🤖 Xceedance高管：如何利用数据与AI重塑MGA竞争优势
Xceedance公司业务发展高级副总裁Gavin Lillywhite讨论了数据分析和生成式人工智能如何提升管理总代理业务模式。
“市场上关于词元人工智能转变保险和再保险行业潜力的宣传和炒作很多。正如我们在过去的技术突破中所看到的，谨慎的做法是认真看待好处，同时不忽视挑战”。
🔍 核心观点：MGA的竞争优势 他解释说，即使持有相当程度的怀疑，也可以肯定地说，如今已有可靠的词元人工智能能力模型，能够“让MGA有机会通过为客户提供更优质的服务和更高的效率，从而在竞争对手中抢占先机。”
Lillywhite强调，有效实施这一技术的MGA可以获得改变游戏规则的优势，使他们能够承保一些之前因被认为过于复杂而被除外的风险。
📊 数据支持：应对直保公司的期望 “MGA历来受益于速度和利基专注，但这种灵活敏捷的能力本身已不再足够。直保公司和经纪人的期望提高了，他们知道，如果要在长期保持竞争力，采用一致的、有数据支持的方法进行风险选择和业务组合管理是必不可少的。 “直保公司希望更清晰地了解风险是如何被选择和定价的。数据分析尤其可以强化承保逻辑，提高报告质量，并帮助MGA在整个周期中展示纪律性，特别是在市场转软、承保能力变得谨慎的时期。”
Lillywhite接着强调了将内部专业知识与外部数据集结合的重要性。“通过将其承保人及管理团队的经验与外部数据集（如位置情报、理赔趋势、嵌入式技术和流程风险、或行业基准）相结合，MGA可以做出更精准的决策。他们还可以在不增加重大运营负担的情况下，享受更全面风险敞口视图所带来的好处。”
⚖️ 理赔管理：人工智能的关键角色 他还谈到了理赔管理和人工智能的作用，解释说随着理赔成本波动，MGA需要能够追踪成本驱动因素和新出现模式的分析工具。“仅仅外包给第三方理算师是不够的——有力的人工监督至关重要。”
他补充道：“人工智能可以发挥作用的方面是发现那些在市场转软时推高成本、侵蚀利润的趋势和模式。并且，凭借当今能够端到端处理简单理赔并作为复杂理赔咨询代理的理赔技术，MGA可以摒弃过去自动将所有理赔交给第三方理算师的旧做法，实际上将更多理赔管理保留在内部，并对服务和渗漏都保持更严格的控制，而不是采用传统的第三方理算师模式。这些运营改进可以帮助MGA维持定价的充足性，从而确保业务组合始终符合直保公司的期望。”
⚡ 生成式AI：提升运营与决策效率 关于生成式人工智能的影响，Lillywhite表示，该技术应用于一系列日常任务，可以显著提高MGA的承保和运营效率。“生成式人工智能可以阅读电子邮件、文档和附件，在几分钟内提取非结构化信息，减少人工操作，让承保人解放出来，专注于评估风险而非处理数据。它还可以帮助承保人做出一致的决策。通过组织风险指标和突出异常情况，生成式人工智能为承保判断提供了更清晰的基础。比较类似的投保材料变得更容易，并且通过迭代和持续学习的过程，它会记录下做出某些决策的原因。 “
运营效率得到提升，因为诸如报表准备、保单检查或理赔分诊等常规流程可以通过人工智能驱动的工具实现自动化。这缩短了周期时间，有助于避免错误，并为团队留出更多时间用于以关系驱动的工作。
“这项技术的累积效应是加强和改善客户及经纪人的体验。通过更快的评估和更清晰的回应，MGA可以提供更快速的报价和更透明的反馈。这提高了服务的可靠性，这可能是经纪人选择将业务放在何处时的关键差异化因素。”
📈 效率潜力与实用建议 关于效率提升的幅度，Lillywhite引用了麦肯锡先前的一项行业研究，该研究表明保险公司能够通过自动化和数字化将运营费用降低高达40%，这凸显了随着MGA采用人工智能驱动的工作流程，可实现的效率提升幅度。
尽管人工智能为MGA带来效率提升的潜力显而易见，但Lillywhite为那些想知道如何着手的人提供了实用指导。“有用的第一步是确定一个可以应用人工智能的、关键性的日常任务。这可以是一个特定的低风险工作流程，例如承保投保材料或报表处理，在这些环节MGA可以测试人工智能并看到快速而明显的收益。通过采取聚焦的方法，整个公司可以保持步调一致——减少组织内某些部门抵制这种变化的可能性。”
他进一步强调了早期成效和数据组织的价值。“与其等待一个完美的解决方案，MGA更可取的做法是整理其现有数据，即使这些数据不完整。早期成效可以建立信心，并为未来的分析计划奠定基础，而无需进行全面技术革新。
“衡量变化和成果——例如减少人工工时、加快报价周转、提高准确性或向直保公司提供更一致的报告——对成功至关重要。它也为将人工智能应用扩展到组织其他部分创造了可信的商业案例。在取得这些早期可验证的成效之后，MGA应在扩大规模之前整合这些数据和流程。
MGA经常管理来自多个经纪人和直保公司的数据，这会导致不一致。建立一个集中的唯一数据源可以提高承保决策的质量，并减少整个价值链中的返工。”
🧩 数据清理与长期合作 Lillywhite强调的人工智能另一个好处是其清理和标准化数据集的能力。他解释说：“人工智能辅助的验证和数据提取有助于将PDF、电子邮件和电子表格转换为结构化字段。这减少了运营摩擦，并使向分析模型提供可靠信息变得更加容易。 “
当MGA分享更准确和及时的见解时，直保公司对业绩会获得更大的信心，这有助于他们将其风险偏好与MGA的风险偏好对齐，从而建立更牢固的长期合作关系。”
🧠 文化变革：以数据为先 最终，这些进步需要根深蒂固的文化变革，Lillywhite表示这对许多组织来说可能具有挑战性。“管理层鼓励在整个业务中采用‘数据优先’的思维方式至关重要。这可能包括在承保讨论或理赔会议期间审查人工智能的见解，使数据分析正常化，成为日常决策的一部分，而不是一个单独的技术职能。团队成员需要不断提高技能，才能从人工智能中获得最大收益。通过适当的培训，团队将意识到他们仍然是业务的核心，而人工智能被用来增强他们的日常工作流程。”
“人工智能无疑是一项复杂且具有挑战性的技术，它将影响每一家企业，但潜在的收益显然是巨大的。对于那些试图弄清楚如何起步的MGA来说，与值得信赖的技术提供商合作，是一种无需巨额成本投入即可上手的相对简单的方式。”Lillywhite总结道。
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