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.

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.

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.

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.