ビッグデータが保険セクターに革命をもたらし、競争力を高めるのにどのように役立っているか

公開: 2022-05-04

金融サービスセクター、特に保険は、その保守的なアプローチで常に知られています。しかし、競争力を維持するために、最も保守的な保険会社でさえ、ビッグデータのような新しいテクノロジーを採用することが非常に重要になっています。ビッグデータは、企業が大量の情報を処理し、ワークフローの効率を高め、顧客が実際に製品を設計するのに役立ちます。必要性があり、運用コストを削減します。

ビッグデータがビジネスに与える影響

すべての企業は、顧客と競争環境に関する膨大な量のデータを生成します。以前は、この膨大な量のデータを処理する能力が制限されていたため、企業はデータを利用して製品やサービスを改善したり、顧客の行動を洞察して競争力を獲得したりすることができませんでした。しかし、安価なコストで大量の計算能力に比較的簡単にアクセスでき、人工技術を適用してデータを分析できるため、データをさまざまな面で適用できる意味のある情報に変換することが容易になりました。一般に、ビッグデータは、チャットボックス、ロボアドバイザー、仮想アシスタントなどの配布と顧客とのやり取りの新しいモデルを開発するために使用され、顧客体験の質を高め、マーケティング活動をより細かく対象とします。ビッグデータは、手動による介入を自動化に置き換えることで内部ワークフローの効率を向上させることができるため、プロセス自動化の中核にもあります。ビッグデータの実装の影響の重要なフォールアウトは、企業が鋭い競争力を提供できる新しいビジネスモデルの概念を作成できるようにすることです。

競争とイノベーションのためのビッグデータの意味

保険の基盤は、伝統的に、保険契約者の個人情報、事故統計、死亡率、傾向などのさまざまな種類のデータの分析、および人々をさまざまなリスクカテゴリに分類するために使用される複数のサードパーティ情報ソースです。、不正による損失を防ぎ、費用を最適化します。デジタル情報の収集と処理の採用に向けた急速な動きにより、保険業界にいくつかの新しい情報源が開かれ、顧客ごとに複雑な行動パターンを構築し、特定のリスククラスを割り当てることができます。最も人気のある新しいデータソースは、オンラインショッピングパターン、インターネットブラウジング動作、ソーシャルメディアの存在とアクティビティを含むオンライン動作と、車、ドローン、スマートホームなどの多くのスマートデバイスに組み込まれているセンサーによって匿名で描画されるデータです。、モノのインターネットなど。これらの新しいソースからのデータを従来のソースから取得したデータと組み合わせて、永続的な競争上の優位性を確立するために使用できる、人のライフスタイルと行動に関する洞察をリアルタイムで生成できます。

保険セクターにおけるビッグデータの応用

保険業界の専門家の意見では、企業が保険セクターで競争力を維持できるかどうかは、データにアクセスし、そこから新たなリスク関連の視点を引き出す方法にますます依存するようになります。ビッグデータを使用することで、慎重な行動を促すための新しいアプローチを発見できるため、保険が果たす役割を、認識されたリスクからの保護から実際のリスクの予測と防止に進めることができます。ビッグデータが保険業界に何ができるかをのぞいてみましょう。

顧客の獲得

申請書の構造化された形式で顧客から提供された回答に依存するのではなく、電子メールなどのチャネルの使用中に生成される膨大な量のデータを分析することにより、個人の好みや行動についてより正確な洞察を得ることができます。、ソーシャルメディア、およびWebブラウジング動作などの電子フィードバックの他の方法。ソースの多様性と非構造化データの膨大な量により、保険会社はターゲットプロファイルに属する新規顧客の獲得の効率を高めることができます。

顧客維持

顧客獲得は非常に困難で費用がかかるため、保険会社は既存の顧客を維持することに集中する必要があります。突然離れる顧客はいないため、ビッグデータを分析すると、不満の初期の兆候が明らかになり、保険会社は迅速に対応して特定の苦情に対処し、一般的にサービスを改善して一般的な問題点を取り除くことができます。不満の主な理由が何であるかについての洞察を改善し、価格設定の変更、割引の提供などの複数の方法で問題に対処することで、顧客の忠誠心を高めることができます。

リスクの評価

保険会社の収益性は、伝統的に、顧客のリスクをいかに効率的かつ正確に評価し、競争力のある価格でリスクの懸念に対処する製品を提供できるかという点で好まれています。ビッグデータテクノロジーの適用により、リスク評価の効率と精度が大幅に向上し、より適切な構造と価格の保険商品を提供できるようになります。ビッグデータ対応の予測モデリング手法により、保険会社は、個々の顧客から発生する可能性のある特定の問題や懸念を評価し、リスクプロファイルを非常に正確に判断することもできます。

不正の防止と検出

Coalition Against Insurance FraudのWebサイトであるhttp://www.insurancefraud.orgによると、米国の保険会社は詐欺事件により800億ドル以上を失っています。これにより、保険会社の収益性が低下し、すべての顧客の保険料が増加します。ビッグデータモデリング手法を使用すると、保険会社は、不正行為に関与した可能性が高い顧客を特定し、そのアプリケーションをより詳細に調査できます。

サービスと価格のパーソナライズ

ビッグデータの最大の利点の1つは、大量の非構造化データを分析することで、保険会社が顧客が本当に必要としているものをよりよく理解できるようになることです。その後、保険会社はこの情報を利用して、彼の行動パターンと病歴を考慮に入れて、よりカスタマイズされたオファーを構成できます。その結果、顧客のニーズにより適合し、予算に適合し、しかも保険会社に利害関係者の満足に必要な収益性と安全性を提供する製品が生まれました。

結論

ビッグデータには、保険セクターにとって複数のメリットがあります。多数の手動プロセスを自動化して、より正確で効率的にし、運用コストを削減し、顧客により適した新しいポリシーの開発を支援するだけでなく、競争力を高めたり、顧客の獲得と維持を改善したりすることもできます。