Riski- ja vakuutusalan data-analytiikan tärkeimmät käyttötapaukset
Tässä kerrotaan, miten dataa sovelletaan vakuutusten arvoketjussa - päivittäin, hiljaa ja vakavasti vaikuttavasti.
Riskinarviointi ja hinnoittelu
Unohda laajat kategoriat. Nykyään vakuutusyhtiöt rakentavat dynaamisia riskiprofiileja käyttäen historiatietoja, reaaliaikaista käyttäytymistä ja jopa epätavanomaisia signaaleja, kuten sosiaalisen median toimintaa, ostotottumuksia tai satelliittikuvia kiinteistövakuutuksen osalta. Tulos? Tarkka hinnoittelu, joka vastaa todellista riskiä.
Petosten havaitseminen
Nykyaikainen petosanalytiikka menee sääntöpohjaisia järjestelmiä syvemmälle. Siinä yhdistetään strukturoitua tietoa (korvaushistoria, palveluntarjoajan tiedot) ja strukturoimatonta tietoa (korvausvaatimusten selostukset, käyttäytymismallit), jotta poikkeavuudet voidaan havaita varhaisessa vaiheessa. Tekstinlouhinta, poikkeamien havaitseminen ja kolmansien osapuolten tietojen ristiintaulukointi paljastavat petokset ennen kuin ne tyhjentävät varantosi.
Telematiikka autovakuutuksissa
GPS-laitteista ja antureista saatavat reaaliaikaiset tiedot auttavat autovakuutusyhtiöitä ymmärtämään, miten ajoneuvoa ajetaan, eikä vain sitä, kuka sitä ajaa. Tämä kattaa kiihdytykset, jarrutukset, ajokilometrit ja jopa puhelimen käytön ratin takana. Tulos? Henkilökohtaiset vakuutusmaksut, nopeampi korvausratkaisu ja vähemmän riitoja.
Asiakassegmentointi
Analytiikan avulla vakuutuksenantajat voivat mennä demografisia tietoja pidemmälle ja segmentoida asiakkaat käyttäytymispiirteiden, elämänvaiheiden, digitaalisten tottumusten ja muiden tekijöiden mukaan. Tämä tarkoittaa, että markkinointi, tuotesuunnittelu ja tuki voidaan räätälöidä, ei vain kohdentaa. Tämä on ero vakuutuksen tarjoamisen ja merkityksellisyyden välillä.
Korvausten käsittelyn automatisointi
Automaatio hoitaa nyt suurimman osan korvaushakemusten alkuperäisestä käsittelystä: tietojen validoinnin, epäjohdonmukaisuustarkastukset ja korvauslaskelmat. Analytiikka parantaa tarkkuutta ja merkitsee epäilyttävät korvaushakemukset tarkempaa tarkastelua varten, mikä vapauttaa ihmisvirkailijat erikoistapauksiin.
Merkintäsitoumusten parantaminen
Menneet ovat ne ajat, jolloin vakuutusten myöntäminen perustui pelkästään ikään ja staattisiin taulukoihin. Nykyään vakuutuksenantajat syöttävät AI-malleihin erilaisia tietokokonaisuuksia - sähköisistä potilastietojärjestelmistä luottokäyttäytymiseen ja ajotietoihin - ja luovat jatkuvasti päivittyviä riskipisteitä. Se on dynaaminen, ei kiinteä. Ja se kuvastaa paljon paremmin todellista riskiä.
Asiakaskokemuksen personointi
Vakuutuksenottajia ei enää kohdella kuin tiedostoja. Analytiikan avulla vakuutuksenantajat voivat ennakoivasti tunnistaa tarpeet, ennakoida vaihtuvuutta ja tarjota arvoa oikealla hetkellä, olipa kyse sitten vakuutusturvan muistutuksesta, tuotepäivityksestä tai elämäntapaan perustuvasta alennuksesta. Ajattele CX:ää kontekstin avulla.
