습니다.

7. 사물 인터넷(IoT)
보험 업계는 사물 인터넷(IoT)을 통해 연결된 장치와 센서의 힘을 활용하고 있습니다. IoT를 통해 보험사는 대량의 데이터를 실시간으로 수집하고 분석할 수 있으므로 위험 평가 및 언더라이팅을 개선할 수 있는 엄청난 잠재력이 있습니다.
예를 들어 보험사는 IoT를 사용하여 운전 습관과 같은 고객 행동에 대한 데이터를 수집하고 이를 사용하여 더 나은 보험료로 개인화된 패키지를 만들 수 있습니다. IoT는 또한 보험사가 고객의 건강과 위험을 더 잘 평가하기 위해 피트니스 트래커와 같은 장치를 추적할 수 있는 건강 보험에 잠재적인 응용 프로그램을 가지고 있습니다.

8. 소셜 미디어 데이터
보험사는 점점 더 소셜 미디어 데이터를 활용하여 고객의 라이프스타일과 요구 사항에 대한 통찰력을 얻고 있습니다. 소셜 미디어 플랫폼은 고객 의견, 구매 패턴 및 위험 행동에 대한 귀중한 정보를 제공하여 보험사에 고객에 대한 더 나은 그림을 제공할 수 있습니다.
보험사는 이 데이터를 사용하여 고객의 요구에 맞는 맞춤형 상품과 서비스를 만들 수 있습니다. 또한 고객의 온라인 대화를 분석하면 고객 경험에 대한 귀중한 피드백을 제공하고 보험사가 서비스를 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

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기업이 운영을 개선하고 고객 경험을 향상시키기 위해 점점 더 많은 기술을 활용함에 따라 보험 산업은 혁명을 겪고 있습니다. AI 및 자동화에서 고급 분석 및 IOT에 이르기까지 보험사는 기술의 힘을 활용하여 효율성과 경쟁력을 높이고 있습니다.
보험사가 이러한 추세를 활용하고 업계의 선두에 설 수 있도록 완벽한 플랫폼을 제공합니다. 당사의 포괄적인 플랫폼은 영업, 마케팅 및 분석을 한 곳에서 통합하는 다양한 솔루션을 제공합니다. InsuredMine을 사용하면 앞서 나가고 최고의 고객 경험을 제공할 수 있습니다.