Больше не ограничивается технологией, большие данные стали неотъемлемой частью решений долгосрочных задач страховой отрасли. В центре отрасли андеррайтеры оценивают риски страхования конкретного человека и соответственно устанавливают премию за политику. Использование финансовых данных, актуарных данных, данных претензий и данных о рисках охватывает практически каждое важное решение, которое делает страховая компания.

В то время как индустрия добилась успехов в обработке и анализе большинства структурированных данных, связанных с их держателями полисов, объем неиспользованных неструктурированных данных остается столь же ценным. Неструктурированные данные относятся к источникам совместного использования информации, таким как каналы новостей в реальном времени, социальные сети и другие мобильные каналы.

Чтобы создать конкурентное преимущество и добиться успеха в этой динамической среде, страховщики должны использовать ценность больших данных. Поскольку андеррайтинг продолжает стимулировать страховое ценообразование, большие данные и аналитика также оказывают глубокое влияние на понимание клиентов, управление претензиями и управление рисками.

AD:

Структура страховой отрасли

В своей основе страховая отрасль включает в себя управление риском личности. Между страхованием жизни, здоровья и ответственности компании собирают страховые взносы на политику и инвестируют их в холдинги до тех пор, пока не будут запрошены требования. Если выплаченная максимальная сумма превышает собранные премии, первоначальная политика недооценивала уровень риска для человека.

AD:

Постоянно рассчитывается ряд факторов, чтобы обеспечить выдачу соответствующих политик. Актуарий помогает разрабатывать страховые полисы с использованием прошлой информации для анализа финансовых последствий и рисков. Аналогичным образом андеррайтер будет использовать актуарные данные вместе с финансовыми данными и отчетами о претензиях для определения соответствующего уровня охвата и условий покрытия. Если цена слишком низкая, то маржа прибыли может быть неадекватной, и если цены очень высоки, клиенты не будут покупать политику у компании.

Поскольку отрасль страховой индустрии стремится к высококонкурентной конкуренции, компании должны дифференцировать себя через структуры с низкой стоимостью, большую эффективность и удовлетворенность клиентов. В экономике, основанной на технологиях, большие данные вдохновляют на новые способы трансформации этих процессов, а также отвечают изменяющимся нормативным требованиям. (Подробнее см. Ниже: История страхования в Америке .)

Отзывы клиентов

Следуя технологиям и тенденциям в области связи в сочетании с взрывным ростом данных, экономика наделила «ориентацию на клиента» «. Изменение предпочтений клиентов оказывает давление на страховые компании для создания более простых и прозрачных продуктов. Предсказание поведения клиентов и понимание важности имеют решающее значение для разработки и оптимизации требований, которые приводят к улучшению удержания клиентов и прибыльности.Применяя идеи для клиентских центров обработки вызовов, анализа удержания клиентов и поведения клиентов, страховщики могут лучше направлять клиентов к соответствующей поддержке.

Традиционно политика определялась на основе исторической информации. Однако опыт клиентов теперь продиктован прямыми и косвенными каналами. Прямые взаимодействия включают центры обработки вызовов и страховые агенты, в то время как косвенные каналы включают социальные медиа и маркетинговые кампании. Благодаря динамичной среде, привлечению клиентов и удовлетворению ожиданий клиентов страховщики должны сосредоточиться на переопределении отношений с клиентами и прозрачности.

Управление претензиями

Часть застрахованного - это возможность подать иск. Страховой иск является официальным запросом к страховой компании для оплаты после события в рамках указанной политики. Излишне говорить, что мошеннические претензии являются чумой для страховой отрасли. По оценкам, ежегодно в Соединенных Штатах ежегодно производится 1 из 10 и почти 80 млрд. Долл. США ежегодно в виде мошеннических требований.

Прогностическая аналитика может сыграть решающую роль в решении растущих мошеннических претензий и потерь. На стадии андеррайтинга политики страховые компании могут быстро анализировать объемные данные, чтобы выявлять мошенников-вероятных претендентов. Во время запроса претензий компании могут использовать внутренние источники данных с неструктурированными данными, чтобы определить, является ли требование законным. Мониторинг в реальном времени через социальные сети и цифровые каналы обеспечивает более глубокое понимание в течение всего цикла заявок.

Обнаружение мошенничества не только приносит пользу страховой компании, но в результате законные претензии могут быть обработаны более эффективно. (Более подробно см .: Является ли мое медицинское страхование хорошим за рубежом? )

Управление рисками

Изменение характера страховой отрасли вызвало новые риски от катастроф и соблюдения нормативных требований. В результате управление рисками становится более важным для организации. В частности, моделирование рисков катастроф предсказывает максимальную потенциальную потерю от катастрофического события. С большими данными и аналитикой страховщики могут моделировать политику, объединяющую исторические данные, условия политики, данные о воздействии и информацию перестрахования. Аналогичным образом, андеррайтеры могут оценивать политику катастроф, основанную на гранулированных факторах, а не на городе и государстве. Большое решение, основанное на данных, позволяет обновлять модели ценообразования в реальном времени, а не несколько раз в год.

Традиционно характер часто меняющихся реформ и принятие правил оказался дорогостоящим для страховых компаний. Страховые компании регулярно подвергаются экзаменам, и любое несоответствие может привести к общественному контролю, штрафам и потускневшей репутации. Многие федеральные правила, включая Базель III, Solvency II, Dodd-Frank и RMORSA Model Act, требуют от страховой отрасли перепрыгнуть через многие сложные бюрократические обручи. Чтобы помочь сгладить изменения в соответствии и сократить расходы, алгоритмы, основанные на больших данных, могут отвечать растущим требованиям регулирования. Благодаря динамическому мониторингу и соблюдению требований организации могут улучшить принятие решений и минимизировать потери.

Итог

С серьезными последствиями уже в сфере финансов, маркетинга и здравоохранения интеграция больших данных и аналитики в страховую отрасль идет медленнее, чем ожидалось. Несмотря на присущие ему преимущества, значительные проблемы препятствуют принятию крупными данными страховщиков.

Примечательно, что существует нехватка людей, обладающих навыками аналитики данных с опытом работы в страховой отрасли. В результате данные из внутренних и внешних источников не могут быть эффективно интегрированы в единый набор данных. Благодаря высококонкурентному характеру страховой отрасли компании, успешно интегрировавшие большие данные и аналитику, создали конкурентное преимущество благодаря внедрению низкозатратных структур, повышению эффективности и активному взаимодействию с клиентами.