Γιώργος Μούζος, 17/11/2020 - 16:28 facebook twitter linkedin Πώς η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να σας αποκαλύψει τις ανάγκες των πελατών σας; Γιώργος Μούζος, 17/11/2020 facebook twitter linkedin Η τεχνητή νοημοσύνη είναι μια ραγδαία αναπτυσσόμενη τεχνολογία, η οποία χάρη στη χρήση και στην ανάλυση των δεδομένων, προσφέρει τρομερές ευκαιρίες εξέλιξης στις ασφαλιστικές εταιρείες και στους ασφαλιστές. Συνδυαστικά με την μηχανική μάθηση (Machine Learning) για παράδειγμα, δίνει τη δυνατότητα στις ασφαλιστικές να ανακαλύψουν συγκεκριμένες κι άκρως χρήσιμες πληροφορίες εντός των συνόλων δεδομένων τους και να δουν με σαφήνεια μοτίβα που θα τους βοηθήσουν να κατανοήσουν τις συνήθειες και τις ανάγκες των πελατών τους. Έτσι θα μπορούν να βελτιώσουν τις προσπάθειές στόχευσης και να παραδώσουν πιο εξατομικευμένα μηνύματα, ενισχύοντας ταυτόχρονα τη συνολική εμπειρία των πελατών. Τεχνολογία που αλλάζει την αγορά με πολλούς τρόπους. Κάτι που φαίνεται το έχουν αφουγκραστεί πέρα από τις ασφαλιστικές κι αρκετές οι επιχειρήσεις, επενδύοντας πολλά στις τεχνολογίες. Κάτι που επιβεβαιώνει κι η μελέτη που διενήργησε η International Data Corporation, που ανέφερε πως οι δαπάνες για την τεχνολογία της τεχνητής νοημοσύνης θα αυξηθούν κατά 50%, έως και τα τέλη του 2021. Και από τις επιχειρήσεις που έχουν ήδη υιοθετήσει την εν λόγω τεχνολογία στο πλαίσιο του ψηφιακού μετασχηματισμού τους, το 83% αυτών κερδίζει αξία. Το μεγάλο όφελος της τεχνητής νοημοσύνης στον ασφαλιστικό κλάδο, είναι η ανάλυση ποιοτικών δεδομένων, συνδυαστικά με την αξιολόγηση των συνηθειών των πελατών. Ουσιαστικά δεδομένα τα οποία δεν μπορούν να αποτυπωθούν ως απόλυτα νούμερα, γίνονται break down για περαιτέρω ανάλυση με τη βοήθεια της προηγμένης τεχνολογίας. Σε αυτό συνδράμουν δυο ακόμα προηγμένες τεχνολογίες, η μηχανική μάθηση (Machine Learning) και η Natural Language Processing (NLP), που είναι οι πλέον διαδεδομένες τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης. Η μηχανική μάθηση μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την πραγματοποίηση προβλέψεων βάσει παρελθοντικών δεδομένων που υπάρχουν στο database, δίνοντας έτσι τη δυνατότητα στους ασφαλιστές να δουν με τον πλέον ξεκάθαρο τρόπο τι ανάγκες έχουν οι πελάτες τους και να προτείνουν ότι ακριβώς χρειάζονται. Το ασφαλιστικό μέλλον αν μη τι άλλο έχει τρομερό ενδιαφέρον! Ακολουθήστε το Nextdeal.gr στο Google News .
Γιώργος Μούζος, 09/02/2026 - 08:38 Η ανατίμηση ανταλλακτικών και η πίεση στις αποζημιώσεις ασφάλισης αυτοκινήτου
Γιώργος Μούζος, 06/02/2026 - 08:38 Μπαταρία: Πώς να ξέρει ο πελάτης σας πότε “τελειώνει” χωρίς προειδοποίηση
Γιώργος Μούζος, 02/02/2026 - 08:35 Cybersecurity: Πότε ένα τεχνικό θέμα γίνεται ασφαλιστικός κίνδυνος
Πονοκέφαλος η αλλοίωση δεδομένων στην πραγματογνωμοσύνη Καθώς η εκτίμηση ζημιών βασίζεται όλο και περισσότερο σε ψηφιακά δεδομένα, ένα νέο ζήτημα αναδύεται στον πυρήνα της ασφαλιστικής διαδικασίας:... Γιώργος Μούζος, 30/01/2026 - 08:37
Ατύχημα στον δρόμο: Τι να πείτε στον πελάτη σας να κάνει τα πρώτα λεπτά Ο οδηγός που θα μπει σε ένα μικροατύχημα δεν χρειάζεται «διαλέξεις» εκείνη τη στιγμή. Πρέπει να γνωρίζει επακριβώς τι να... Γιώργος Μούζος, 28/01/2026 - 08:38
Τα λαμπάκια στο ταμπλό που οι πελάτες σας δεν πρέπει να αγνοούν! Στα σύγχρονα αυτοκίνητα, το ταμπλό λειτουργεί ως κέντρο επικοινωνίας ανάμεσα στο όχημα και τον οδηγό. Το πρόβλημα δεν είναι ότι... Γιώργος Μούζος, 26/01/2026 - 08:32
Το νέο προφίλ του πραγματογνώμονα: Από τις λαμαρίνες στους αλγορίθμους Για δεκαετίες, ο πραγματογνώμονας αξιολογούσε τη ζημιά κοιτώντας και αξιολογώντας τη λαμαρίνα. Σήμερα, η εικόνα της ζημιάς βρίσκεται όλο και... Γιώργος Μούζος, 23/01/2026 - 08:45
Μικροκινητικότητα (e-bikes, scooters): Τα κενά στην ασφαλιστική κάλυψη Η μικροκινητικότητα μπήκε στην καθημερινότητα των πόλεων πιο γρήγορα απ’ ό,τι πρόλαβε να προσαρμοστεί το ασφαλιστικό πλαίσιο. Το αποτέλεσμα είναι... Γιώργος Μούζος, 21/01/2026 - 08:39
Φρένα: Τα σημάδια που δεν πρέπει να αγνοεί ο πελάτης σας Τα φρένα σπάνια “χαλάνε απότομα”. Στις περισσότερες περιπτώσεις, προειδοποιούν εγκαίρως. Το πρόβλημα είναι ότι τα σημάδια συχνά παρερμηνεύονται ή υποτιμώνται,... Γιώργος Μούζος, 19/01/2026 - 08:49