Постоянно меняющиеся проблемы, с которыми сталкивается страховая отрасль, заставили страховщиков использовать возможности данных и аналитики. Ценные выводы, полученные в результате анализа данных, побуждают страховые компании находить решение проблем бизнеса. Анализ структурированных данных, связанных с держателями полисов, и неструктурированных данных из различных источников, включая социальные сети, помогают страховщикам анализировать риски, связанные со страхованием лица, выбравшего страховой полис. Это также необходимо для принятия решения о начислении премии.
Кроме того, большие данные и аналитика также оказали глубокое влияние на понимание клиентов, управление претензиями и управление рисками. Вот пять способов, которыми Big Data изменили страховую индустрию:
1. Стоять в толпе — Конкуренция, распространенная в страховой отрасли, делает важным, чтобы каждая страховая компания определила и доказала свою эффективность по сравнению со своими конкурентами. Это может быть обеспечено предложением их продуктов по более низкой цене, без ущерба для безупречного обслуживания клиентов. Большие данные и аналитика помогают страховщикам упростить бизнес-процессы и соответствовать изменяющимся нормативным требованиям.
2. Оптимизация бизнес-процессов — Большие данные помогают страховщикам предлагать рекомендации по вопросам политики, которые не только отвечают интересам клиентов, но и служат наилучшим интересам компании. Это возможно только через анализ данных.
3. Получить ценную информацию о клиентах — Поскольку потребности и предпочтения клиентов часто меняются, страховым компаниям постоянно приходится следить за ними. Большие данные помогают страховщикам в понимании и прогнозировании поведения клиентов, эффективном в привлечении и удержании клиентов. Это позволяет страховым компаниям разрабатывать продукты для удовлетворения постоянно меняющихся вкусов своих клиентов и обеспечивать разумное распределение страховых услуг.
4. Управление претензиями для выявления мошенничества — Страховая отрасль часто несет большие убытки из-за мошеннических действий, при этом почти 80 млрд. Долл. США является оценочной цифрой для мошеннических требований. Прогнозная аналитика помогает страховым компаниям реагировать на рост таких требований, анализировать данные из внутренних источников и выявлять кандидатов с большей склонностью прибегать к мошенническим действиям. Они также могут использовать интеллектуальный анализ данных, чтобы следить за цифровыми каналами через социальное прослушивание, чтобы обнаружить мошенническое поведение.
5. Управление рисками — Большие данные и аналитика помогают страховщикам формулировать политику, особенно политику в отношении стихийных бедствий, учитывая условия политики, исторические данные и другие технические данные. Процесс распределения страховых услуг становится сравнительно упрощенным, когда страховые компании могут принять решение о политике в отношении катастроф на основе точных больших данных, таких как адрес места жительства и другие важные факторы, а не просто город или штат. Решения Big Data могут автоматически обновлять свои модели ценообразования для эффективного распределения страхования.
Вышеперечисленные факторы прекрасно подчеркивают, как большие данные и аналитика служат основой сбалансированности страховых компаний и их способность идти в ногу с меняющимися временами.
