Rola analityki danych w rewolucjonizowaniu branży ubezpieczeniowej

16 czerwca 2025 r. 20 min czytania

Ubezpieczenia nigdy nie były tworzone z myślą o szybkości. Ani elastyczności. Jest to jedna z tych branż, która wciąż nosi w sobie dziedzictwo statycznych modeli, sztywnych procesów i kategorii ryzyka, które nie były aktualizowane od czasu, gdy faksy były uważane za najnowocześniejsze.

A jednak to się zmienia.

Nie dlatego, że ktoś zdecydował, że nadszedł czas na cyfrowy lifting, ale dlatego, że ilość i wartość danych w końcu przechyliła szalę. Kiedy rozmawiam z dyrektorami firm ubezpieczeniowych, zawsze pojawia się moment, w którym zdają sobie sprawę, że ich największym atutem nie są polisy, które ubezpieczają. Są nim dane, na których siedzą od lat, w większości nieużywane, w większości silosowane.

Niniejszy artykuł nie jest pochwałą "cyfrowej transformacji". To twarde spojrzenie na w jaki sposób analityka danych faktycznie zmienia branżę ubezpieczeniową: od gwarantowania i ustalania cen po wykrywanie oszustw, roszczenia i doświadczenia klientów. Podzielę się również tym, w jaki sposób najmądrzejsi gracze stosują tę metodę (a nie tylko o niej mówią) i co odróżnia rzeczywiste wyniki od zmarnowanych budżetów.

Jeśli prowadzisz firmę ubezpieczeniową, nauczy Cię to, jak wykorzystywać dane do podejmowania lepszych decyzji i szybszego działania.

Przejdźmy do rzeczy.

TL;DR

Tradycyjne modele ubezpieczeniowe już nie wystarczają. Decyzje podejmowane na wyczucie i statyczne kategorie ryzyka są zastępowane przez dynamiczne analizy w czasie rzeczywistym, które odzwierciedlają zachowanie ludzi.
Pulpity nawigacyjne zapewniają użyteczną widoczność, ale prawdziwa przewaga pojawia się, gdy analityka jest osadzona w ubezpieczeniach, wycenach, wykrywaniu oszustw i zaangażowaniu klientów.
Analityka predykcyjna pomaga ubezpieczycielom obniżyć koszty nawet o 67% i zwiększyć przychody o 60%. Samo wykrywanie oszustw odpowiada za ponad $300B rocznych oszczędności.
Ubezpieczyciele, którzy robią to dobrze, działają szybciej. Wyceniają dokładniej, wcześniej wykrywają oszustwa, szybciej zaspokajają roszczenia i oferują polisy dostosowane do potrzeb klientów. Krótko mówiąc, wygrywają.
86% ubezpieczycieli już wykorzystuje analitykę do podejmowania kluczowych decyzji. Jeśli jeszcze nie traktujesz danych jako strategicznego zasobu, nie tylko jesteś w tyle, ale jesteś narażony.

Ubezpieczenia z analityką danych a tradycyjne ubezpieczenia

Sposób podejmowania decyzji może wiele powiedzieć o firmie. W branży ubezpieczeniowej w niektórych przypadkach nadal obowiązuje podejście starej szkoły: sztywne modele ryzyka, starsze systemy, które nie komunikują się ze sobą, a decyzje opierają się bardziej na przyzwyczajeniach niż na wiedzy.

Tymczasem czołowi gracze robią coś zupełnie innego. Nie szacują ryzyka, ale je modelują.

Oto jak wypadają te dwa podejścia:

Obszar	Tradycyjne ubezpieczenie	Ubezpieczenia oparte na danych
Podejmowanie decyzji	W oparciu o reguły statyczne i średnie z przeszłości	Modele predykcyjne oparte na danych w czasie rzeczywistym
Narzędzia	Arkusze kalkulacyjne Excel, systemy silosowe	Platformy BI, ujednolicone pulpity nawigacyjne, zautomatyzowane potoki
Ocena ryzyka	Uogólnione kategorie ryzyka	Szczegółowe profilowanie ryzyka z wykorzystaniem danych behawioralnych i zewnętrznych
Wykrywanie oszustw	Ręczne przeglądy, listy czerwonych flag	Rozpoznawanie wzorców, wykrywanie anomalii, uczenie maszynowe
Doświadczenie klienta	Zasady uniwersalne dla wszystkich	Spersonalizowane oferty oparte na indywidualnych zachowaniach i zdarzeniach w cyklu życia.
Przetwarzanie roszczeń	Powolne, ręczne, wymagające dużej ilości papieru	Zautomatyzowane, oparte na regułach i wspomagane przez AI przepływy pracy
Skalowalność	Trudna adaptacja, wąskie gardło pracy ręcznej	Łatwe skalowanie dzięki usystematyzowanej infrastrukturze danych
Spostrzeżenia	Opóźnione i fragmentaryczne	Czas rzeczywisty, wizualizacja, możliwość działania

I to jest prawdziwa zmiana, nie tylko w narzędziach, ale także w sposobie myślenia. Tradycyjne ubezpieczenia pozostają w tyle. Ubezpieczenia oparte na danych idą z duchem czasu.

