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課程簡介
保險中的數字化轉型導論
- 保險中數字化轉型的驅動因素
- 關鍵數字能力和成熟度模型
- 對人員、流程和技術的組織影響
新興技術：AI、大數據、物聯網和自動化
- AI/ML在承保、理賠和欺詐檢測中的應用案例概述
- 用於定價和細分的大數據平臺和分析
- 物聯網傳感器數據在遠程信息處理、車隊監控和預防性維護中的應用
- 機器人流程自動化（RPA）和工作流自動化的機會
保險科技與保險生態系統的未來
- 保險科技商業模式和合作策略
- 平臺生態系統、API和數據共享的考慮
- 嵌入式保險、基於使用的保險和新分銷渠道
數字時代的以客戶爲中心策略
- 設計數字客戶旅程和全渠道體驗
- 個性化、客戶體驗測量和互動策略
- 理賠體驗轉型和自助服務工具
數據驅動的決策與風險管理
- 保險環境中的數據治理、質量和隱私
- 用於風險評分和組合管理的預測分析
- 使用數據驅動模型進行情景分析和壓力測試
創新框架與應變管理
- 構建創新能力：實驗室、試點項目並將試點擴展爲計劃
- 數字應用的應變管理技術
- 衡量影響並將數字舉措與業務價值對齊
日常運營與溝通的數字工具
- 協作平臺、低代碼/無代碼工具和流程自動化
- 數字文檔管理、電子簽名和安全通信
- 日常監控的操作儀表板和警報
案例研究：拉丁美洲及其他地區的成功故事
- 遠程信息處理、數字分銷和理賠自動化的區域示例
- 經驗教訓：合作、監管和可擴展性
- 小組練習：將案例研究經驗轉化爲本地行動計劃
總結與下一步
最低要求
- 對基本保險概念的理解
- 熟悉業務流程和數字工作流
- 對創新和技術應用感興趣
受衆
- 保險專業人士和承保人
- 保險產品經理和創新負責人
- 支持保險流程的運營和IT人員
14 時間：
客戶評論 (1)
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