Wykorzystując dane zbierane w czasie rzeczywistym z połączonych urządzeń, takich jak smartfony z obsługą GPS i czujniki samochodowe, ubezpieczyciele uzyskują dokładne zrozumienie zachowania kierowcy i osiągów pojazdu, biorąc pod uwagę prędkość, przebieg, przyspieszenie, hamowanie i inne. W wyniku tego podejścia opartego na danych, odpowiednio dostosowują składki ubezpieczeniowe i dostarczają dokładnych i aktualnych informacji na temat okoliczności wypadków. Pomaga to agencjom ubezpieczeniowym szybciej zaspokajać roszczenia, ograniczać oszustwa i unikać sporów, przyczyniając się do bezpieczniejszego zachowania kierowców.
Zamiast traktować bazę klientów jako monolityczny byt, ubezpieczyciele kategoryzują ją na podstawie wieku, dochodów, stylu życia, apetytu na ryzyko i innych cech, aby oferować usługi zorientowane na klienta i zwiększać jego retencję. Na przykład młody, samotny profesjonalista w środowisku miejskim może priorytetowo traktować wynajem lub ubezpieczenie samochodu z pewnymi udogodnieniami cyfrowymi. Z kolei osoba z rodziny mieszkająca na przedmieściach może być bardziej zainteresowana kompleksową ochroną zdrowia lub życia. Korzystając z segmentacji, firmy ubezpieczeniowe mogą również zoptymalizować swoje strategie marketingowe, aby upewnić się, że wysyłają właściwą wiadomość do właściwej osoby, zmniejszając nieefektywność szeroko zakrojonych podejść.
W przeszłości proces rozpatrywania roszczeń był ręczny, wymagał dużej ilości papieru i był nękany opóźnieniami, pozostawiając miejsce na błędy i niespójności. Wiele wstępnych ocen roszczeń można przeprowadzić niemal natychmiast za pomocą zaawansowanego oprogramowania i algorytmów, oceniając zasadność i określając ilościowo odpowiednią kwotę ugody. Co więcej, narzędzia do automatyzacji mogą natychmiast powiązać dane roszczenia ze szczegółami polisy, sygnalizując rozbieżności lub potencjalne nieuczciwe działania. Przyspiesza to rozwiązywanie prostych roszczeń, pozwalając ubezpieczycielom skupić się na bardziej złożonych sprawach.
Zamiast statycznych tabel i danych historycznych, współcześni ubezpieczyciele wykorzystują analitykę, aby uchwycić bardziej zniuansowane zrozumienie ryzyka. Zaawansowane algorytmy analizują ogromne ilości danych, od konwencjonalnych źródeł, takich jak dokumentacja medyczna w ubezpieczeniach zdrowotnych, po bardziej współczesne, takie jak telematyka w ubezpieczeniach samochodowych. Pomaga to w zrozumieniu wzorców, przewidywaniu przyszłych zagrożeń i ocenie rzeczywistej wartości polisy. Teraz ubezpieczyciel może dostosować składki w oparciu o styl życia, nawyki ruchowe, a nawet predyspozycje genetyczne, zamiast oferować ogólną polisę opartą na wieku i podstawowych danych zdrowotnych.
W branży historycznie postrzeganej jako bezosobowa i transakcyjna, wprowadzenie analityki danych do ubezpieczeń umożliwiło firmom dogłębne zrozumienie i proaktywne zaspokajanie indywidualnych potrzeb ubezpieczających. Analizując wzorce z odnowień polis, roszczeń i interakcji, ubezpieczyciele uzyskują wgląd w preferencje, zachowania i bolączki swoich klientów. Takie dogłębne zrozumienie pozwala na dostosowaną komunikację, terminową ofertę usług i spersonalizowane rekomendacje produktowe. Ubezpieczyciel może na przykład zasugerować ubezpieczenie domu w przypadku zakupu nowej nieruchomości lub kompleksową ochronę medyczną, gdy rodzina się powiększy, na przykład analizując kamienie milowe życia klienta.
