Δεν περιορίζονται πλέον στην τεχνολογία, τα μεγάλα δεδομένα έχουν γίνει αναπόσπαστο στοιχείο για την παροχή λύσεων στις μακροπρόθεσμες προκλήσεις της ασφαλιστικής βιομηχανίας. Στην καρδιά του κλάδου, οι ασφαλιστές αξιολογούν τους κινδύνους ασφάλισης ενός συγκεκριμένου ατόμου και καθορίζουν ανάλογα το ασφάλιστρο για την πολιτική. Η χρήση οικονομικών στοιχείων, αναλογιστικών δεδομένων, δεδομένων απαιτήσεων και δεδομένων κινδύνου καλύπτει σχεδόν κάθε σημαντική απόφαση που κάνει μια ασφαλιστική εταιρεία.

Ενώ ο κλάδος έχει σημειώσει πρόοδο στην καταγραφή και ανάλυση της πλειονότητας των δομημένων δεδομένων που σχετίζονται με τους αντισυμβαλλόμενους τους, ο όγκος των αναξιοποίητων μη δομημένων δεδομένων παραμένει εξίσου πολύτιμος. Τα μη δομημένα δεδομένα αναφέρονται σε πηγές ανταλλαγής πληροφοριών, όπως ροές ειδήσεων σε πραγματικό χρόνο, κοινωνικά μέσα και άλλα κινητά κανάλια.

Για να δημιουργηθεί ένα ανταγωνιστικό πλεονέκτημα και να επιτύχει αυτό το δυναμικό περιβάλλον, οι ασφαλιστές πρέπει να αξιοποιήσουν την αξία των μεγάλων δεδομένων. Καθώς η ανάληψη ασφάλισης συνεχίζει να οδηγεί στην ασφάλιση, τα μεγάλα δεδομένα και αναλύσεις έχουν επίσης βαθιές επιπτώσεις στην γνώση των πελατών, τη διαχείριση των απαιτήσεων και τη διαχείριση κινδύνων.

Δομή του ασφαλιστικού κλάδου

Ο πυρήνας του ασφαλιστικού κλάδου περιλαμβάνει τη διαχείριση του κινδύνου ενός ατόμου. Μεταξύ ασφαλίσεων ζωής, υγείας και αστικής ευθύνης, οι εταιρείες συλλέγουν ασφάλιστρα επί των ασφαλιστηρίων συμβολαίων και επενδύουν σε συμμετοχές έως ότου ζητηθούν αξιώσεις. Εάν το μέγιστο ποσό που καταβλήθηκε είναι μεγαλύτερο από τα ασφάλιστρα που εισπράχθηκαν, η αρχική πολιτική υποτίμησε το επίπεδο κινδύνου του ατόμου.

Για την εξασφάλιση κατάλληλων πολιτικών εκπονούνται συνεχώς ορισμένοι παράγοντες. Ένας αναλογιστής συμβάλλει στον σχεδιασμό ασφαλιστηρίων συμβολαίων με προηγούμενες πληροφορίες για την ανάλυση των οικονομικών συνεπειών και κινδύνων. Ομοίως, ένας ασφαλιστής θα χρησιμοποιεί τα αναλογιστικά δεδομένα μαζί με τα οικονομικά στοιχεία και τις εκθέσεις διεκδικήσεων για να αποφασίσει το κατάλληλο επίπεδο κάλυψης και τους όρους κάλυψης. Αν η τιμή είναι πολύ χαμηλή τότε τα περιθώρια κέρδους μπορεί να είναι ανεπαρκή και αν οι τιμές είναι πολύ υψηλές τότε οι πελάτες δεν θα αγοράσουν πολιτικές από την εταιρεία.

