孤立的定价系统 和 方法无法完成工作
今天，数量惊人的保险公司仍然使用拼凑的定价和评级方法：手动工作、本土或遗留解决方案，以及第三方、断开连接的系统。
或者也许我们应该说“尝试使用”，因为这些拼凑在一起的框架不可避免地会导致日常业务挑战，更糟糕的是，会阻止保险公司利用新的和新兴的机会。
首先：仔细研究分散的定价和评级方法以及过度依赖太多不同的解决方案所带来的许多挑战。
我们是怎么来到这里的?
当我们开始与客户合作时，我们注意到的第一件事就是他们在定价和评级架构中拥有的工具总数。
然而，当您考虑到更多保险公司达到当前状态所遵循的路径时，这一结果可能并不令人意外。例如，许多人仍然使用他们公司已经使用多年(如果不是几十年)的遗留系统，例如大型机驱动的模型。或者他们可能会使用自己开发的本土应用程序和集成来尝试将所有内容修补在一起。最后，许多保险公司还使用 Microsoft Excel 来维护重要的定价数据。
随着新技术进入市场，大多数保险公司投资于创新，包括大数据分析或机器学习驱动的工作负载。然而，这些通常成为已经过于复杂的架构中的第三方系统，需要特殊的集成，这些集成并不总是像宣传的那样有效或笨拙的变通方法来尝试解决连接问题。
需要 一个单一的、 端到端的定价和评级解决方案
虽然保险公司及其嵌入式定价团队的意图是最好的，但通常情况下，他们最终会遇到一个由太多工具、太多手动工作和太多可能出错的定价环境。
例如，一个常见的定价和评级架构可能如下所示：
显而易见的是，要完成今天的保险公司取得成功所需的一切，需要执行的步骤和系统太多。无论是开发和部署有效的定价模型、提供个性化报价、准备管理报告，还是维护治理和合规性，上图所示的环境都使这一切变得极其困难。
该图的另一个问题是多个切换点。每一个都代表一个手动步骤或一个潜在的故障点——任何东西!— 可能会出错，因为定价团队试图管理低效的工作流程。
最后一个观察结果：上图所示的环境并未真正展示目前正在彻底改变定价流程的许多先进技术和新工具。其中包括新的创新，例如自动化、治理和合规性，甚至机器学习和人工智能驱动的应用程序和工作负载。它们都增加了价值，但在这种情况下，它们必须针对当前的架构进行改造，这只会使问题变得更糟。
启示：定价环境过于复杂带来的三大挑战
如此脱节的定价和评级环境到底有什么问题?我们认为它分为三个不同的类别：维护困难、上市时间较慢和错失机会。
维护困难
一般来说，这些方法需要太多的 IT 参与。无论是对集成进行故障排除、实施对定价模型的更改，还是重新部署这些更新的模型，IT 都不必参与此类工作。相反，消除这种负担可以让他们专注于更高价值、更具战略性的工作。
响应时间较慢
通常，这些类型的定价流程会阻止保险公司对市场的实时变化做出反应。有无数记录在案的案例中，需要花费 数月时间 才能对定价算法进行更改，这种情况使得很难(如果不是不可能的话)在竞争之前提供实时、高度个性化的报价。
错失商机
也许最大的问题是它导致保险公司错过可能对其业务产生重大影响的宝贵工具。例如，许多端到端定价和评级平台(例如 Earnix Price-It 解决方案)允许采用更有效的方法来满足和响应不断变化的市场动态和客户需求。保险公司现在可以利用数据科学、人工智能、数据建模以及高级报告和分析来增加收入并加强他们的底线。
即将发布的端到端定价信息
如果那句老话是真的——如果每一个挑战都是伪装的机会——那么大多数定价环境都可以得到改善，并帮助保险公司取得更好的业务成果。特别是通过使用真正的端到端定价平台。
该Earnix价格，它的解决方案 提供了你需要管理你的整个定价和评级过程，包括远程信息处理数据都 基于使用的保险 (UBI)，数据管理，采用了最新的机器学习和人工智能技术，自动化先进的建模能力，和报告和分析。
请继续关注未来的文章，我们将仔细研究最具创新性的端到端定价平台中可用的所有组件 。我们将对其进行分解，向您展示这些先进技术(例如自动化、数据科学、机器学习/人工智能、数据建模等)如何帮助当今的保险公司变得更具竞争力。此外，我们将讨论在单个端到端定价解决方案中拥有所有这些功能的价值，并提供实际示例。我们希望你能检查一下!
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