Det er på høje tid at påbegynde arbejdet med digitale tvillinger for at kunne navigere og træffe beslutninger i en omskiftelig verden.
Det skriver Anette Jakobsen, der til daglig arbejder med at rådgive nordiske forsikringsselskaber indenfor brugen af Advanced Analytics
I omskiftelige tider som disse er det ekstra svært at arbejde med risikostyring. Vi er knapt kommet os over pandemien, før klimakrisen eskalerer, og forsikringsselskaberne eksempelvis skal nytænke deres modeller for risikoanalyse og risikostyring.
Det bliver ikke nemmere af at kunderne stiller højere krav til service, gennemsigtighed af priser og tilbud, men også i forhold til hurtigere skadesbehandling.
Samtidig dukker nye krav op fra myndighederne. Det gælder beskyttelse mod cyberkriminalitet, svindel og it-sikkerhed generelt for at nævne nogle reguleringsområder. Løsningen på alle disse udfordringer ligger i mange tilfælde i øget digitalisering. Men digitaliseringen giver også store udfordringer. Hvordan gør man? Og hvordan skal omkostningerne til nye teknologiske løsninger holdes nede?
Anette Jakobsen
Digitale tvillinger er en type teknologi, der letter både strategisk beslutningstagning, den daglige drift og innovation for bl.a. forsikringsselskaber. Men hvad er en digital tvilling?
En digital tvilling er en digital repræsentation af et fysisk objekt (f.eks. et menneske),en proces eller et system. Digitale tvillinger bruger data og kunstig intelligens (AI) til at simulere forskellige scenarier og giver dermed en mere nuanceret forståelse af, hvad der kan ske i fremtiden.
De kan derved fungere som beslutningsstøtte i komplekse situationer, såvel som automatisering af skadesbehandling eller forståelse af kundeadfærd.
Her er seks eksempler på, hvad digitale tvillinger kan bruges til i forsikringsbranchen. De kan:
- Identificere nye indtjeningsmuligheder – fokusér på datadrevne og personlige marketingkampagner
- Anvendes til prisoptimering, for produkter, kanaler og for individer
- Automatisere og forbedre skadesbehandling ved hjælp af nye datakilder
- Opdage forsikringssvindel – AI og maskinlæring kan bruges til at genkende mønstre i komplekse netværk
- Bruges til at forstå kundeadfærd, udnytte data fra bærbare enheder og forbundne køretøjer til at forstå kunderne bedre
- Risikostyring– Avanceret modellering kan bruges til at besvare spørgsmål af typen hvad sker der hvis?
Er I ikke startet med digitale tvillinger, er det på høje tid at undersøge denne type teknologi. Intet tyder på, at fremtiden bliver mindre omskiftelig.
