5 উপায় প্রযুক্তি বীমা শিল্প পরিবর্তন করছে

প্রযুক্তি এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাকে টেলিকমিউনিকেশন, মার্কেটিং এবং ম্যানুফ্যাকচারিংয়ের মতো শিল্পের সাথে যুক্ত করা স্বাভাবিক। বীমা খাতে, সম্ভবত তেমন নেই। ক্লায়েন্টরা এখনও মেলে কার্ড পায়, তাদের অফিসে এজেন্টদের সাথে দেখা করে এবং দাবির জন্য অ্যাডজাস্টকারীদের সাথে কথা বলে। তবুও প্রযুক্তি বীমা বাহকদের কভারেজ প্রদানের উপায় এবং পলিসিধারীরা কীভাবে পরিষেবা গ্রহণ করে তা পরিবর্তন করছে।

প্রযুক্তিগত অগ্রগতি স্বয়ংক্রিয়ভাবে এবং স্ট্যান্ডার্ড বীমা-সম্পর্কিত কাজগুলির ভবিষ্যদ্বাণী করতে শুরু করছে, একটি দাবি দায়ের করা থেকে শুরু করে একটি নীতির কভারেজ সামঞ্জস্য করা পর্যন্ত। শিল্প যেমন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, মেশিন লার্নিং এবং অন্যান্য প্রযুক্তির মতো জিনিসগুলিকে আলিঙ্গন করে, তাই প্রদানকারী এবং ক্লায়েন্টদের মধ্যে সম্পর্কও পরিবর্তিত হচ্ছে।

আরও দক্ষ প্রক্রিয়া এবং ডেটা বিশ্লেষণ অগত্যা মানুষের স্পর্শ মুছে ফেলবে না। যাইহোক, এই অগ্রগতিগুলি নির্ভুলতা বাড়াবে, তথ্যকে আরও অ্যাক্সেসযোগ্য করে তুলবে এবং ক্যারিয়ার-গ্রাহক মিথস্ক্রিয়াকে ব্যাপকভাবে উন্নত করার সম্ভাবনা রয়েছে। বীমা প্রদানকারী এবং ক্লায়েন্টদের দৃষ্টিকোণ থেকে, পাঁচটি উপায় রয়েছে প্রযুক্তি যা বীমা শিল্পে বিপ্লব ঘটাচ্ছে।

1. কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা দ্রুত দাবি অনুমান প্রদান করছে।

সাধারণত যখন একজন পলিসি হোল্ডার একটি স্বয়ংক্রিয় দাবি ফাইল করেন, তখন গাড়ির ক্ষতির মূল্যায়ন করার জন্য একজন অ্যাডজাস্টার উপস্থিত থাকতে হয়। গ্রাহক অনলাইনে বা ফোনে একটি দাবি শুরু করেন এবং তাদের সাথে দেখা করার জন্য অ্যাডজাস্টারের জন্য অপেক্ষা করতে হবে। একজন অ্যাডজাস্টার গাড়িটি দেখে, ত্রুটি এবং ক্ষতির নোট নেয় এবং একটি অনুমান নিয়ে আসে। ক্লায়েন্টের প্রাথমিক যোগাযোগ থেকে অর্থপ্রদান পর্যন্ত সময় প্রসারিত করে এই অনুমানটি বেশ কয়েক দিন সময় নিতে পারে।

ইতিমধ্যে, গ্রাহক সম্ভবত তাদের গাড়ি ছাড়া বা দৃশ্যমান ক্ষতি সহ একটি যানবাহনে আটকে আছে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বীমা বাহকদের অনুমান সরবরাহ করতে এবং প্রক্রিয়া করতে যে সময় লাগে তা দ্রুততর করছে। অ্যাডজাস্টারের জন্য অপেক্ষা করার পরিবর্তে, পলিসি হোল্ডাররা তাদের মেরামত করার জন্য প্রয়োজনীয় ক্ষতির ছবি তুলতে তাত্ক্ষণিকভাবে অ্যাপ ব্যবহার করতে পারেন। একটি এআই-ভিত্তিক অ্যালগরিদম সেকেন্ডের মধ্যে একটি অনুমান নিয়ে আসে। এটি বীমা কোম্পানিগুলিকে আরও সময়মতো পলিসি হোল্ডার বা মেরামতের দোকানের কাছে টাকা পেতে দেয়৷

2. টেলিমেটিক্স প্রিমিয়াম নির্ধারণ করছে।

অনেক বীমা গ্রাহকদের কাছে টেলিম্যাটিক্স একটি পরিচিত শব্দ নাও হতে পারে। কিন্তু তারা তাদের বর্তমান ক্যারিয়ার থেকে অটো বীমা প্রিমিয়ামের এই উদীয়মান প্রবণতা সম্পর্কে জানতে পারে। কিছু বীমা প্রদানকারী গ্রাহকদের ড্রাইভিং অভ্যাস ট্র্যাক করে এমন একটি নতুন প্রযুক্তির কথা বলে বিল বার্তা এবং ইমেল পাঠায়। এটি একটি মনিটরিং ডিভাইস যা একটি গাড়িতে যায় এবং ড্রাইভারের অভ্যাস রেকর্ড করে।

