一項針對全球保險業界領袖的最新調查顯示，保險業決策者無論是出於個人選擇，或是企業內部障礙所致，經常以「孤島模式」工作。這項調查訪問350位來自全球的資深保險業領袖，並進行一系列深入訪談。眾多受訪者表示，他們在業務決策時，對其所帶來的更廣泛影響認知有限，往往在未有作出全面考慮情況下獨立進行。
　
*38%表示不確定所屬機構擁有全面即時資訊*

　　在這項由數據分析商SAS贊助、Risk.net進行的研究發現，近四成受訪者(38%)表示，他們不確定所屬機構在風險、收入及成本等方面是否擁有全面且即時的資訊。然而，令人鼓舞的是85%受訪者認為其機構擁有清晰的願景及策略以取得成功，並指出數據與分析、AI及數碼平台是其首要科技投資重點，顯示業界正積極採取行動，以實現更互聯協同的決策模式。　
　
　　Risk.net全球商業內容總監Philip Harding表示，這項研究顯示，保險業正努力應對多方面日益加劇的壓力。除了氣候變化、網絡安全及監管不確定性等挑戰外，業界亦面臨成本上升，以及招聘及人手不足等問題。整體而言，日新月異的市場環境需要不斷的適應與創新，機構內部要加強協作，確保各個業務範疇均朝同一方向邁進。
　
*36%視協作不足及責任不清為穩健決策障礙*
　
　　研究又顯示，公司在整體協作方面仍有改善空間。大部分受訪者認為其公司已具備周全計劃以取得成功。然而，仍有38%受訪者對機構的架構、流程及技術能否有效支持相關策略缺乏信心。此外，雖然數據質素不佳被視作穩健決策的最大障礙(41%)，但協作不足及責任不清亦緊隨其後，各佔36%。
　
　　多項決策仍未以數據為基礎。在理賠管理方面，超過40%受訪者表示主要依靠直覺作出決策，而非根據詳細的數據分析。其他領域則顯示更高的數據導向性，例如在財務管理及監管披露方面，超過70%受訪者表示他們是基於分析結果作出決策。
　
　　保險公司面臨熟悉的挑戰。受訪者最常提及的策略性挑戰與其他行業同出一轍，包括經濟不確定性(55%)、監管變動(41%)、科技創新(35%)及成本壓力(34%)。此外，在技術及數據領袖中，有60%指出預算限制是他們最大的挑戰，這或許亦是數據分析方案尚未更廣泛普及的原因之一。
　
　　SAS全球保險業首席顧問Franklin Manchester表示，一如以往，從分散的團隊轉型為智慧型企業的最大困難在於數據。AI等技術可以協助轉型，但零散的技術投資遠不足以取代具一致性的業務策略。這份研究結果清晰地反映未來的發展目標，便是必須採用並推動具一致性的策略。
　
*AI、機器學習及先進分析技術帶來多重機遇*
　
　　儘管部分保險公司在組織協作方面仍未如理想，但科技正為行業帶來突破的契機。有受訪者及專家指出，AI、機器學習及先進分析技術具備龐大的潛力，可提升數據質素、促進跨部門協作，以及簡化現時分散的營運流程，帶來多重機遇。
《環富通基金頻道20日專訊》