Tidak lagi terhad kepada teknologi, data besar telah menjadi penting untuk menyediakan penyelesaian kepada cabaran lama industri insurans. Di tengah-tengah industri, pengunderait menilai risiko menginsuranskan orang tertentu dan menetapkan premium untuk dasar tersebut dengan sewajarnya. Penggunaan data kewangan, data aktuari, data tuntutan dan data risiko merangkumi hampir setiap keputusan penting yang dibuat oleh syarikat insurans.

Walaupun industri telah membuat kemajuan menangkap dan menganalisis majoriti data berstruktur yang berkaitan dengan pemegang polisi mereka, jumlah data tak berstruktur yang belum diterokai masih sama berharga. Data yang tidak berstruktur merujuk kepada sumber perkongsian maklumat seperti suapan berita masa nyata, media sosial dan saluran mudah alih yang lain.

Untuk mewujudkan kelebihan daya saing dan berjaya dalam persekitaran yang dinamik, penanggung insurans mesti memanfaatkan nilai data besar. Memandangkan pengunderaitan terus memacu harga insurans, data besar dan analitik juga mempunyai kesan yang mendalam terhadap pemahaman pelanggan, pengurusan tuntutan dan pengurusan risiko.

Struktur Industri Insurans

Pada terasnya, industri insurans merangkumi pengurusan risiko individu. Antara insurans hayat, kesihatan dan liabiliti, syarikat mengutip premium pada dasar dan melaburkannya dalam pegangan sehingga tuntutan diminta. Jika amaun maksimum yang dibayar adalah lebih tinggi daripada premium yang dipungut, dasar awal meremehkan tahap risiko individu.

Sejumlah faktor sentiasa dikira untuk memastikan dasar yang sesuai dikeluarkan. Aktuari membantu merangka dasar insurans menggunakan maklumat lalu untuk menganalisis akibat kewangan dan risiko. Begitu juga, penaja jamin akan menggunakan data aktuari bersama-sama dengan laporan kewangan dan laporan tuntutan untuk menentukan tahap liputan yang sesuai dan terma perlindungan. Jika harga terlalu rendah maka margin keuntungan mungkin tidak mencukupi, dan jika harga sangat tinggi maka pelanggan tidak akan membeli dasar dari syarikat.

Memandangkan trend industri insurans ke arah yang sangat kompetitif, syarikat mesti membezakan diri mereka melalui struktur kos rendah, kecekapan yang lebih tinggi dan kepuasan pelanggan. Dalam ekonomi yang didorong oleh teknologi, data besar memberi inspirasi kepada cara baru untuk mengubah proses ini sementara juga memenuhi pematuhan peraturan yang berkembang. (Untuk lebih lanjut, lihat: Sejarah Insurans Di Amerika .)

Wawasan Pelanggan

Mengikuti trend teknologi dan komunikasi bersempena dengan pertumbuhan data yang meletup, ekonomi telah memberi kuasa " . " Menukar pilihan pelanggan telah memberi tekanan kepada syarikat insurans untuk membuat produk mudah dan lebih telus. Menganggap tingkah laku pelanggan dan memperoleh pemahaman tentang nilai adalah penting untuk membangun dan mengoptimumkan tuntutan yang mengakibatkan pengekalan dan keuntungan pelanggan yang lebih baik.Menggunakan pemahaman kepada pusat panggilan pelanggan, analisis pengekalan pelanggan dan tingkah laku pelanggan, penanggung insurans boleh lebih memudahkan pelanggan untuk mendapatkan sokongan yang sesuai.

Secara tradisinya, dasar ditentukan berdasarkan maklumat sejarah. Walau bagaimanapun, pengalaman pelanggan kini ditentukan oleh saluran langsung dan tidak langsung. Interaksi langsung termasuk pusat panggilan dan ejen insurans manakala saluran tidak langsung termasuk media sosial dan kempen pemasaran. Melalui persekitaran yang dinamik, menarik pelanggan dan memenuhi jangkaan pelanggan, penanggung insurans perlu memberi tumpuan kepada mentakrifkan semula hubungan pelanggan dan ketelusan.