এই ডিভাইসগুলি অবস্থান, গতি, গাড়ি চালানোর দূরত্ব এবং দুর্ঘটনা সহ ডেটা সংগ্রহ করতে ব্যবহৃত হয়। ইন্স্যুরেন্স ক্যারিয়াররা তারপর পৃথক প্রিমিয়াম খরচ নির্ধারণ করতে এই তথ্যের উপর ভিত্তি করে। তাত্ত্বিকভাবে, আক্রমনাত্মক ড্রাইভার এবং যারা বেশি মাইল লগ করেন তারা উচ্চ প্রিমিয়াম দিতে পারে। বিবেকবান গ্রাহক এবং যারা কম গাড়ি চালায় তারা কম রেট দেবে। টেলিমেটিকস প্রদানকারীদের জন্য ঝুঁকি মূল্যায়ন নির্ভুলতা বৃদ্ধি করে এবং ভাল ট্র্যাক রেকর্ডের সাথে ড্রাইভারদের পুরস্কৃত করে।

3. ড্রোন ক্ষয়ক্ষতি নিরূপণ করছে।

সাধারণভাবে, অনেক শিল্পে ড্রোন প্রযুক্তির ব্যবহার বাড়ছে। বর্তমান অনুমানগুলি নির্দেশ করে যে বাজার 2028 সালের মধ্যে $63 বিলিয়নের বেশি মূল্যে পৌঁছাবে৷ অনুমানগুলিও প্রকাশ করে যে 2021 থেকে 2028 পর্যন্ত বাজারের চক্রবৃদ্ধি বার্ষিক বৃদ্ধির হার প্রায় 16% হবে৷ ক্ষতির মূল্যায়ন করতে ড্রোন ব্যবহার করে বীমা শিল্প ইতিমধ্যে সেই বৃদ্ধিতে অবদান রাখছে। বাড়ির মালিকরা যারা ছাদ বা ঝড়ের ক্ষতির জন্য দাবি দায়ের করেন তারা শীঘ্রই তাদের সম্পত্তির উপর একটি ড্রোন উড়তে দেখে অবাক হবেন।

ছাদ পরিদর্শকদের উপর নির্ভর করার পরিবর্তে, বীমা বাহক শিলাবৃষ্টি এবং বাতাসের ক্ষতির ছবি তুলতে ড্রোন পাঠাতে পারে। ড্রোন প্রযুক্তি ব্যবহার করলে এই মূল্যায়নের কার্যকারিতা, নির্ভুলতা এবং নিরাপত্তা বৃদ্ধি পায়। সরবরাহকারীরা ড্রোন ব্যবহার করে এমন এলাকায় যেতে পারে যেগুলি উল্লেখযোগ্য ঝড়ের পরে মানুষের কাছে অ্যাক্সেসযোগ্য নয়। এই প্রযুক্তির অব্যবহারিক বা বিপজ্জনক কোণ থেকে ক্ষতি ক্যাপচার করার সম্ভাবনা রয়েছে যা মানুষ পৌঁছাতে পারে না।

4. মেশিন লার্নিং হল স্বয়ংক্রিয় দাবি ফর্ম।

একটি গাড়ী দুর্ঘটনা বা বড় জরুরী অবস্থার পরে একটি দাবি দাখিল নার্ভ wracking হতে পারে. উদ্বেগ এবং শক গ্রাহকদের জন্য ইভেন্টের সময়ের মতো গুরুত্বপূর্ণ বিবরণ মনে রাখা চ্যালেঞ্জিং করে তুলতে পারে। একটি ফর্মের বিশদ অনলাইনে বা একজন ব্যক্তির সাথে যাওয়া একজন পলিসিধারকের পক্ষে পরিচালনা করা খুব বেশি হতে পারে এবং প্রায়শই অতিরিক্ত চাপে অবদান রাখে। যাইহোক, বীমা বাহক প্রায়ই অবিলম্বে দাবী দাখিল করার গুরুত্বের উপর জোর দেয়।

মেশিন লার্নিং গ্রাহকদের দাবি প্রক্রিয়া চলাকালীন কিছু বোঝা দূর করে। ক্লায়েন্টের ইতিহাস এবং নীতি থেকে ডেটা সহ প্রাক-জনসংখ্যার ফর্মগুলি তথ্যের পুনরাবৃত্তি করার প্রয়োজনীয়তা দূর করে। মেশিন লার্নিং ফাইলিং প্রক্রিয়া চলাকালীন ভুল হওয়ার সম্ভাবনা হ্রাস করে এবং দক্ষতা বাড়ায়। এমনকি উইন্ডশীল্ড মেরামতের মতো ছোটোখাটো দাবিগুলিকে স্ট্রিমলাইন করা হয় কারণ ঠিকাদাররা তাদের পলিসি নম্বর ব্যবহার করে গ্রাহকদের জন্য দাবি ফাইল করে।

