Wie Big Data den Versicherungssektor revolutioniert und ihm hilft, wettbewerbsfähiger zu werden

Der Finanzdienstleistungssektor, insbesondere Versicherungen, war schon immer für seinen konservativen Ansatz bekannt. Um jedoch den Wettbewerbsvorteil zu erhalten, ist es selbst für die konservativsten Versicherer sehr wichtig geworden, neue Technologien wie Big Data einzusetzen, die Unternehmen dabei helfen, sehr große Informationsmengen zu verarbeiten, die Effizienz von Arbeitsabläufen zu steigern und Produkte zu entwickeln, die den Kunden tatsächlich entsprechen Bedarf und reduzieren die Betriebskosten.

Die Auswirkungen von Big Data auf das Geschäft

Alle Unternehmen generieren riesige Datenmengen über ihre Kunden und das Wettbewerbsumfeld. Früher, als ihre Fähigkeit zur Verarbeitung dieser riesigen Datenmenge begrenzt war, konnten die Unternehmen die Daten nicht nutzen, um ihre Produkte und Dienstleistungen zu verbessern oder einen Einblick in das Kundenverhalten zu erhalten, der ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschaffte. Mit dem relativ einfachen Zugang zu massiver Rechenleistung zu günstigen Kosten und der Möglichkeit, künstliche Technologien zur Analyse der Daten einzusetzen, ist es jedoch einfach geworden, sie in aussagekräftige Informationen umzuwandeln, die an mehreren Fronten angewendet werden können. Üblicherweise wird Big Data verwendet, um neue Vertriebs- und Kundeninteraktionsmodelle wie Chatboxen, Robo-Berater, virtuelle Assistenten usw. zu entwickeln, um die Qualität des Kundenerlebnisses zu verbessern und die Marketingbemühungen zielgerichteter zu gestalten. Big Data steht auch im Mittelpunkt der Prozessautomatisierung, da es die Verbesserung der Effizienz der internen Arbeitsabläufe ermöglicht, indem manuelle Eingriffe durch Automatisierung ersetzt werden. Ein wichtiger Nebeneffekt der Big-Data-Implementierung besteht darin, dass sie es Unternehmen ermöglicht, neue Geschäftsmodellkonzepte zu entwickeln, die ihnen einen scharfen Wettbewerbsvorteil verschaffen können.

Die Auswirkungen von Big Data auf Wettbewerb und Innovation

Das Fundament der Versicherung ist traditionell die Analyse verschiedener Arten von Daten wie persönliche Informationen zu Versicherungsnehmern, Unfallstatistiken, Sterblichkeitszahlen und Trends sowie mehrere Informationsquellen von Drittanbietern, die verwendet werden, um Menschen in verschiedene Risikokategorien einzustufen , Verluste durch Betrug zu verhindern und Ausgaben zu optimieren. Die schnelle Entwicklung hin zur Einführung digitaler Informationserfassung und -verarbeitung hat der Versicherungsbranche mehrere neue Quellen eröffnet, die verwendet werden können, um ein komplexes Verhaltensmuster für jeden Kunden zu erstellen und eine bestimmte Risikoklasse zuzuweisen. Die beliebtesten neuen Datenquellen sind Online-Verhalten, das Online-Einkaufsmuster, Internet-Browsing-Verhalten und Social-Media-Präsenz und -Aktivitäten umfasst, sowie Daten, die anonym von Sensoren erfasst werden, die in die vielen intelligenten Geräte eingebettet sind, die wir verwenden, wie Autos, Drohnen, Smart Homes , Internet der Dinge usw. Daten aus diesen neuen Quellen können mit Daten aus traditionellen Quellen kombiniert werden, um in Echtzeit Einblicke in den Lebensstil und das Verhalten einer Person zu gewinnen, die zur Schaffung eines dauerhaften Wettbewerbsvorteils verwendet werden können.