Pengurusan Tuntutan

Sebahagian daripada yang diinsuranskan adalah keupayaan untuk memfailkan tuntutan. Tuntutan insurans adalah permintaan formal kepada syarikat insurans untuk pembayaran berikutan peristiwa dalam terma polisi yang dinyatakan. Tidak perlu dikatakan, tuntutan penipuan adalah wabak bagi industri insurans. Dianggarkan 1 hingga 10 dan hampir $ 80 bilion setahun dalam tuntutan penipuan dibuat setiap tahun di Amerika Syarikat.

Analisis ramalan boleh memainkan peranan kritikal dalam menangani tuntutan dan kerugian penipuan yang semakin meningkat. Di peringkat pengunderaitan dasar, syarikat insurans dapat dengan cepat menganalisis data yang banyak untuk mengesan pemohon kemungkinan-kecurangan. Semasa permintaan tuntutan, syarikat boleh memanfaatkan sumber data dalaman dengan data tidak berstruktur untuk mengenal pasti sama ada tuntutan adalah sah. Pemantauan masa nyata, melalui media sosial dan saluran digital memberikan wawasan yang lebih besar sepanjang kitaran tuntutan.

Pengesanan penipuan bukan sahaja memberi manfaat kepada syarikat insurans, tetapi akibatnya tuntutan yang sah dapat diproses lebih efisien. (Untuk lebih lanjut, lihat: Adakah Insurans Kesihatan Saya Di Luar Negara? )

Pengurusan Risiko

Perubahan sifat industri insurans telah membawa risiko baru dari malapetaka dan pematuhan peraturan. Akibatnya, pengurusan risiko menjadi lebih penting kepada organisasi. Dalam pemodelan risiko bencana tertentu meramalkan potensi kehilangan maksimum dari kejadian bencana. Dengan data dan analitik yang besar, penanggung insurans boleh memodelkan dasar yang menggabungkan data sejarah, syarat dasar, data pendedahan dan maklumat insurans semula. Begitu juga, penanggung jamin harga boleh membahayakan dasar berdasarkan faktor berbutiran dan bukannya oleh bandar dan negeri. Penyelesaian yang didorong data yang besar membolehkan model harga dikemas kini dalam masa nyata berbanding beberapa kali setahun.

Secara tradisinya, sifat pembaharuan yang kerap berubah dan penggunaan peraturan telah terbukti mahal kepada syarikat insurans. Syarikat-syarikat insurans secara rutin tertakluk kepada peperiksaan dan apa-apa ketidaksempurnaan boleh menyebabkan pengawasan awam, denda dan reputasi teruk. Banyak peraturan persekutuan termasuk Basel III, Solvensi II, Dodd-Frank, dan Model Model RMORSA, menghendaki industri insurans melompat melalui banyak gelung birokrasi yang sukar. Untuk membantu memenuhi perubahan pematuhan dan mengurangkan kos, algoritma berasaskan data besar dapat memenuhi tuntutan peraturan yang semakin meningkat. Dengan pemantauan secara dinamik dan mematuhi pematuhan, organisasi dapat meningkatkan keputusan dan meminimumkan kerugian.

Bottom Line

Dengan kesan utama dalam kewangan, pemasaran, dan penjagaan kesihatan, mengintegrasikan data dan analisis besar dalam industri insurans lebih lambat daripada yang diharapkan. Walaupun manfaatnya yang wujud, cabaran penting menghalang penggunaan data besar oleh penanggung insurans.

Khususnya, terdapat kekurangan individu yang memiliki kemahiran analisis data dengan kepakaran dalam industri insurans. Akibatnya, data dari sumber dalaman dan luaran tidak dapat disepadukan secara berkesan ke dalam set data tunggal. Oleh kerana industri insurans yang sangat berdaya saing, syarikat yang telah berjaya menggabungkan data dan analitik yang besar telah mencipta daya saing dengan melaksanakan struktur kos rendah, kecekapan yang lebih tinggi dan penglibatan pelanggan yang proaktif.