Ikke længere begrænset til teknologi, store data er blevet integreret i at levere løsninger til forsikringsbranchens langvarige udfordringer. Kernen i branchen vurderer risikoen for at forsikre en bestemt person og sætte en præmie for politikken i overensstemmelse hermed. Anvendelsen af ​​finansielle data, aktuarmæssige data, skadesdata og risikodata dækker stort set alle vigtige beslutninger, et forsikringsselskab gør.

Mens industrien har gjort fremskridt med at fange og analysere størstedelen af ​​strukturerede data, der er forbundet med deres forsikringstagere, forbliver mængden af ​​uudnyttede ustrukturerede data lige så værdifuld. Ustrukturerede data refererer til informationsdelingskilder, såsom nyhedsfeeds i realtid, sociale medier og andre mobilkanaler.

For at skabe en konkurrencemæssig fordel og lykkes i det dynamiske miljø skal forsikringsselskaberne udnytte værdien af ​​store data. Da tegning fortsætter med at drive forsikringsprissætning, har store data og analyser også haft dybtgående indvirkninger på kundeindsigt, kravstyring og risikostyring.

Forsikringsindustriens struktur

Forsikringsbranchen omfatter i sin helhed forvaltningen af ​​en persons risiko. Mellem livs-, sundheds- og ansvarsforsikring indsamler virksomheder præmier på politikker og investerer dem i beholdninger, indtil der er anmodet om et krav. Hvis det maksimale udbetalte beløb er større end de indbetalte præmier, undervurderede den oprindelige politik den enkeltes risikoniveau.

En række faktorer beregnes konstant for at sikre, at der udstedes passende politikker. En aktuar hjælper med at udvikle forsikringspolicer ved hjælp af tidligere oplysninger for at analysere de finansielle konsekvenser og risici. Ligeledes vil en underskriver udnytte aktuarmæssige data sammen med finansielle data og kravrapporter for at bestemme passende dækningsniveau og dækningsbetingelserne. Hvis prisen er for lav, kan fortjenstmargenerne være utilstrækkelige, og hvis priserne er meget høje, vil kunderne ikke købe politikker fra virksomheden.

Da forsikringsbranchen udvikler sig til stærkt konkurrencedygtige, skal virksomheder differentiere sig gennem lave omkostningsstrukturer, større effektivitet og kundetilfredshed. I en teknologidrevet økonomi inspirerer store data nye måder til at omdanne disse processer, samtidig med at de opfylder udviklingen i lovgivningsmæssig overensstemmelse. (For mere se: Forsikringshistorien i Amerika .)

Kundens indsigt

Efter teknologiske og kommunikationstendenser i forbindelse med den eksplosive vækst i data har økonomien bemyndiget "kundeorienteret ." Ændring af kundepræferencer har lagt pres på forsikringsselskaber for at skabe enklere og mere gennemsigtige produkter. Forudsigelse af kundeadfærd og opnåelse af indsigt i værdi er afgørende for at udvikle og optimere krav, der resulterer i forbedret kundeopbevaring og rentabilitet.Ved at anvende indsigt i kundesentre, kundetilpasningsanalyse og kundeadfærd kan forsikringsselskaber bedre lede kunderne til den relevante support.

Traditionelt blev politikkerne bestemt på baggrund af historiske oplysninger. Kundens oplevelse er imidlertid dikteret af direkte og indirekte kanaler. Direkte interaktioner omfatter callcentre og forsikringsagenter, mens indirekte kanaler omfatter sociale medier og marketingkampagner. Gennem et dynamisk miljø, engagerende kunder og opfyldelse af kundernes forventninger, skal forsikringsselskaberne fokusere på at omdefinere kunderelationer og gennemsigtighed.

Kravshåndtering

En del af at være forsikret er evnen til at indgive et krav. Et forsikringsanmodning er en formel anmodning til forsikringsselskabet om betaling efter en begivenhed inden for rammerne af den angivne politik. Det er overflødigt at sige, at svigagtige krav er en pest for forsikringsbranchen. Det anslås, at 1 i 10 og næsten 80 milliarder dollar årligt i bedrageriske fordringer foretages årligt i USA.

Prediktiv analyse kan spille en afgørende rolle for at løse stigende bedrageriske fordringer og tab. På forsikringsstadiet af en politik kan forsikringsselskaber hurtigt analysere voluminøse data for at opdage svigssikre ansøgere. Under ansøgningsanmodningen kan virksomheder udnytte interne datakilder med ustrukturerede data for at identificere, om kravet er legitimt. Overvågning i realtid gennem sociale medier og digitale kanaler giver større indsigt i hele kredsløbet.

Svig afsløring fordele ikke kun forsikringsselskabet, men som følge heraf kan legitime krav behandles mere effektivt. ) Risikostyring

Forsikringsbranchens ændrede natur har medført nye risici fra katastrofer og overholdelse af lovgivningen. Som følge heraf bliver risikostyring vigtigere for organisationen. Specielt forudsiger katastroferisikomodellering det maksimale potentielle tab fra en katastrofal begivenhed. Med store data og analyser kan forsikringsselskaber modelpolitikker integrere historiske data, policyforhold, eksponeringsdata og genforsikringsinformation. Ligeledes kan underwriters pris katastrofepolitikker baseret på granulære faktorer i stedet for by og stat. En stor datastyret løsning gør det muligt at opdatere prismodellerne i realtid snarere end et par gange om året.

Traditionelt har naturen af ​​ofte skiftende reformer og vedtagelse af forordninger vist sig at være dyrt for forsikringsselskaber. Forsikringsselskaber rutinemæssigt udsættes for undersøgelser, og enhver inkompliance kan resultere i offentlig kontrol, bøder og et tarnished ry. Mange føderale regler, herunder Basel III, Solvens II, Dodd-Frank og RMORSA Model Act, kræver, at forsikringsbranchen hopper gennem mange, vanskelige bureaukratiske hoops. For at hjælpe med at overholde overholdelse af ændringer og reducere omkostninger, kan algoritmer baseret på store data opfylde stigende lovkrav. Ved dynamisk overvågning og overholdelse af overholdelse kan organisationer forbedre beslutningstagningen og minimere tab.

Bottom Line

Med store konsekvenser allerede inden for finansiering, markedsføring og sundhedspleje er integrationen af ​​store data og analyser i forsikringsbranchen blevet langsommere end forventet. På trods af sine iboende fordele hindrer betydelige udfordringer, at forsikringsselskaberne vedtager store data.

Der er især mangel på personer, der har dataanalysevidenskaber med ekspertise indenfor forsikringsbranchen. Som følge heraf kan data fra interne og eksterne kilder ikke integreres effektivt i et enkelt datasæt. På grund af forsikringsbranchens stærkt konkurrencedygtige karakter har virksomheder, der med succes har integreret store data og analyser, skabt en konkurrencemæssig fordel ved at implementere lavprisstrukturer, større effektivitet og proaktivt kundeengagement.