U podstaw analityki predykcyjnej leży wykorzystanie danych historycznych do prognozowania przyszłych wyników. Dla ubezpieczycieli oznacza to przewidywanie potrzeb, zachowań i potencjalnych wyzwań klientów, zanim się one pojawią. Modelując różne punkty danych - takie jak interakcje ubezpieczającego, historie roszczeń i zmiany stylu życia - ubezpieczyciele mogą przewidzieć, kiedy klient może być na skraju ważnego wydarzenia życiowego, takiego jak zakup nowego domu lub założenie rodziny. Pozwala im to proaktywnie oferować odpowiednie produkty lub porady, zamieniając potencjalne punkty bólu w płynne przejścia. Ponadto analityka predykcyjna może usprawnić proces likwidacji szkód, przewidując prawdopodobieństwo, że roszczenie stanie się kontrowersyjne lub przewlekłe, i umożliwiając ubezpieczycielom wczesną interwencję za pomocą rozwiązań lub spersonalizowanego wsparcia.
Modelowanie katastrof ma na celu przewidywanie i kwantyfikację finansowych skutków nieprzewidywalnych zdarzeń na dużą skalę, od klęsk żywiołowych, takich jak huragany, po kryzysy spowodowane przez człowieka. Zamiast polegać wyłącznie na danych historycznych, które mogą mieć ograniczony zakres, analiza danych w ubezpieczeniach integruje różne strumienie danych, w tym obserwacje środowiskowe w czasie rzeczywistym, trendy klimatyczne, a nawet dynamikę społeczno-polityczną. Na przykład, podczas gdy przeszłe wzorce huraganów oferują pewne spostrzeżenia, uwzględnienie danych o temperaturze oceanicznej w czasie rzeczywistym lub wskaźników wylesiania może zapewnić dokładniejszą ocenę przyszłej intensywności cyklonów lub ryzyka powodzi. Analizując wzorce rozwoju miast, ubezpieczyciele mogą przewidywać potencjalne koncentracje strat majątkowych w nowo zagospodarowanych obszarach podatnych na klęski żywiołowe.
Wykorzystując moc danych, firmy ubezpieczeniowe mogą dostosować swoje oferty, aby lepiej służyć osobom fizycznym i firmom, oferując spersonalizowane rekomendacje dla posiadaczy polis i zachęcając do zdrowszych wyborów i zachowań. Przykładowo, zdrowsi pracownicy są często bardziej produktywni, rzadziej chorują i ponoszą niższe długoterminowe koszty opieki zdrowotnej. Analizując dane generowane przez programy zdrowotne i wellness, firmy ubezpieczeniowe mogą dopracować swoje modele oceny ryzyka i struktury cenowe, co skutkuje dokładniejszą oceną ryzyka i potencjalnie niższymi składkami dla firm. Ponadto, analiza danych umożliwia ubezpieczycielom identyfikację trendów i możliwości w zakresie opieki profilaktycznej i wczesnej interwencji, co ostatecznie zmniejsza liczbę roszczeń i ogólne wydatki na opiekę zdrowotną.
Analityka danych w likwidacji szkód pomaga firmom przyspieszyć przetwarzanie uzasadnionych roszczeń. Zautomatyzowana ocena roszczeń i modele predykcyjne pozwalają firmom ubezpieczeniowym identyfikować ważne roszczenia i rozliczać je bardziej efektywnie, zmniejszając obciążenie finansowe firm i umożliwiając im jak najszybsze wznowienie działalności. Wydajność ta może zwiększyć zaufanie między ubezpieczycielami, ubezpieczającymi i firmami oraz poprawić ogólne zadowolenie klientów. Co więcej, analiza danych w branży ubezpieczeniowej pomaga w optymalizacji rezerw szkodowych, umożliwiając firmom odłożenie odpowiedniej kwoty środków na przewidywane przyszłe roszczenia. Optymalizacja ta gwarantuje, że firmy nie przepłacają za składki ubezpieczeniowe i utrzymują niezbędne środki finansowe na swoją działalność.
