6,4 млн россиян купили полисы «АльфаСтрахование» в онлайне

Логотип компании
03.09.2018
6,4 млн россиян купили полисы «АльфаСтрахование» в онлайне
Всего за полгода число россиян, купивших продукты компании на сайте, в мобильном приложении и у онлайн-партнеров составило более 6,4 млн человек

Всего за полгода число россиян, купивших продукты компании на сайте, в мобильном приложении и у онлайн-партнеров составило более 6,4 млн человек, сообщает пресс-служба компании. Эти способы покупки полиса предпочитают уже почти 70% страхователей. В целом же, по итогам первого полугодия, число клиентов «АльфаСтрахование» превысило 10 млн человек. Из них 3 млн клиентов используют мобильное приложение или завели себе личный кабинет на сайте.

«Наиболее популярными онлайн-сервисами в нашей компании являются покупка продуктов автострахования, страхования путешествующих и медицинской защиты, - рассказывает Татьяна Пучкова, заместитель генерального директора, директор по маркетингу и развитию «АльфаСтрахование». - При этом нашим клиентам доступен сервис сканирования документов и автозаполнения при оформлении полисов, оплата Apple Pay, хранение в электронном кошельке и распечатка электронных полисов. С точки зрения сервиса – запись к врачу, онлайн урегулирование и отслеживание убытка по КАСКО или ОСАГО, внесение изменений в полис, пролонгация, хранение и просмотр полисов, купленных в любых точках продажи. В этом году мы предложили клиентам моментальное урегулирование страхового случая при задержке или отмене рейса. Мы сами мониторим авиакомпании и сообщаем клиенту о том, что его рейс отменен или задержан, и автоматически выплачиваем компенсацию».

Читайте также
Являясь частью искусственного интеллекта, машинное обучение (Machine Learning, ML) открывает все больше возможностей бизнесу. Его внедряют для трансформации процессов, развития транспорта, логистики, АПК и других отраслей, а экономический эффект применения ИИ составляет более триллиона рублей. Рассмотрим, какие прикладные задачи компаний решает ML, приведем примеры внедрения, поговорим про подход Retrieval-Augmented Generation (RAG) и дадим чек-лист качественной интеграции и использования ИИ в реальном секторе.