5. সোশ্যাল মিডিয়া গ্রাহক পরিষেবাকে আরও অ্যাক্সেসযোগ্য করে তুলছে৷

কেউ হোল্ডে অপেক্ষা করতে চায় না বা তাদের বীমা এজেন্ট তাদের বার্তা পেয়েছে কিনা তা ভেবে ঘন্টার পর ঘন্টা ব্যয় করতে চায় না। সোশ্যাল মিডিয়া এবং চ্যাটবটগুলির আগে, বেশিরভাগ পলিসি হোল্ডারদের জন্য এটি একটি ফোন কলের অপেক্ষায় ছিল। একটি প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করা, একটি নতুন নীতি নেওয়ার চেষ্টা করা, বা বিদ্যমান কভারেজ পরিবর্তন করতে সপ্তাহ লাগতে পারে৷ কিন্তু এখন যেহেতু বীমা বাহকরা বেশিরভাগ শীর্ষ সোশ্যাল মিডিয়া প্ল্যাটফর্মে রয়েছে, গ্রাহক পরিষেবা পাওয়া সহজ হয়ে উঠেছে। নীতি এবং কভারেজ প্রশ্নগুলির মতো জিনিসগুলির দ্রুত উত্তরের প্রয়োজন হলে গ্রাহকদের সহায়তা পাওয়ার উপায়ও চ্যাটবট এবং ইমেল হতে পারে।

গবেষণা ইঙ্গিত করে যে গ্রাহকরা যে গ্রাহক পরিষেবা চ্যানেলগুলি ব্যবহার করেন তার মধ্যে মেসেজিং এখন দ্বিতীয় স্থানে রয়েছে৷ সোশ্যাল মিডিয়াতে চ্যাটবট এবং তাত্ক্ষণিক বার্তা ঠিকানা আপডেট করা, ডিডাক্টিবল পরিবর্তন করা এবং দাবী করার বিষয়ে রুটিন প্রশ্নগুলির সমাধান করতে পারে। একজন গ্রাহক সামাজিক প্ল্যাটফর্মে সরাসরি বার্তা পাঠাতে পারেন এবং একই দিনের প্রতিক্রিয়া পেতে পারেন। প্রায়শই, বাহক মিনিটের মধ্যে সমাধান প্রদান করতে পারে বা অন্তত বল রোলিং পেতে পারে। গ্রাহকরা উন্নত পরিষেবা পাওয়ার সাথে সাথে সন্তুষ্টি বৃদ্ধি পায়।

বীমা শিল্পে প্রযুক্তি

প্রযুক্তিগত অগ্রগতি বিভিন্ন শিল্পে গ্রাহক এবং ব্যবসা একে অপরের সাথে যোগাযোগের উপায়কে প্রভাবিত করছে। বীমা তাদের মধ্যে একটি, কারণ ক্যারিয়ারগুলি তাদের ব্যবসায়িক মডেলগুলিতে এআই টেলিমেটিক্স এবং মেশিন লার্নিংয়ের মতো প্রযুক্তিগুলিকে একীভূত করে৷

সরবরাহকারী এবং গ্রাহকরা একইভাবে এই উন্নতিগুলি থেকে উপকৃত হবেন যেহেতু কভারেজ এবং পরিষেবা আরও সুনির্দিষ্ট হয়ে উঠছে৷ প্রক্রিয়া সরলীকরণ এবং অ্যাক্সেসিবিলিটি বাড়ানোর কথা না বললেই নয়। মানুষ-থেকে-মানুষের যোগাযোগ এখনও একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করবে, তবে প্রযুক্তি এখানেই রয়েছে এবং সামগ্রিক গ্রাহক অভিজ্ঞতাকে আপগ্রেড করতে ভূমিকা পালন করবে।

বৈশিষ্ট্যযুক্ত চিত্র ক্রেডিট: ডেভিড পেইনাডো; Pexels.com। ধন্যবাদ!

ব্র্যাড অ্যান্ডারসন

ব্র্যাড অ্যান্ডারসন

ReadWrite এ প্রধান সম্পাদক

ব্র্যাড হলেন ReadWrite.com-এ অবদানকৃত বিষয়বস্তুর তত্ত্বাবধানকারী সম্পাদক। তিনি এর আগে পেপ্যাল ​​এবং ক্রাঞ্চবেসে সম্পাদক হিসাবে কাজ করেছিলেন। আপনি readwrite.com-এ ব্র্যাডে তার সাথে যোগাযোগ করতে পারেন।