Jednym z głównych sposobów, w jaki analiza danych pomaga ubezpieczycielom w zakresie cyberbezpieczeństwa, jest analiza danych historycznych i danych w czasie rzeczywistym. Analizując ogromne zbiory danych, ubezpieczyciele identyfikują wzorce i anomalie wskazujące na zagrożenia cybernetyczne lub słabe punkty, co pozwala im zająć się potencjalnymi problemami, zanim przerodzą się one w poważne naruszenia. Przykładowo, ubezpieczyciele mogą wykrywać nietypowe próby logowania lub wzorce dostępu do danych, które mogą wskazywać na próby nieautoryzowanego dostępu, i podejmować natychmiastowe działania w celu udaremnienia cyberataków. Co więcej, analizując takie czynniki jak branża firmy, jej wielkość, infrastruktura cyberbezpieczeństwa i dane historyczne, agencje ubezpieczeniowe mogą dokładnie ocenić poziom ryzyka, na jakie narażony jest klient. Następnie mogą dostosować polisy ubezpieczeniowe i ceny do konkretnych profili ryzyka swoich klientów, zapewniając im odpowiednią ochronę bez przepłacania.
Analizując ogromne zbiory danych zawierające informacje na temat roszczeń zdrowotnych, historii pacjentów i praktyk rozliczeniowych, firmy ubezpieczeniowe mogą wskazać nieprawidłowości i wzorce wskazujące na potencjalne oszustwa. Wykorzystanie analizy danych może oznaczać przypadki, w których świadczeniodawca wystawia rachunki za niewykonane usługi lub gdy pacjent otrzymuje niezwykle dużą liczbę usług w krótkim okresie czasu. Anomalie te uruchamiają dochodzenia, umożliwiając ubezpieczycielom szybką interwencję i zapobieganie dalszym nieuczciwym działaniom. Pozwala to nie tylko zaoszczędzić ubezpieczycielom znacznych strat finansowych, ale także chroni integralność systemu opieki zdrowotnej, ponieważ nieuczciwe działania w opiece zdrowotnej często wiążą się ze zmową wielu stron w celu maksymalizacji nieuczciwych zysków.
Analiza ogromnych zbiorów danych obejmujących informacje o atrybutach nieruchomości, lokalizacji, historycznych danych o szkodach i trendach rynkowych jest jednym z głównych sposobów, w jaki analiza danych może pomóc w wycenie nieruchomości. Nie tylko zmniejsza to prawdopodobieństwo niedoubezpieczenia lub nadubezpieczenia, ale także gwarantuje, że firmy płacą składki zgodne z rzeczywistą wartością aktywów. Analityka danych pozwala agencjom ubezpieczeniowym być na bieżąco z informacjami o nieruchomościach w czasie rzeczywistym, ponieważ warunki rynkowe i wartości nieruchomości mogą się szybko zmieniać, co utrudnia utrzymanie aktualnej ochrony ubezpieczeniowej. Ponadto analiza danych pozwala im monitorować zmiany wartości nieruchomości i dynamiki rynku, zapewniając, że polisy pozostają aktualne, a firmy są odpowiednio chronione.
Jednym z głównych sposobów, w jaki analiza danych w ubezpieczeniach pomaga w rozwoju produktów, jest eksploracja ogromnych zbiorów danych w celu uzyskania wglądu, przy czym ubezpieczyciele gromadzą dane na temat zachowań klientów, historycznych roszczeń, trendów rynkowych i pojawiających się zagrożeń. Analizując to bogactwo informacji, zyskują głębsze zrozumienie potrzeb, preferencji i zachowań klientów. Umożliwia im to opracowywanie i dostosowywanie produktów ubezpieczeniowych do konkretnych danych demograficznych i segmentów klientów, zapewniając firmom ochronę ubezpieczeniową zgodną z ich unikalnymi profilami ryzyka. Analityka danych umożliwia ubezpieczycielom identyfikowanie luk na rynku i odpowiednie opracowywanie innowacyjnych ofert ubezpieczeniowych. Analizując trendy rynkowe i pojawiające się zagrożenia, ubezpieczyciele mogą dostrzec możliwości wprowadzenia nowych produktów, które zaspokajają pilne i zmieniające się potrzeby.