Anwendungen von Big Data in der Versicherungsbranche

Experten der Versicherungswirtschaft sind der Meinung, dass die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen in der Versicherungsbranche zunehmend davon abhängen wird, wie sie auf Daten zugreifen und daraus neue risikobezogene Perspektiven ableiten können. Die Nutzung von Big Data kann es ermöglichen, neue Ansätze zur Förderung umsichtigen Verhaltens zu entdecken und so die neuen Technologien zu ermöglichen, die Rolle der Versicherung vom bloßen Schutz vor wahrgenommenen Risiken zur tatsächlichen Vorhersage und Vermeidung von Risiken zu erweitern. Ein Blick darauf, was Big Data für die Versicherungsbranche leisten kann:

Akquisition von Kunden

Anstatt sich auf die Antworten des Kunden in einem strukturierten Bewerbungsformular zu verlassen, ist es möglich, genauere Einblicke in die Vorlieben und das Verhalten einer Person zu erhalten, indem man die riesigen Datenmengen analysiert, die sie während der Nutzung von Kanälen wie E-Mail generiert , soziale Medien und andere Methoden des elektronischen Feedbacks, wie z. B. das Surfverhalten im Internet. Die Vielfalt der Quellen und die schiere Menge an unstrukturierten Daten ermöglicht es Versicherungsunternehmen, ihre Effizienz bei der Gewinnung von Neukunden durch ein zielgerichtetes Profil zu steigern.

Kundenbindung

Da die Kundenakquise sehr schwierig und teuer ist, müssen sich Versicherungsunternehmen darauf konzentrieren, ihre bestehenden Kunden zu halten. Da kein Kunde plötzlich geht, kann die Analyse von Big Data frühe Anzeichen von Unzufriedenheit aufdecken, sodass die Versicherungsunternehmen schnell reagieren und auf die spezifische Beschwerde eingehen und ihre Dienstleistungen allgemein verbessern können, um häufige Schmerzpunkte zu beseitigen. Die Kundenloyalität kann durch verbesserte Einblicke in die Hauptgründe für Unzufriedenheit und die Lösung der Probleme auf vielfältige Weise wie Preisänderungen, Angebot von Rabatten usw. erhöht werden.

Bewertung des Risikos

Die Rentabilität von Versicherungsunternehmen hängt traditionell davon ab, wie effizient und genau sie das Risiko ihrer Kunden einschätzen und ihnen Produkte anbieten können, die die Risikobedenken zu wettbewerbsfähigen Preisen berücksichtigen. Die Anwendung von Big-Data-Technologien kann die Effizienz und Genauigkeit der Risikobewertung erheblich steigern, sodass Versicherungsprodukte besser strukturiert und günstiger angeboten werden können. Big-Data-gestützte prädiktive Modellierungsmethoden ermöglichen es den Versicherungsunternehmen außerdem, die spezifischen Probleme und Bedenken, die von einzelnen Kunden auftreten können, einzuschätzen und ihr Risikoprofil sehr genau zu bestimmen.

Betrugsprävention und -erkennung

Laut http://www.insurancefraud.org, der Website der Coalition Against Insurance Fraud, verlieren amerikanische Versicherungsunternehmen mehr als 80 Milliarden US-Dollar aufgrund von Betrugsfällen. Die Folge davon ist die verringerte Rentabilität der Versicherungsunternehmen und erhöhte Prämien für jeden einzelnen Kunden. Mithilfe von Big-Data-Modellierungstechniken können Versicherer Kunden ermitteln, die mit größerer Wahrscheinlichkeit in betrügerische Praktiken verwickelt waren, und ihre Anwendung genauer untersuchen.

Personalisierung von Diensten und Preisen

Zu den größten Vorteilen von Big Data gehört, dass die Analyse riesiger Mengen unstrukturierter Daten Versicherern hilft, besser zu verstehen, was der Kunde wirklich braucht. Die Versicherungen können die Informationen dann nutzen, um Angebote individueller zu gestalten, indem sie seine Verhaltensmuster und seine Krankengeschichte berücksichtigen. Das Ergebnis ist ein Produkt, das besser auf die Bedürfnisse des Kunden zugeschnitten ist, besser zu seinem Budget passt und dem Versicherer dennoch die Rentabilität und Sicherheit bietet, die für die Zufriedenheit der Interessengruppen erforderlich sind.

Fazit

Big Data hat mehrere Vorteile für den Versicherungssektor; Es kann nicht nur zahlreiche manuelle Prozesse automatisieren, wodurch sie genauer und effizienter werden, die Betriebskosten senken, bei der Entwicklung neuer Richtlinien helfen, die besser zu den Kunden passen, sondern auch einen Wettbewerbsvorteil oder eine verbesserte Kundenakquise und -bindung liefern.