保险业的5项CX预测

保险业进行技术投资、扩展到邻近市场和推出新产品的典型“观望”方法,该行业一直在发展,但不可否认的是,变化的速度比我们所见过的要快。

所有这些变化的根源是什么?保险公司意识到提供差异化​​体验的重要性日益增加,并表现出适应员工、客户和合作伙伴不断增长的需求的意愿。

以下是对希望在体验差异化的保险公司的 5 项预测:

客户支持代表将卷土重来:在客户支持方面,消费者对无法进行人与人之间的互动,将会有一个简单的支持任务将继续变得更容易自助服务或在机器人的帮助下解决,而复杂的问题将直接交给可以提供帮助的代表。最大的收益将来自使用数据来更好地告知问题应该如何或发送给谁。

客户忠诚度将比以往任何时候都更受关注:如果客户非常信任公司,他们对保险公司感到满意的可能性为 99%,但如果他们非常不信任,则只有 1% 的机会。此外,一个强烈不信任他们的保险公司的人在未来三年内预计更换运营商的可能性是非常信任他们的提供商的人的近 18 倍。保险公司将继续越来越关注这一现实,并将重新强调提供建立信任和忠诚度的体验,以提高客户保留率。

无缝全渠道体验的优先级:互联消费者期望无论渠道如何都能获得完美的体验,而如今,大多数保险公司都达不到要求。随着保险公司继续大力投资于自己的数字化转型,他们将意识到他们还必须开始完善全渠道体验的艺术。

寻找体验共生(CX = EX):今年,公司将开始明白,如果不首先确保员工对自己的角色感到满意,他们就无法为客户提供卓越的体验。

公司将认识到赋予员工权力的重要性,包括客户的反馈和做正确事情的自主权。这种转变将对员工和客户的整体品牌认知产生持久影响。

颠覆者开始颠覆:试图从头开始重建保险体验的初创公司将,到从客户钱包中获得有意义的份额。虽然没有任何保险科技公司可能对这些庞然大物造成重大伤害,但总的来说现任者将很难忽视它们的影响。

 

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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