Již se neomezuje na technologii, velké údaje se stávají nedílnou součástí řešení dlouhodobých výzev pojišťovnictví. V srdci průmyslu pojišťovatelé vyhodnocují rizika pojištění určité osoby a odpovídajícím způsobem stanovují poplatek za pojistnou smlouvu. Použití finančních dat, pojistně matematických údajů, údajů o nárocích a údajů o rizicích pokrývá prakticky všechna důležitá rozhodnutí, které pojišťovna podniká.

AD:

Zatímco v tomto odvětví došlo k pokroku v zachycení a analýze většiny strukturovaných údajů spojených s jejich pojistníky, objem nevyužitých nestrukturovaných dat zůstává stejně cenný. Nestrukturované údaje se týkají zdrojů pro sdílení informací, jako jsou informační kanály v reálném čase, sociální média a další mobilní kanály.

Chcete-li vytvořit konkurenční výhodu a uspět v dynamickém prostředí, musí pojistitel využít hodnotu velkých dat. Vzhledem k tomu, že upisování pokračuje v řízení pořizovacích cen, velké údaje a analýzy také měly hluboký vliv na vhledy zákazníků, řízení pohledávek a řízení rizik.

AD:

Struktura pojistného odvětví

Pojišťovnictví v podstatě zahrnuje řízení rizik jednotlivce. Mezi životem, pojištěním odpovědnosti za škodu na zdraví a pojištění odpovědnosti pojišťovny shromažďují pojistné na pojistná plnění a investují je do holdingů, dokud nejsou požadovány nároky. Pokud je maximální vyplacená částka vyšší než vybírané pojistné, počáteční politika podcenila míru rizika jednotlivce.

AD:

Pro výpočet vhodných politik se neustále počítá řada faktorů. Pojistný matematik pomáhá při navrhování pojistných smluv využívajících dřívější informace k analýze finančních důsledků a rizik. Podobně pojistitel použije údaje pojistného matematika spolu s finančními údaji a hlášeními o pohledávkách, aby rozhodla o odpovídající úrovni krytí a podmínkách krytí. Pokud je cena příliš nízká, nemusí být ziskové marže dostatečné a pokud jsou ceny velmi vysoké, zákazníci nebudou kupovat od společnosti.

Vzhledem k tomu, že trendy v pojišťovnictví směřují k vysoce konkurenceschopnému, musí se společnosti rozlišovat mezi nízkými nákladovými strukturami, vyšší efektivitou a spokojeností zákazníků. V technologicky řízené ekonomice vytvářejí velké údaje nové způsoby, jak tyto procesy přeměnit, a současně splňovat vyvíjející se regulační požadavky. ( Historie pojištění v Americe .)

Informace o zákaznících

Podle technologických a komunikačních trendů ve spojení s výbušným růstem dat ekonomika posílila "zákaznickou centricitu . " Změna preferencí zákazníků vyvíjí tlak na pojišťovny, aby vytvořily jednodušší a transparentnější výrobky. Předvídání chování zákazníků a získání informací o hodnotě je zásadní pro vývoj a optimalizaci tvrzení, které vedou ke zlepšení udržení zákazníků a ziskovosti.Aplikace pohledů na zákaznická centra, analýzu zadržování zákazníků a chování zákazníků umožňují pojistitelům lépe orientovat zákazníky na vhodnou podporu.

Tradičně byly zásady stanoveny na základě historických informací. Zkušenost zákazníků je však diktována přímými i nepřímými kanály. Přímé interakce zahrnují telefonní centra a pojišťovací agenty, zatímco nepřímé kanály zahrnují sociální média a marketingové kampaně. Prostřednictvím dynamického prostředí, zapojení zákazníků a splnění očekávání zákazníků se musí pojistitel zaměřit na nové definování vztahů se zákazníky a transparentnost.

Správa pohledávek

Součástí pojištění je možnost uplatnit nárok. Požadavek na pojistné plnění je formální žádost, kterou pojišťovna podá na zaplacení po události v souladu s uvedenými pojistnými podmínkami. Netřeba říkat, že podvodné tvrzení jsou epidemií pro pojišťovnictví. Odhaduje se, že každoročně se ve Spojených státech uskutečňuje každoročně 1 z 10 a téměř 80 miliard dolarů ročně v podvodných nárocích.

Přediktivní analytika může hrát rozhodující úlohu při řešení rostoucích podvodných nároků a ztrát. V pojistné fázi pojistné smlouvy mohou pojišťovny rychle analyzovat objemná data za účelem odhalování podvodníků. Během požadavku na nároky mohou společnosti využívat interní zdroje dat s nestrukturovanými daty, aby zjistily, zda je nárok legitimní. Monitorování v reálném čase, prostřednictvím sociálních médií a digitálních kanálů, poskytuje větší přehled o celém reklamním cyklu.

Detekce podvodů nejen prospěje pojišťovně, ale v důsledku toho lze legitimnější nároky zpracovávat efektivněji. (Pro více informací viz: Mé zdravotní pojištění je v zahraničí? )

Řízení rizik

Změna povahy pojišťovnictví přinesla nová rizika katastrof a dodržování předpisů. Výsledkem toho je, že řízení rizik je pro organizaci důležitější. Zejména modelování rizika katastrof předpovídá maximální možnou ztrátu z katastrofické události. S velkými daty a analýzou mohou pojistitelé modelovat politiky zahrnující historické údaje, pojistné podmínky, údaje o expozici a informace o zajištění. Podobně mohou upisovatelé ocenit politiku katastrofy na základě zrnitých faktorů spíše než podle města a státu. Velké datově řízené řešení umožňuje aktualizaci cenových modelů v reálném čase, a ne několikrát ročně.

Tradičně se ukázalo, že povaha často se měnících reforem a přijetí předpisů je pro pojišťovny nákladné. Pojišťovny jsou běžně předmětem zkoušek a případná nesoulad může mít za následek veřejnou kontrolu, pokuty a poškozenou pověst. Mnoho federálních předpisů, včetně Basel III, Solvency II, Dodd-Frank a RMORSA Model Act, vyžadují, aby pojišťovnictví proskočilo mnoho, obtížných byrokratických obručí. Aby pomohly splnit změny v souladu s předpisy a snížily náklady, mohou algoritmy založené na velkých datech uspokojovat rostoucí regulační požadavky. Díky dynamickému sledování a dodržování shody mohou organizace zlepšit rozhodování a minimalizovat ztráty.

Spodní linie

S výraznějšími dopady již v oblasti financí, marketingu a zdravotnictví je integrace velkých dat a analýz v pojišťovnictví pomalejší, než se očekávalo. Navzdory svým vlastním výhodám brání významné problémy přijetí velkých údajů pojišťovnami.

Zejména existuje nedostatek osob, které mají dovednosti v oblasti analýzy dat se zkušenostmi v pojišťovnictví. Výsledkem je, že data z interních a externích zdrojů nelze účinně integrovat do jediného souboru dat. Vzhledem k vysoce konkurenční povaze pojišťovny vytvořily společnosti, které úspěšně integrovaly velké údaje a analýzy, konkurenceschopnost díky zavedení nízkopodlažních struktur, vyšší efektivnosti a proaktivního zapojení zákazníků.