Καθώς οι τάσεις του ασφαλιστικού τομέα προς την κατεύθυνση της υψηλής ανταγωνιστικότητας, οι εταιρείες πρέπει να διαφοροποιηθούν μέσω δομών χαμηλού κόστους, μεγαλύτερης αποτελεσματικότητας και ικανοποίησης των πελατών. Σε μια οικονομία που βασίζεται στην τεχνολογία, τα μεγάλα δεδομένα εμπνέουν νέους τρόπους για να μετασχηματιστούν αυτές οι διαδικασίες, ενώ παράλληλα να ανταποκρίνονται στην εξελισσόμενη κανονιστική συμμόρφωση (

Η ιστορία της ασφάλισης στην Αμερική .) Πελατοκεντρική πληροφόρηση

Σύμφωνα με τις τάσεις της τεχνολογίας και της επικοινωνίας σε συνδυασμό με την εκρηκτική ανάπτυξη των δεδομένων, . " Η αλλαγή των προτιμήσεων των πελατών έχει ασκήσει πίεση στις ασφαλιστικές εταιρείες για να δημιουργήσουν απλούστερα και πιο διαφανή προϊόντα. Η πρόβλεψη της συμπεριφοράς των πελατών και η απόκτηση γνώσης για την αξία είναι κρίσιμη για την ανάπτυξη και τη βελτιστοποίηση των απαιτήσεων που έχουν ως αποτέλεσμα τη βελτίωση της διατήρησης και της κερδοφορίας των πελατών.Εφαρμόζοντας πληροφορίες για τα τηλεφωνικά κέντρα πελατών, την ανάλυση διατήρησης πελατών και τις συμπεριφορές των πελατών, οι ασφαλιστές μπορούν να κατευθύνουν καλύτερα τους πελάτες στην κατάλληλη υποστήριξη.

Παραδοσιακά, οι πολιτικές καθορίστηκαν βάσει ιστορικών πληροφοριών. Ωστόσο, η εμπειρία του πελάτη υπαγορεύεται πλέον από τα άμεσα και έμμεσα κανάλια. Οι άμεσες αλληλεπιδράσεις περιλαμβάνουν τα τηλεφωνικά κέντρα και τους ασφαλιστικούς πράκτορες ενώ τα έμμεσα κανάλια περιλαμβάνουν τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης και τις εκστρατείες μάρκετινγκ Μέσα από ένα δυναμικό περιβάλλον, την αφοσίωση των πελατών και την ικανοποίηση των προσδοκιών των πελατών, οι ασφαλιστές πρέπει να επικεντρωθούν στον επαναπροσδιορισμό των σχέσεων με τους πελάτες και της διαφάνειας.

Διαχείριση απαιτήσεων

Ένα μέρος της ασφάλισης είναι η δυνατότητα υποβολής αξίωσης. Μια ασφαλιστική απαίτηση είναι ένα επίσημο αίτημα προς την ασφαλιστική εταιρεία για πληρωμή μετά από ένα συμβάν σύμφωνα με τους όρους της δηλωμένης πολιτικής. Περιττό να πούμε ότι οι ψευδείς ισχυρισμοί είναι μια πληγή για τον ασφαλιστικό κλάδο. Εκτιμάται ότι 1 στις 10 και περίπου 80 δισεκατομμύρια δολάρια ετησίως σε ψευδείς ισχυρισμούς γίνεται ετησίως στις Ηνωμένες Πολιτείες.

Οι προγνωστικές αναλύσεις μπορούν να διαδραματίσουν κρίσιμο ρόλο στην αντιμετώπιση των αυξανόμενων απάτης και ζημιών. Στο στάδιο της ασφαλιστικής κάλυψης μιας ασφαλιστικής εταιρείας, οι ασφαλιστικές εταιρείες μπορούν να αναλύσουν ταχέως τα ογκώδη δεδομένα προκειμένου να εντοπίσουν τους υποψήφιους που πιθανόν να υποστούν απάτη. Κατά τη διάρκεια της αίτησης υποβολής αιτήσεων, οι εταιρείες μπορούν να αξιοποιήσουν εσωτερικές πηγές δεδομένων με μη δομημένα δεδομένα για να προσδιορίσουν εάν η αξίωση είναι νόμιμη. Η παρακολούθηση σε πραγματικό χρόνο, μέσω των κοινωνικών μέσων και των ψηφιακών καναλιών, παρέχει μεγαλύτερη εικόνα σε ολόκληρο τον κύκλο απαιτήσεων.

Η ανίχνευση της απάτης όχι μόνο ωφελεί την ασφαλιστική εταιρεία, αλλά ως αποτέλεσμα οι νόμιμες αξιώσεις μπορούν να επεξεργαστούν πιο αποτελεσματικά.