Jeśli nadal próbujesz wymusić nowoczesne wymagania poprzez starsze systemy, warto zadać sobie pytanie: Czy faktycznie rozwiązujesz problem, czy tylko go pogarszasz?

My pomóc klientom odpowiedzieć na to pytanie każdego dnia w Innowise.

Rola analityki danych w branży ubezpieczeniowej

Większość ubezpieczycieli nie ma problemu z technologią. Oni mają myślenie problem.

Ograniczają wykorzystanie danych do raportowania i okazjonalnych pulpitów nawigacyjnych, podczas gdy ich operacje nadal opierają się na intuicji, statycznych regułach i starszej logice. To jest w porządku, dopóki rynek nie zmieni się pod tobą. A wtedy masz wiele do nadrobienia.

Zastanówmy się, jak prawidłowo wdrożyć analitykę danych w ubezpieczeniach.

Od grupowania ryzyka do jego zrozumienia

Underwriting oznaczał kiedyś uśrednianie. Ludzi sortowano według wieku, położenia geograficznego i zawodu - szerokimi pociągnięciami, które miały reprezentować prawdopodobieństwo. Dziś takie podejście jest nie tylko przestarzałe, ale i niebezpieczne.

Nowoczesne zastosowania underwritingu Szczegółowe dane behawioralne (wearables, IoT, markery stylu życia, dane społecznościowe), aby przejść od założeń do dowodów. Na przykład ubezpieczyciele samochodowi korzystający z telematyki nie pytają już o ile masz lat; pytają jak jeździsz. Różnica jest ogromna.

I nie jest to tylko teoria. Niektórzy ubezpieczyciele stworzyli już całe programy oparte na tym podejściu.

Od reaktywnego do prewencyjnego wykrywania oszustw

Tradycyjne wykrywanie oszustw jest reaktywne. Do czasu uruchomienia czerwonej flagi wypłata już nastąpiła lub, co gorsza, była wielokrotnie wykorzystywana.

Z analityką, modele wykrywania anomalii i eksploracja tekstu oznaczanie podejrzanych zachowań w czasie rzeczywistym. Roszczenia z niespójną narracją, zawyżonymi kosztami lub nietypową częstotliwością są oznaczane, zanim pieniądze opuszczą system.

Od "najlepszego przypuszczenia" do strategicznej jasności

Oto mniej widoczna korzyść: przejrzystość.

Analityka nie tylko poprawia wydajność, ale także dostosowuje działalność. Zespoły działają w oparciu o współdzielony wgląd w czasie rzeczywistym w roszczenia, wartość życiową klienta, ryzyko retencji i wydajność polis. Nagle operacje, produkt i marketing nie zgadują - są zsynchronizowane.

Od systemów zakodowanych na sztywno do architektury adaptacyjnej

Ostatnia zmiana dotyczy architektury.

Starsze systemy są kruche. Nie radzą sobie dobrze z nowymi strumieniami danych i wymagają zbyt wielu ręcznych interwencji. Nowoczesne platformy ubezpieczeniowe są zaprojektowany do nauki. Absorbują nowe dane, dostosowują swoje modele i bez wahania podejmują decyzje.

Oznacza to mniej gaszenia pożarów. I więcej czasu na tworzenie dokładnych produktów konsumenckich.

Za dużo danych i brak przejrzystości? Pomożemy Ci zorganizować, zwizualizować i działać szybko.

Korzyści z analizy danych ubezpieczeniowych

Wpływ analityki danych wykracza poza procesy. Przynosi wymierne wyniki biznesowe. Mam nadzieję, że zrozumienie tych korzyści pomoże ubezpieczycielom zrozumieć, dlaczego inwestowanie w analitykę jest niezbędne dla wzrostu i odporności.

Oszczędność kosztów: zmniejszenie kosztów operacyjnych dzięki automatyzacji i wczesnemu wykrywaniu oszustw.
Wzrost przychodów: Dokładniejsza wycena i spersonalizowane zasady zapewniają większą retencję klientów i nowy biznes.
Ograniczanie ryzyka: Lepsze przewidywanie ryzyka obniża nieoczekiwane straty i stabilizuje wyniki ubezpieczeniowe.
Większa satysfakcja klientów: dopasowane oferty i szybsza obsługa reklamacji zwiększają lojalność i reputację marki.
Zgodność z przepisami: Lepsze zarządzanie danymi i raportowanie zmniejszają ryzyko prawne.
Skalowalność: Systemy oparte na danych wspierają rozwój bez zwiększania ręcznego obciążenia pracą.
Przewaga konkurencyjna: Wcześni użytkownicy zyskują udział w rynku, działając na podstawie spostrzeżeń szybciej niż inni.

