Viktige bruksområder for dataanalyse innen risiko og forsikring
Slik brukes data på tvers av verdikjeden i forsikringsbransjen - daglig, i det stille og med stor effekt.
Risikovurdering og prising
Glem de brede kategoriene. Dagens forsikringsselskaper bygger dynamiske risikoprofiler ved hjelp av historiske data, sanntidsadferd og til og med ukonvensjonelle signaler som aktivitet på sosiale medier, kjøpsvaner eller satellittbilder for eiendomsdekning. Resultatet? Presis prising som gjenspeiler den faktiske risikoen.
Påvisning av svindel
Moderne svindelanalyse går dypere enn regelbaserte systemer. De kombinerer strukturerte data (skadehistorikk, leverandørdetaljer) med ustrukturerte data (skadehistorikk, atferdsmønstre) for å avdekke uregelmessigheter tidlig. Tekstutvinning, deteksjon av avvik og kryssreferering av tredjepartsdata gjør det nå mulig å oppdage svindel før den tapper reservene dine.
Telematikk i bilforsikring
Sanntidsdata fra GPS-enheter og sensorer hjelper bilforsikringsselskapene med å forstå hvordan et kjøretøy kjøres, ikke bare hvem som kjører det. Dette inkluderer akselerasjon, bremsing, kjørelengde og til og med telefonbruk bak rattet. Gevinsten? Persontilpassede premier, raskere skadebehandling og færre tvister.
Kundesegmentering
Analyser gjør det mulig for forsikringsselskapene å gå lenger enn demografi og segmentere kundene etter atferdstrekk, livsfaser, digitale vaner og mer. Det betyr at markedsføring, produktdesign og support kan skreddersys, ikke bare målrettes. Det er forskjellen mellom å tilby en forsikringspolise og å tilby relevans.
Automatisering av skadebehandling
Automatisering håndterer nå mesteparten av den innledende skadebehandlingen: datavalidering, inkonsekvenskontroller og oppgjørsberegninger. Analyser forbedrer nøyaktigheten og flagger mistenkelige krav for videre gjennomgang, slik at menneskelige saksbehandlere kan konsentrere seg om de vanskeligste tilfellene.
Underwriting-forbedring
Tiden med forsikring basert utelukkende på alder og statiske tabeller er forbi. Dagens forsikringsselskaper mater ulike datasett inn i AI-modeller - fra EPJ til kredittadferd og kjøredata - og genererer risikoscore som oppdateres kontinuerlig. Det er dynamisk, ikke fast. Og det gjenspeiler risikoen i den virkelige verden langt bedre.
Personalisering av kundeopplevelsen
Forsikringstakere behandles ikke lenger som filer. Med analyser kan forsikringsselskapene proaktivt identifisere behov, forutse frafall og levere verdi i rett øyeblikk, enten det er en påminnelse om dekning, produktoppgradering eller livsstilsbasert rabatt. Tenk CX med kontekst.
Prediktiv analyse
Med prediktive modeller kan forsikringsselskapene ligge et skritt foran, fra å identifisere kunder som sannsynligvis vil sende inn dyre erstatningskrav til å oppdage kunder som er i ferd med å falle fra. Denne proaktive holdningen gjør det enklere å holde på kundene, fordele ressursene mer effektivt og bidra til å bygge langsiktige relasjoner.
Katastrofemodellering
Naturkatastrofer har alltid vært uforutsigbare, men hyppigheten og intensiteten øker. Derfor kombinerer vi nå sanntids klimadata, satellittdata og byutviklingskart for å modellere katastroferisikoen på bestemte steder før den inntreffer. Det er fremtiden for forsikring mot klimavolatilitet.
Helse- og velværeprogrammer
Forsikringsselskapene samarbeider nå med arbeidsgivere og forsikringstakere for å forbedre helseresultatene. Analyser fra wearables, helsesjekker og skadehistorikk gir mulighet for forebyggende behandling, risikostratifisering og mer fleksible forsikringsalternativer basert på helseprofiler.
Optimalisering av skadeoppgjør
Analysedrevne skadesystemer kan forutsi om et krav er gyldig, hvor lang tid det vil ta å løse det, og hvor sannsynlig det er at det vil eskalere. Dette hjelper forsikringsselskapene med å prioritere ressurser, unngå rettstvister og redusere både utbetalingsfrister og faste kostnader.
Cybersikkerhet og digital risiko
Forsikringsselskapene vurderer nå cyberrisiko ved hjelp av analyser som tar hensyn til IT-infrastruktur, bransjetrusler og adferdsrisikoindikatorer. På den andre siden bruker de de samme verktøyene til å beskytte sin egen virksomhet: de oppdager mistenkelige tilgangsmønstre, misbruk av legitimasjon eller avvik i bruksdata.
Forebygging av svindel i helsevesenet
Svindel i helsevesenet er komplekst og ofte i samarbeid med andre. Analysene fanger opp mønstre som ingen manuelle systemer kan fange opp (dobbeltfakturering, spøkelseskrav, oppblåste tjenestevolumer eller feilaktig diagnostikk), og igangsetter automatisk arbeidsflyten for etterforskning.
Verdsettelse av eiendom
Datamodellene tar nå hensyn til stedsinformasjon, byggematerialer, skadefrekvens og til og med utviklingen av lokal infrastruktur, slik at vi kan foreta verdivurderinger av eiendom i sanntid. Nå er det slutt på utdaterte takster eller risiko for under-/overforsikring.
Produktutvikling
Forsikringsselskapene bruker endelig data til å utforme poliser som folk faktisk vil ha. Ved å analysere skadedata, bruksmønstre, nye risikoer og atferdssignaler kan de utvikle produkter for mikrosegmenter og identifisere underbetjente nisjer. Målet er ikke volum, men presisjon.