Διαχείριση κινδύνων Ο μεταβαλλόμενος χαρακτήρας της ασφαλιστικής βιομηχανίας έχει δημιουργήσει νέους κινδύνους από καταστροφές και κανονιστική συμμόρφωση. Ως αποτέλεσμα, η διαχείριση του κινδύνου γίνεται πιο σημαντική για τον οργανισμό. Συγκεκριμένα, η μοντελοποίηση του κινδύνου καταστροφής προβλέπει τη μέγιστη πιθανή απώλεια από ένα καταστροφικό γεγονός. Με μεγάλα δεδομένα και αναλύσεις, οι ασφαλιστές μπορούν να διαμορφώσουν πολιτικές που ενσωματώνουν ιστορικά δεδομένα, συνθήκες πολιτικής, δεδομένα έκθεσης και πληροφορίες αντασφάλισης. Ομοίως, οι αναδοχείς μπορούν να καθορίσουν τις πολιτικές καταστροφών με βάση τους κοκκώδεις παράγοντες και όχι με την πόλη και το κράτος. Μια μεγάλη λύση που βασίζεται σε δεδομένα επιτρέπει την ενημέρωση των μοντέλων τιμολόγησης σε πραγματικό χρόνο και όχι μερικές φορές το χρόνο.

Παραδοσιακά, η φύση των μεταβαλλόμενων μεταρρυθμίσεων και της θέσπισης κανονισμών αποδείχθηκε δαπανηρή για τις ασφαλιστικές εταιρείες. Οι ασφαλιστικές εταιρείες υπόκεινται συνήθως σε εξετάσεις και κάθε μη συμμόρφωση μπορεί να οδηγήσει σε δημόσιο έλεγχο, πρόστιμα και αμαυρωμένη φήμη. Πολλοί ομοσπονδιακοί κανονισμοί, όπως οι Βασιλεία ΙΙΙ, Solvency II, Dodd-Frank και RMORSA Model Act, απαιτούν από τον ασφαλιστικό κλάδο να περάσει από πολλά δύσκολα γραφειοκρατικά στεφάνια. Για να συμβάλουν στην ικανοποίηση των αλλαγών συμμόρφωσης και να μειώσουν το κόστος, οι αλγόριθμοι που βασίζονται στα μεγάλα δεδομένα μπορούν να ικανοποιήσουν τις αυξανόμενες ρυθμιστικές απαιτήσεις Με τη δυναμική παρακολούθηση και την τήρηση της συμμόρφωσης, οι οργανισμοί μπορούν να βελτιώσουν τη λήψη αποφάσεων και να ελαχιστοποιήσουν τις απώλειες.

Η κατώτατη γραμμή

Με σημαντικές επιπτώσεις ήδη στη χρηματοδότηση, το μάρκετινγκ και την υγειονομική περίθαλψη, η ενσωμάτωση μεγάλων δεδομένων και αναλυτικών στοιχείων στον ασφαλιστικό κλάδο ήταν βραδύτερη από την αναμενόμενη. Παρά τα εγγενή οφέλη, σημαντικές προκλήσεις παρεμποδίζουν την υιοθέτηση μεγάλων δεδομένων από τους ασφαλιστές.

Ειδικότερα, υπάρχει έλλειψη ατόμων που κατέχουν δεξιότητες ανάλυσης δεδομένων με πείρα στον ασφαλιστικό κλάδο. Ως αποτέλεσμα, τα δεδομένα από εσωτερικές και εξωτερικές πηγές δεν μπορούν να ενσωματωθούν αποτελεσματικά σε ένα ενιαίο σύνολο δεδομένων. Λόγω του ιδιαίτερα ανταγωνιστικού χαρακτήρα του ασφαλιστικού κλάδου, οι εταιρείες που έχουν ενσωματώσει με επιτυχία μεγάλα δεδομένα και αναλύσεις έχουν δημιουργήσει ανταγωνιστικό πλεονέκτημα εφαρμόζοντας δομές χαμηλού κόστους, μεγαλύτερη αποτελεσματικότητα και προληπτική εμπλοκή πελατών.