Kluczowe przypadki użycia analizy danych dla ryzyka i ubezpieczeń

Oto jak dane są wykorzystywane w całym łańcuchu wartości ubezpieczeń - codziennie, po cichu i z poważnym skutkiem.

Ocena ryzyka i wycena

Zapomnij o szerokich kategoriach. Dzisiejsi ubezpieczyciele budują dynamiczne profile ryzyka, wykorzystując dane historyczne, zachowania w czasie rzeczywistym, a nawet niekonwencjonalne sygnały, takie jak aktywność w mediach społecznościowych, nawyki zakupowe lub zdjęcia satelitarne dotyczące pokrycia nieruchomości. Rezultat? Precyzyjna wycena odzwierciedlająca rzeczywiste ryzyko.

Wykrywanie oszustw

Nowoczesna analityka nadużyć sięga głębiej niż systemy oparte na regułach. Łączy ustrukturyzowane dane (historia roszczeń, szczegóły dostawcy) z nieustrukturyzowanymi danymi wejściowymi (narracje roszczeń, wzorce zachowań), aby wcześnie wykryć anomalie. Eksploracja tekstu, wykrywanie anomalii i krzyżowe porównywanie danych stron trzecich oznaczają teraz oszustwa, zanim wyczerpią one rezerwy.

Telematyka w ubezpieczeniach samochodowych

Dane w czasie rzeczywistym z urządzeń GPS i czujników pomagają ubezpieczycielom samochodowym zrozumieć, w jaki sposób pojazd jest prowadzony, a nie tylko kto nim kieruje. Obejmuje to przyspieszanie, hamowanie, przebieg, a nawet korzystanie z telefonu za kierownicą. Korzyści? Spersonalizowane składki, szybsza likwidacja szkód i mniej sporów.

Segmentacja klientów

Analityka pozwala ubezpieczycielom wyjść poza dane demograficzne i segmentować klientów według cech behawioralnych, etapów życia, nawyków cyfrowych i innych. Oznacza to, że marketing, projektowanie produktów i wsparcie mogą być dostosowane, a nie tylko ukierunkowane. To różnica między oferowaniem polisy a oferowaniem trafności.

Automatyzacja przetwarzania roszczeń

Automatyzacja obsługuje teraz większość wstępnego przetwarzania roszczeń: walidację danych, kontrole niespójności i obliczenia rozliczeń. Analityka poprawia dokładność i oznacza podejrzane roszczenia do dalszego przeglądu, uwalniając ludzkich likwidatorów do zajmowania się skrajnymi przypadkami.

Ulepszenie warunków emisji

Dawno minęły czasy zawierania umów ubezpieczeniowych wyłącznie w oparciu o wiek i statyczne tabele. Dzisiejsi ubezpieczyciele wprowadzają do modeli AI różnorodne zbiory danych - od EHR, przez zachowania kredytowe, po dane dotyczące jazdy - generując oceny ryzyka, które są stale aktualizowane. Są one dynamiczne, a nie stałe. I znacznie lepiej odzwierciedla rzeczywiste ryzyko.

Personalizacja doświadczenia klienta

Posiadacze polis nie są już traktowani jak pliki. Dzięki analityce ubezpieczyciele mogą proaktywnie identyfikować potrzeby, przewidywać rezygnację i dostarczać wartość we właściwym momencie, czy to przypomnienie o ubezpieczeniu, ulepszenie produktu, czy rabat oparty na stylu życia. Myśl o CX z kontekstem.

Analiza predykcyjna

Modele predykcyjne pozwalają ubezpieczycielom być o krok do przodu, od identyfikowania klientów, którzy mogą zgłaszać roszczenia o wysokich kosztach, po wykrywanie tych, którzy są na skraju wygaśnięcia umowy. Taka proaktywna postawa poprawia retencję, skuteczniej alokuje zasoby i pomaga budować długoterminowe relacje.

Modelowanie katastrof

Klęski żywiołowe zawsze były nieprzewidywalne, ale ich częstotliwość i intensywność stale rośnie. Dlatego analityka łączy obecnie dane klimatyczne w czasie rzeczywistym, dane satelitarne i mapy rozwoju miast, aby modelować ryzyko katastrofy w określonych lokalizacjach, zanim do niej dojdzie. To przyszłość ubezpieczania od zmienności klimatu.

Programy zdrowotne i programy odnowy biologicznej

Ubezpieczyciele współpracują obecnie z pracodawcami i posiadaczami polis w celu poprawy wyników zdrowotnych. Analizy z urządzeń do noszenia na ciele, kontrole wellness i historia roszczeń pozwalają na opiekę profilaktyczną, stratyfikację ryzyka i bardziej elastyczne opcje polis w oparciu o profile zdrowotne.

