Ikke lenger begrenset til teknologi, store data har blitt integrert i å gi løsninger på forsikringsbransjens langvarige utfordringer. I hjertet av bransjen vurderer garantistyrene risikoen for å forsikre en bestemt person og sette premie for politikken tilsvarende. Bruken av økonomiske data, aktuarmessige data, skadedata og risikodata dekker nesten alle viktige beslutninger et forsikringsselskap gjør.

AD:

Mens industrien har gjort fremdriftsfangst og analyserer flertallet av strukturerte data knyttet til sine forsikringstakere, forblir volumet av uutnyttede ustrukturerte data like verdifulle. Ustrukturerte data refererer til informasjonskildelingskilder, for eksempel nyhetsfeeds i sanntid, sosiale medier og andre mobilkanaler.

For å skape en konkurransefortrinn og lykkes i det dynamiske miljøet, må forsikringsselskapene utnytte verdien av store data. Som underwriting fortsetter å drive forsikringspriser, har store data og analyser også hatt dype effekter på kundeinnsikt, skadebehandling og risikostyring.

AD:

Forsikringsindustri Struktur

I sin kjerne omfatter forsikringsbransjen ledelsen av en persons risiko. Mellom livs-, helse- og ansvarsforsikring samler selskaper premier på politikk og investerer dem i beholdninger inntil krav er påkrevd. Hvis det maksimale utbetalte beløpet er større enn premieinnsamlingen, undervurderte førstepolitikken individets risikonivå.

AD:

En rekke faktorer blir kontinuerlig beregnet for å sikre at riktige retningslinjer blir utstedt. En aktuar hjelper til med å utforme forsikringspolicyer ved hjelp av tidligere informasjon for å analysere de økonomiske konsekvensene og risikoen. På samme måte vil en underskriver benytte aktuardata sammen med økonomiske data og kravsrapporter for å bestemme riktig dekningsnivå og dekningsterminene. Hvis prisen er for lav, kan profittmarginene være utilstrekkelig, og hvis prisene er svært høye, vil kundene ikke kjøpe retningslinjer fra selskapet.

Som forsikringsbransjen trender mot svært konkurransedyktig, må bedriftene skille seg gjennom lave kostnadsstrukturer, større effektivitet og kundetilfredshet. I en teknologidrevet økonomi inspirerer store data nye måter å forandre disse prosessene samtidig som de oppfyller regelverkets overholdelse. (For mer, se: Forsikringshistorien i Amerika .)

Kunnskapsinnsikt

Følgende teknologi- og kommunikasjonstrender i forbindelse med eksplosiv datavekst har økonomien styrket "kundeorientering" ." Endring av kundepreferanser har satt press på forsikringsselskaper for å skape enklere og mer gjennomsiktige produkter. Forutsi kundeadferd og innhenting av innsikt i verdi er avgjørende for å utvikle og optimalisere krav som resulterer i bedre kundeoppbevaring og lønnsomhet.Ved å bruke innsikt i kundesentraler, kundeoppbevaringanalyse og kundeoppførsel kan forsikringsselskaper bedre lede kundene til den aktuelle støtten.

Tradisjonelt ble retningslinjer bestemt på grunnlag av historisk informasjon. Kundens erfaring er imidlertid diktert av direkte og indirekte kanaler. Direkte interaksjoner inkluderer call centers og forsikringsagenter mens indirekte kanaler inkluderer sosiale medier og markedsføringskampanjer. Gjennom et dynamisk miljø, engasjerende kunder og møte kundens forventninger, må forsikringsselskapene fokusere på å redefinere kundeforhold og åpenhet.

Kravshåndtering

En del av å være forsikret er evnen til å sende inn et krav. Et forsikringskrav er en formell forespørsel til forsikringsselskapet for betaling etter en begivenhet i henhold til den angitte politikken. Unødvendig å si, bedrageriske krav er en pest for forsikringsbransjen. Det anslås at 1 i 10 og nesten 80 milliarder dollar årlig i svindelskader gjøres årlig i USA.

Prediktiv analyse kan spille en kritisk rolle når det gjelder å løse stigende falske påstander og tap. På forsikringsstadiet av en policy kan forsikringsselskaper raskt analysere voluminøse data for å oppdage svindel-sannsynlige søkere. Under kravsforespørselen kan bedrifter utnytte interne datakilder med ustrukturert data for å finne ut om kravet er legitimt. Overvåkning i sanntid, gjennom sosiale medier og digitale kanaler gir større innsikt i hele kravsyklusen.

Svindelbekjempelse gir ikke bare forsikringsselskapet, men som et resultat kan legitime krav behandles mer effektivt. (For mer, se: Er min helseforsikring god i utlandet? )

Risikostyring

Forsikringsbransjens foranderlige natur har ført til nye farer fra katastrofer og etterlevelse av lovgivningen. Som et resultat blir risikostyring viktigere for organisasjonen. Spesielt forutsetter katastroferisikomodellering det maksimale potensielle tapet fra en katastrofal hendelse. Med store data og analyser kan forsikringsselskaper modellpolicyer integrere historiske data, policyforhold, eksponeringsdata og gjenforsikringsinformasjon. På samme måte kan underwriters pris katastrofepolitikk basert på granulære faktorer i stedet for by og stat. En stor datastyrt løsning gjør at prismodeller kan oppdateres i sanntid i stedet for noen få ganger i året.

Tradisjonelt har naturen til ofte endrede reformer og vedtak av regelverk vist seg å være dyrt for forsikringsselskaper. Forsikringsselskaper utsettes rutinemessig for undersøkelser, og eventuelle inkompetanse kan føre til offentlig kontroll, bøter og et tarnished rykte. Mange føderale forskrifter, inkludert Basel III, Solvens II, Dodd-Frank og RMORSA modellloven, krever at forsikringsbransjen hopper gjennom mange vanskelige byråkratiske hoops. For å bidra til å overholde samsvarsendringer og redusere kostnader, kan algoritmer basert på store data oppfylle økende regulatoriske krav. Ved dynamisk overvåking og overholdelse av overholdelse kan organisasjoner forbedre beslutningsprosessen og minimere tap.

Bunnlinjen

Med store konsekvenser allerede i finans, markedsføring og helsetjenester, har integrering av store data og analyser i forsikringsbransjen vært langsommere enn forventet. Til tross for sine iboende fordeler, hindrer betydelige utfordringer innføringen av store data av forsikringsselskaper.

Det er særlig mangel på personer som har dataanalyser med kompetanse i forsikringsbransjen. Som et resultat kan data fra interne og eksterne kilder ikke integreres effektivt i et enkelt datasett. På grunn av forsikringsbransjens svært konkurransedyktige karakter, har selskaper som har integrert store data og analyser, skapt en konkurransefortrinn ved å implementere lavprisstrukturer, større effektivitet og proaktivt kundengasjement.