Ennakoiva analytiikka
Ennustavat mallit auttavat vakuutuksenantajia pysymään askeleen edellä, kun tunnistetaan asiakkaat, jotka todennäköisesti esittävät kalliita korvausvaatimuksia, ja havaitaan asiakkaat, jotka ovat menettämässä vakuutuksensa. Tämä ennakoiva toimintatapa parantaa vakuutettujen pysyvyyttä, kohdentaa resursseja tehokkaammin ja auttaa rakentamaan pitkäaikaisia asiakassuhteita.
Katastrofien mallintaminen
Luonnonkatastrofit ovat aina olleet arvaamattomia, mutta niiden esiintymistiheys ja voimakkuus ovat kasvussa. Siksi analytiikassa yhdistetään nykyään reaaliaikaisia ilmastotietoja, satelliittitietoja ja kaupunkikehityskarttoja, jotta katastrofiriski voidaan mallintaa tietyissä paikoissa ennen kuin katastrofi tapahtuu. Tämä on tulevaisuuden vakuutusturva ilmastonmuutoksen epävakautta varten.
Terveys- ja hyvinvointiohjelmat
Vakuutusyhtiöt tekevät nyt yhteistyötä työnantajien ja vakuutuksenottajien kanssa parantaakseen terveystuloksia. Käytettävien laitteiden, hyvinvointi-ilmoitusten ja korvaushistorian analyysit mahdollistavat ennaltaehkäisevän hoidon, riskinmäärityksen ja joustavammat vakuutusvaihtoehdot terveysprofiilien perusteella.
Korvausvaatimusten ratkaisun optimointi
Analytiikkapohjaiset korvausjärjestelmillä voidaan ennustaa, onko korvausvaatimus pätevä, kuinka kauan sen ratkaiseminen kestää ja kuinka todennäköisesti se laajenee. Tämä auttaa vakuutuksenantajia priorisoimaan resursseja, välttämään oikeudenkäyntejä ja lyhentämään sekä maksuaikoja että yleiskustannuksia.
Kyberturvallisuus ja digitaaliset riskit
Vakuutusyhtiöt ottavat nykyään tietoverkkoriskin vakuutuksen käyttämällä analyysejä, joissa otetaan huomioon IT-infrastruktuuri, toimialan uhat ja käyttäytymiseen liittyvät riski-indikaattorit. Toisaalta he käyttävät samoja työkaluja omien toimintojensa suojaamiseen: he havaitsevat epäilyttäviä käyttötapoja, valtuuksien väärinkäyttöä tai poikkeamia käyttötiedoissa.
Petosten torjunta terveydenhuollossa
Terveydenhuoltopetokset ovat monimutkaisia ja usein salaisia. Analytiikka havaitsee malleja, joita mikään manuaalinen järjestelmä ei pystyisi havaitsemaan (päällekkäiset laskutukset, haamulaskutukset, paisutetut palvelumäärät tai vääränlaiset diagnoosit), ja käynnistää tutkimustyönkulut automaattisesti.
Kiinteistöjen arvonmääritys
Tietomallit sisältävät nykyään sijaintitietoja, rakennusmateriaaleja, vahinkotiheyttä ja jopa paikallisen infrastruktuurin kehitystä, jotta kiinteistöjen arvostus voidaan tehdä reaaliaikaisesti. Ei enää vanhentuneita arvioita tai ali-/ylivakuutusriskiä.
Tuotekehitys
Vakuutusyhtiöt käyttävät vihdoinkin tietoja suunnitellakseen vakuutuksia, joita ihmiset todella haluavat. Louhimalla vahinkotietoja, käyttötapoja, uusia riskejä ja käyttäytymissignaaleja he voivat rakentaa tuotteita mikrosegmenteille ja tunnistaa alipalveletut markkinaraon. Tavoitteena ei ole määrä vaan tarkkuus.