Optymalizacja rozliczeń roszczeń

Oparte na analityce systemy obsługi roszczeń mogą przewidywać, czy roszczenie jest ważne, ile czasu zajmie jego rozpatrzenie i jak prawdopodobna jest jego eskalacja. Pomaga to ubezpieczycielom w ustalaniu priorytetów zasobów, unikaniu sporów sądowych i zmniejszaniu zarówno terminów wypłat, jak i kosztów ogólnych.

Cyberbezpieczeństwo i ryzyko cyfrowe

Ubezpieczyciele ubezpieczają obecnie ryzyko cybernetyczne za pomocą analiz uwzględniających infrastrukturę IT, zagrożenia branżowe i wskaźniki ryzyka behawioralnego. Z drugiej strony używają tych samych narzędzi do ochrony własnych operacji: wykrywania podejrzanych wzorców dostępu, niewłaściwego wykorzystania poświadczeń lub anomalii w danych użytkowania.

Zapobieganie oszustwom w opiece zdrowotnej

Oszustwa w opiece zdrowotnej są złożone i często mają charakter zmowy. Analityka flaguje wzorce, których żaden ręczny system nie byłby w stanie wychwycić (zduplikowane rozliczenia, fałszywe roszczenia, zawyżone wolumeny usług lub nieprawidłowa diagnostyka) i automatycznie inicjuje przepływy pracy dochodzeniowej.

Wycena nieruchomości

Modele danych uwzględniają teraz informacje o lokalizacji, materiałach budowlanych, częstotliwości roszczeń, a nawet rozwoju lokalnej infrastruktury, aby zapewnić wycenę nieruchomości w czasie rzeczywistym. Koniec z przestarzałymi wycenami lub ryzykiem niedoubezpieczenia/nadubezpieczenia.

Rozwój produktu

Ubezpieczyciele w końcu wykorzystują dane do projektowania polis, których ludzie faktycznie chcą. Eksplorując dane o szkodach, wzorce użytkowania, pojawiające się zagrożenia i sygnały behawioralne, mogą tworzyć produkty dla mikrosegmentów i identyfikować niedoceniane nisze. Celem nie jest ilość, ale precyzja.

Nie przegap możliwości ukrytych w danych - pozwól naszym analitykom odkryć to, co ważne.

Analityka danych w ubezpieczeniach: przegląd rynku

Jeśli chcesz zobaczyć, dokąd zmierza branża ubezpieczeniowa, po prostu śledź dane. Literally.

Przyjrzyjmy się, co mówią liczby (i uwierz mi, nie są one subtelne).

Wzrost

Rynek analityki danych w ubezpieczeniach został wyceniony na 11,47 miliarda USD w 2023 roku i oczekuje się, że osiągnie imponujący CAGR na poziomie 15,9%, osiągając zawrotną wartość 27,07 miliarda USD w ciągu następnych pięciu lat.

Źródło: Mordor Intelligence

Użycie

86% firm ubezpieczeniowych polega na analityce danych, aby uzyskać wgląd z rozległych raportów danych. W związku z tym, ubezpieczyciele samochodowi przechodzą obecnie z polegania wyłącznie na wewnętrznych rekordach strat na analitykę opartą na zachowaniu.

Źródło: Mordor Intelligence

Efekty

Ubezpieczyciele na życie korzystający z analityki predykcyjnej zgłaszają redukcję kosztów o 67%, wzrost przychodów o 60% i roczne oszczędności w zapobieganiu oszustwom przekraczające $300 miliardów.

Źródło: Willis Towers Watson, Koalicja przeciwko oszustwom ubezpieczeniowym

Najważniejsze zastosowania analityki danych w ubezpieczeniach

O innowacjach można mówić cały dzień, ale dowód zawsze tkwi w ich realizacji. Ubezpieczyciele wysuwający się na prowadzenie to nie ci, którzy mają najbardziej fantazyjne pokłady; to ci, którzy wymyślili, jak sprawić, by dane działały na dużą skalę, w prawdziwym świecie.

Oto trzy przykłady, które pokazują, jak to wygląda, gdy analityka przechodzi od koncepcji do podstawowych możliwości.

Allianz SE: nauka o danych jako system wczesnego ostrzegania

W Allianz Trade nauka o danych jest głęboko zakorzeniona w sposobie przewidywania ryzyka kredytowego w różnych krajach, sektorach i firmach.

Sprytne jest to, w jaki sposób używają subtelne sygnały (takie jak zmiany płynności lub opóźnienia w płatnościach w powiązanych branżach), aby oznaczyć ryzyko ekspozycji, zanim się pojawi. Nie chodzi tylko o obliczanie liczb; chodzi o wczesne łączenie kropek.

Ten rodzaj modelowania pozwala im prognozować niewypłacalność, zanim arkusze kalkulacyjne nadrobią zaległości, dając im (i ich klientom) krytyczną przewagę na niestabilnych rynkach.

Progressive: telematyka, która faktycznie wpływa na wyniki finansowe

Progressive zbudował cały ekosystem ubezpieczeń opartych na użytkowaniu wokół telematyki.

Ich Program Snapshot bierze rzeczywiste zachowanie kierowcy (prędkość, hamowanie, przyspieszenie, porę dnia) i wprowadza je do modeli cenowych, które są zindywidualizowany. Nie tylko zmniejsza to ryzyko błędnej wyceny, ale także daje klientom poczucie, że nie płacą za czyjeś złe nawyki.

A co najważniejsze? To działa. Snapshot pomógł Progressive poprawić zarówno segmentację ryzyka, jak i lojalność klientów, dwa obszary, w których większość ubezpieczycieli samochodowych wciąż walczy.

UnitedHealth Group: analityka łączy się z kontekstem społecznym

UnitedHealthcare jest dobrym przykładem tego, co dzieje się, gdy ubezpieczyciele przestają myśleć o roszczeniach, a zaczynają myśleć o życiu.

Zintegrowali analityka predykcyjna określenie, kiedy ludzie mogą doświadczać problemów zdrowotnych przed ich objawy nasilają się - nie tylko na podstawie historii medycznej, ale także społecznych uwarunkowań zdrowia: braku bezpieczeństwa mieszkaniowego, dostępu do żywności, transportu.

Nie chodzi tylko o dane, ale także o ludzi. Zmienia to podejście do opieki, zaangażowania i kontroli kosztów w dużych populacjach finansowanych przez pracodawców.

Trzy różne firmy. Trzy różne przypadki użycia. I jedna wspólna cecha: przestały traktować dane jako raport i zaczęły traktować je jako silnik decyzyjny.

Mapa drogowa wdrażania analityki danych

Powiedzmy, że jesteś przekonany o wartości analityki danych. Świetnie. Ale teraz nadchodzi część, której większość organizacji nie docenia: wdrożenie.

Ponieważ nie chodzi tylko o podłączenie narzędzia lub zatrudnienie analityka danych. Jest to infrastruktura, proces, zarządzanie i strategia - wszystko zsynchronizowane. Oto, jak Innowise zazwyczaj podchodzi do tej kwestii podczas pracy z klientami ubezpieczeniowymi, którzy są gotowi wyjść poza eksperymenty.

Analiza wymagań

Nasi analitycy pomagają wskazać rzeczywisty problem, który analityka danych może rozwiązać, niezależnie od tego, czy jest to scoring ryzyka, wykrywanie oszustw czy przewidywanie rezygnacji. Nie tworzymy wymyślnych modeli, które nigdy nie zostaną wykorzystane.

Projektowanie architektury danych

Jeśli dane znajdują się w kilkunastu systemach, które ze sobą nie rozmawiają, analityka nie spełni swojej roli. Pomagamy określić, w jaki sposób dane będą przechowywane, dostępne i zabezpieczone, aby były użyteczne, zgodne z przepisami i skalowalne.

Modelowanie danych

Teraz nadszedł czas na uporządkowanie bałaganu. Mapujemy relacje między jednostkami, projektujemy schematy i tworzymy czyste podstawy dla zapytań. Wszystko to ma na celu zabezpieczenie danych na przyszłość.

Pozyskiwanie danych

Pobieramy dane z całego ekosystemu (systemy roszczeń, aplikacje klienckie, zewnętrzne interfejsy API, a nawet źródła IoT, takie jak telematyka) do scentralizowanego repozytorium. W tym miejscu surowe dane stają się użyteczne.

Czyszczenie danych

Nikt nie mówi o tym wystarczająco dużo. Ale jeśli nie chcesz, aby wyniki były śmieciowe, dane muszą zostać wyczyszczone: zdeduplikowane, poprawione i zweryfikowane. Tak, to żmudne. Tak, jest to niezbędne.

Budowanie jezior danych

To tutaj przechowujemy ogromne ilości ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych w natywnych formatach. Pomyśl o tym jak o swojej pamięci długoterminowej - elastycznej, dostępnej i gotowej do analizy w razie potrzeby.

Wdrożenie potoku ETL/ELT

Projektujemy i wdrażamy procesy, które wyodrębniają dane, przekształcają je do analizy i ładują do systemów docelowych. Niezależnie od tego, czy jest to przetwarzanie wsadowe, czy w czasie rzeczywistym, potok musi być kuloodporny, w przeciwnym razie wszystko się zepsuje.

Kontrola jakości

Nie ufamy wyjściom, dopóki nie przetestujemy potoku i nie zweryfikujemy matematyki. Kontrola jakości nie jest czymś dodatkowym. To ciągły krok w celu zapewnienia integralności danych, poprawności logicznej i dokładności modelu.

Automatyzacja i wdrożenie

Po uruchomieniu silnika automatyzujemy przepływy pracy. Pulpity nawigacyjne odświeżają się same, modele przekwalifikowują się w razie potrzeby, a alerty są wyzwalane bez ręcznego wprowadzania danych. Następnie wdrażamy cały stos w środowiskach produkcyjnych z planami wycofania i możliwością obserwacji.

Analiza i wizualizacja danych

Wreszcie, spostrzeżenia. Stosujemy modele statystyczne, uczenie maszynowe i narzędzia BI, aby wydobyć prawdziwe znaczenie z danych i wizualizować je w sposób, który napędza decyzje, a nie zamieszanie.

01 Analiza wymagań

02 Projektowanie architektury danych

03 Modelowanie danych

04 Pozyskiwanie danych

05 Czyszczenie danych

06 Budowanie jezior danych

07 Wdrożenie potoku ETL/ELT

08 Kontrola jakości

09 Automatyzacja i wdrożenie

10 Analiza i wizualizacja danych

Przechytrz oszustów, zanim uszczuplą Twoje marże.

Top 5 nowoczesnych platform analizy danych dla branży ubezpieczeniowej

Nie daj się przytłoczyć. Nie potrzebujesz 20 narzędzi analitycznych. Potrzebujesz jednego lub dwóch, które idealnie pasują do Twojego modelu biznesowego, dojrzałości danych i struktury zespołu. Poniżej znajduje się pięć platform, które sprawdzają się w ubezpieczeniach, w zależności od tego, co próbujesz rozwiązać.

Nie "najlepszy ogólnie". Najlepszy do tego zadania.

Tableau
Microsoft Power BI
SAP S/4HANA
Qlik Sense
Alteryx

Najlepiej sprawdzi się w przypadku: wizualizacja danych i pulpity menedżerskie

Tableau świetnie sprawdza się, gdy trzeba ułatwić zrozumienie złożonych danych, zwłaszcza użytkownikom nietechnicznym. Ubezpieczyciele, kierownicy ds. roszczeń, a nawet kadra kierownicza mogą analizować trendy za pomocą pulpitów nawigacyjnych typu "przeciągnij i upuść". Jest szybki, wizualny i stosunkowo łatwy do wdrożenia.

Zalety

Bardzo przyjazny dla użytkownika
Duża społeczność użytkowników i zasoby szkoleniowe

Wady

Licencjonowanie może być kosztowne
Słabe przygotowanie danych - będziesz potrzebować czegoś innego.

Najlepiej sprawdzi się w przypadku: kompleksowe raportowanie w zespołach już korzystających ze stosu Microsoft

Jeśli korzystasz z Microsoft 365, Power BI jest naturalnym rozwiązaniem. Płynnie integruje się z programami Excel, Azure, SQL Server i Teams. Otrzymujesz przyzwoitą wizualizację, przyzwoite modelowanie i świetny stosunek jakości do ceny. A przy odpowiedniej konfiguracji może obsługiwać nawet zbyt duże zestawy danych.

Zalety

Ścisła integracja z ekosystemem Microsoft
Skalowalność dla małych i dużych organizacji

Wady

Krzywa uczenia się dla początkujących
Użytkownicy systemów Mac i Linux nie mają szczęścia

Najlepiej sprawdzi się w przypadku: Analityka w czasie rzeczywistym dla całego przedsiębiorstwa z wbudowaną integracją ERP

S/4HANA to bestia i mam na myśli to zarówno w dobrym, jak i złym sensie. Jeśli jesteś już głęboko zaangażowany w SAP, daje ci to potężny widok w czasie rzeczywistym na wszystkie operacje: zarządzanie polisami, finanse, roszczenia i nie tylko. Wymaga jednak znacznych inwestycji, specjalistycznych umiejętności i złożonej konfiguracji.

Zalety

Analityka w czasie rzeczywistym oparta na danych transakcyjnych
Płynna integracja ERP dla większych przedsiębiorstw

Wady

Wysoki koszt inwestycji
Wymaga specjalistycznego szkolenia i intensywnej konfiguracji

Najlepiej sprawdzi się w przypadku: Samoobsługowa analityka i asocjacyjne odkrywanie danych

Qlik Sense jest świetny, gdy trzeba zbadać relacje między punktami danych, które nie są oczywiste. Jest szczególnie przydatny do wykrywania oszustw, analizy roszczeń i segmentacji klientów. Ponadto jego zapytania w języku naturalnym są zaskakująco dobre.

Zalety

Elastyczny asocjacyjny model danych
Umożliwienie użytkownikom samodzielnej eksploracji

Wady

Koszty licencji szybko rosną dla dużych zespołów
Nie jest idealny do szybkich i brudnych raportów

Najlepiej sprawdzi się w przypadku: łączenie, przygotowywanie i zaawansowana analityka danych bez pisania kodu

Alteryx wyróżnia się na etapie wstępnej wizualizacji. Używasz go, gdy surowe dane są nieuporządkowane i rozproszone, ale musisz szybko nadać im sens. Pomyśl: przepływy pracy w ramach underwritingu, modele wyceny, złożony scoring ryzyka.

Zalety

Doskonałe do przygotowywania danych i automatyzacji
Potężna analityka bez głębokich umiejętności kodowania

Wady

Ceny nie są przyjazne dla małych i średnich firm
Interfejs może przytłoczyć początkujących użytkowników.

Podsumowując

Analityka danych nie jest już opcjonalna dla firm ubezpieczeniowych. Jest niezbędna do podejmowania świadomych decyzji, przyspieszania procesów i lepszej obsługi klientów. Ubezpieczyciele, którzy wykorzystują dane, obniżają koszty, wcześniej wykrywają oszustwa i oferują polisy dostosowane do rzeczywistych zachowań klientów.

Jeśli skończyłeś z eksperymentami i chcesz analiz, które faktycznie poruszają igłę, jesteśmy tutaj, aby pomóc. W Innowise zapewniamy usługi analizy danych i opracować rozwiązania dostosowane do potrzeb klienta, które sprawią, że ocena ryzyka będzie ostrzejsza, roszczenia płynniejsze, a obsługa klienta lepsza.

Gotowy na prawdziwe podejście do danych? Porozmawiajmy.

FAQ

Analityka danych w ubezpieczeniach odnosi się do wykorzystania metod statystycznych, uczenia maszynowego i narzędzi big data do wydobywania przydatnych informacji z ogromnych ilości informacji - od zachowania ubezpieczającego i historii szkód po dane IoT i dane wejściowe stron trzecich. Przekształca surowe dane w inteligentniejsze decyzje dotyczące cen, ryzyka, oszustw i obsługi klienta.

To wykracza poza raportowanie. Analityka danych pomaga ubezpieczycielom precyzyjnie dostosowywać składki, identyfikować oszustwa przed wypłatą, zmniejszać opóźnienia w zgłaszaniu roszczeń i tworzyć spersonalizowane produkty. Z operacyjnego punktu widzenia obniża koszty i ogranicza marnotrawstwo. W ujęciu strategicznym umożliwia ubezpieczycielom szybsze dostosowanie się, dotarcie do właściwych rynków i działanie z poziomem przejrzystości, który wcześniej nie był możliwy.

Oczywiście. Dzięki odpowiednim modelom ubezpieczyciele mogą wykrywać wzorce oszustw (takie jak zawyżone roszczenia, zmowy lub zduplikowane zgłoszenia), zanim pieniądze opuszczą system. Techniki takie jak wykrywanie anomalii i przetwarzanie języka naturalnego pozwalają na wczesną interwencję, przekształcając zapobieganie oszustwom w system proaktywny, a nie kosztowne czyszczenie po wyrządzeniu szkody.

Big data rozszerza zakres danych, które ubezpieczyciele mogą zobaczyć, przeanalizować i wykorzystać. Obejmuje to dane strukturalne (takie jak dane demograficzne i historia polis) oraz dane nieustrukturyzowane (takie jak odczyty czujników, sygnały z mediów społecznościowych lub transkrypcje połączeń). Ich połączenie pozwala na dokładniejszą ocenę ryzyka, podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym i tworzenie hiper-spersonalizowanych ofert, które odzwierciedlają rzeczywiste zachowania klientów.

Krótka odpowiedź: może być, ale nie musi. Koszty różnią się w zależności od konfiguracji technologii IT, wewnętrznych możliwości i gotowości danych. Większym ryzykiem nie są nadmierne wydatki, ale niedoinwestowanie. Firmy tkwiące w ręcznych procesach lub przestarzałych modelach często tracą znacznie więcej na nieefektywności, niewykorzystanych szansach i stratach, którym można zapobiec w miarę upływu czasu.

Underwriting, roszczenia i wykrywanie oszustw zwykle odnotowują najszybszy zwrot z inwestycji. Jednak marketing, obsługa klienta i rozwój produktów również odnoszą znaczne korzyści, gdy analityka jest wykorzystywana do zrozumienia potrzeb klientów i przewidywania ich zachowań. W pełni dojrzałej konfiguracji analityka staje się tkanką łączną między działami, a nie tylko silosowym narzędziem dla jednego zespołu.

BI (Business Intelligence) pokazuje, co się wydarzyło, koncentruje się na pulpitach nawigacyjnych, kluczowych wskaźnikach wydajności i wzorcach historycznych. Analityka predykcyjna idzie o krok dalej: wykorzystuje dane historyczne do modelowania tego, co może się wydarzyć w przyszłości, niezależnie od tego, czy jest to roszczenie, ryzyko rezygnacji, czy próba oszustwa. Zamienia spojrzenie z perspektywy czasu w przewidywanie i działanie.

Branża przechodzi od statycznych, ręcznych procesów do adaptacyjnych systemów opartych na danych. Obejmuje to automatyzację zawierania umów ubezpieczeniowych, cyfryzację roszczeń, integrację AI do obsługi klienta i osadzanie analiz w każdej warstwie decyzyjnej. Celem jest nie tylko modernizacja. Chodzi o zbudowanie inteligentniejszego, szybszego i bardziej odpornego modelu ubezpieczeniowego, który może ewoluować w czasie rzeczywistym.

Udostępnij:

Dmitry Nazarevich

Dyrektor ds. technologii

Dmitry kieruje strategią technologiczną stojącą za niestandardowymi rozwiązaniami, które faktycznie działają dla klientów - teraz i w miarę ich rozwoju. Łączy szeroką wizję z praktyczną realizacją, upewniając się, że każda kompilacja jest inteligentna, skalowalna i dostosowana do biznesu.

Czytaj więcej

Spis treści

Skontaktuj się z nami

Umów się na rozmowę lub wypełnij poniższy formularz, a my skontaktujemy się z Tobą po przetworzeniu Twojego zgłoszenia.

Nazwa

Firma

E-mail

Telefon

Wiadomość

Wyślij nam wiadomość głosową

Załącz dokumenty

Prześlij plik

Można załączyć 1 plik o rozmiarze do 2 MB. Prawidłowe formaty plików: pdf, jpg, jpeg, png.

Klikając przycisk Wyślij, użytkownik wyraża zgodę na przetwarzanie przez Innowise jego danych osobowych zgodnie z naszą polityką prywatności. Politykę Prywatności w celu dostarczenia użytkownikowi odpowiednich informacji. Podając swój numer telefonu, użytkownik wyraża zgodę na kontaktowanie się z nim za pośrednictwem połączeń głosowych, wiadomości SMS i aplikacji do przesyłania wiadomości. Mogą obowiązywać opłaty za połączenia, wiadomości i transmisję danych.

Możesz również przesłać nam swoje zapytanie
na adres contact@innowise.com

Dlaczego Innowise?

2000+

specjalistów ds. IT

93%

klientów powracających

18+

lat doświadczenia

1300+

projektów zakończonych sukcesem

Powiązane treści

Blog

Odoo kontra Zoho: Które narzędzie wybrać?

Porównaj Odoo i Zoho, aby dowiedzieć się, który system ERP najlepiej pasuje do Twojej firmy, od cen po funkcje i elastyczność.

Kiryl Drabysheuski

mar 31, 2025

Blog

Potęga analityki biznesowej w opiece zdrowotnej

Dowiedz się, jak narzędzia BI poprawiają opiekę nad pacjentami, obniżają koszty i optymalizują działalność szpitali dzięki decyzjom opartym na danych.

Aleh Yafimau

mar 3, 2025

Blog

Podział kosztów tworzenia aplikacji na iOS w 2025 roku

Dowiedz się, co wpływa na koszty aplikacji na iOS, od podstawowych funkcji i projektu po testowanie i prace po uruchomieniu.

Eugene Shapovalov

lut 7, 2025

Blog

Trendy na rynku ERP w roku 2025: Innowacje i strategie rozwoju firm

Dowiedz się, jak ERP nowej generacji łączy AI, IoT i zielone technologie, aby usprawnić przepływ pracy i podejmować mądrzejsze decyzje.

Kiryl Drabysheuski

sty 24, 2025

Blog

Big data w handlu detalicznym: Przemyślenie operacji detalicznych za pomocą rozwiązań Big Data

Dowiedz się, w jaki sposób sprzedawcy detaliczni wykorzystują duże zbiory danych do prognozowania popytu, tworzenia spersonalizowanych ofert i kontroli zapasów w czasie rzeczywistym.

Volha Ralko

sty 22, 2025

Blog

Przygotuj swój sklep na przyszłość: migracja sklepu internetowego i porady dla zmiany platformy

Zapoznaj się z pełnym przewodnikiem po migracji eCommerce, w tym wyborze platformy, transferze danych, SEO i typowych pułapkach.

Dmitry Coolgun

sty 20, 2025

Blog

W drodze do doskonałości opieki nad pacjentami: korzyści płynące z analityki danych w opiece zdrowotnej

Zobacz, jak narzędzia do analizy danych zmieniają opiekę zdrowotną dzięki szybszym decyzjom, spersonalizowanej opiece i oszczędnościom w całym systemie.

Philip Tihonovich

lis 27, 2024

Blog