빅 데이터가 보험 부문을 혁신하고 경쟁력을 높이는 방법

금융 서비스 부문, 특히 보험은 항상 보수적인 접근 방식으로 알려져 있습니다. 그러나 경쟁 우위를 유지하기 위해서는 가장 보수적인 보험사라도 빅 데이터와 같은 신기술을 도입하는 것이 매우 중요해졌습니다. 빅 데이터는 기업이 방대한 양의 정보를 처리하고 워크플로의 효율성을 높이며 고객이 실제로 제품을 설계할 수 있도록 도와줍니다. 필요하고 운영 비용을 줄입니다.

빅 데이터가 비즈니스에 미치는 영향

모든 기업은 고객과 경쟁 환경에 대한 엄청난 양의 데이터를 생성합니다. 이전에 이 엄청난 양의 데이터를 처리할 수 있는 능력이 제한되었을 때 기업은 데이터를 활용하여 제품 및 서비스를 개선하거나 경쟁 우위를 확보할 수 있는 고객 행동에 대한 통찰력을 얻을 수 없었습니다. 그러나 저렴한 비용으로 방대한 연산 능력에 비교적 쉽게 접근할 수 있고 인공 기술을 적용하여 데이터를 분석할 수 있어 여러 방면에서 적용할 수 있는 의미 있는 정보로 변환하기가 쉬워졌습니다. 일반적으로 빅 데이터는 채팅 상자, 로보 어드바이저, 가상 비서 등과 같은 새로운 배포 및 고객 상호 작용 모델을 개발하여 고객 경험의 품질을 향상하고 마케팅 활동을 보다 세밀하게 목표로 삼는 데 사용됩니다. 빅데이터는 또한 수동 개입을 자동화로 대체하여 내부 워크플로의 효율성을 향상시킬 수 있으므로 프로세스 자동화의 핵심에 있습니다. 빅 데이터 구현이 미치는 영향의 중요한 결과는 기업이 날카로운 경쟁 우위를 제공할 수 있는 새로운 비즈니스 모델 개념을 만들 수 있다는 것입니다.

경쟁과 혁신을 위한 빅 데이터의 의미

보험의 기반은 전통적으로 보험 계약자에 대한 개인 정보, 사고 통계, 사망률, 추세와 같은 다양한 종류의 데이터와 사람들을 다양한 위험 범주로 분류하는 데 사용되는 여러 제3자 정보 출처의 분석이었습니다. , 사기로 인한 손실을 방지하고 비용을 최적화합니다. 디지털 정보 수집 및 처리의 채택을 향한 급속한 움직임은 각 고객에 대한 복잡한 행동 패턴을 구축하고 특정 위험 등급을 지정하는 데 사용할 수 있는 여러 가지 새로운 소스를 보험 업계에 개방했습니다. 가장 인기 있는 새로운 데이터 소스는 온라인 쇼핑 패턴, 인터넷 브라우징 행동, 소셜 미디어 존재 및 활동을 포함하는 온라인 행동과 자동차, 드론, 스마트 홈과 같이 우리가 사용하는 많은 스마트 장치에 내장된 센서에 의해 익명으로 그려진 데이터입니다. , 사물 인터넷 등 이러한 새로운 소스의 데이터를 기존 소스에서 가져온 데이터와 결합하여 사람의 라이프스타일과 행동에 대한 통찰력을 실시간으로 생성하여 지속적인 경쟁 우위를 구축하는 데 사용할 수 있습니다.

보험 분야에서 빅 데이터의 응용

보험 업계의 전문가들은 기업이 보험 부문에서 경쟁력을 유지할 수 있는 능력이 데이터에 액세스하고 데이터에서 새로운 위험 관련 관점을 도출하는 방법에 점점 더 의존하게 될 것이라고 생각합니다. 빅 데이터의 사용은 신중한 행동을 장려하기 위한 새로운 접근 방식을 발견하는 것을 가능하게 하여 보험이 수행하는 역할이 인지된 위험으로부터의 정당한 보호에서 실제 예측 및 위험 예방으로 발전할 수 있도록 하는 신기술을 허용합니다. 빅 데이터가 보험 산업을 위해 할 수 있는 일을 살펴보세요:

고객 확보

고객이 제공하는 정형화된 지원서 양식의 답변에 의존하기 보다는 이메일과 같은 채널을 사용하면서 생성되는 막대한 양의 데이터를 분석하여 개인의 선호도와 행동에 대한 보다 정확한 인사이트를 얻을 수 있습니다. , 소셜 미디어 및 웹 브라우징 행동과 같은 전자 피드백의 기타 방법. 출처의 다양성과 비정형 데이터의 순전히 양은 보험 회사가 목표 프로필에 속하는 신규 고객 확보의 효율성을 높일 수 있도록 합니다.

고객 유지

고객 확보가 매우 어렵고 비용이 많이 들기 때문에 보험 회사는 기존 고객을 유지하는 데 집중해야 합니다. 갑자기 떠나는 고객은 없기 때문에 빅 데이터를 분석하면 불만의 초기 징후를 파악할 수 있으므로 보험사는 신속하게 대응하고 특정 불만 사항을 처리하고 일반적으로 서비스를 개선하여 공통적인 불만 사항을 제거할 수 있습니다. 고객 충성도는 불만의 주요 원인이 무엇인지에 대한 향상된 통찰력과 가격 변경, 할인 제공 등과 같은 다양한 방법으로 문제를 해결함으로써 증가할 수 있습니다.

위험 평가

보험 회사의 수익성은 전통적으로 얼마나 효율적이고 정확하게 고객의 위험을 평가하고 위험 문제를 해결하는 상품을 경쟁력 있는 가격으로 제공할 수 있는지에 달려 있습니다. 빅 데이터 기술의 적용은 위험 평가의 효율성과 정확성을 상당히 높여 더 나은 구조와 더 나은 가격의 보험 상품을 제공하는 것을 가능하게 합니다. 빅 데이터 기반 예측 모델링 방법을 통해 보험 회사는 개별 고객에게서 발생할 수 있는 특정 문제와 우려 사항을 평가하고 위험 프로필을 매우 정확하게 결정할 수 있습니다.

사기 방지 및 탐지

보험 사기 반대 연합(Coalition Against Insurance Fraud) 웹사이트인 http://www.insurancefraud.org에 따르면 미국 보험 회사는 사기 사건으로 인해 800억 달러 이상의 손실을 입었습니다. 그 결과 보험 회사의 수익성이 감소하고 모든 고객에 대한 보험료가 증가합니다. 보험사는 빅 데이터 모델링 기술을 사용하여 사기 행위에 연루되었을 가능성이 더 높은 고객을 파악하고 해당 애플리케이션을 더 자세히 조사할 수 있습니다.

서비스 및 가격 개인화

빅 데이터의 가장 큰 장점 중 하나는 방대한 양의 비정형 데이터를 분석함으로써 보험사가 고객이 진정으로 필요로 하는 것이 무엇인지 더 잘 이해할 수 있다는 점입니다. 그런 다음 보험 회사는 정보를 활용하여 그의 행동 패턴과 병력을 고려하여 보다 맞춤화된 제안을 구성할 수 있습니다. 그 결과 고객의 요구에 더 적합하고 고객의 예산에 더 적합하면서도 이해관계자 만족에 필요한 수익성과 안전성을 보험사에 제공하는 제품이 탄생했습니다.

결론

빅 데이터는 보험 부문에 여러 가지 이점이 있습니다. 수많은 수동 프로세스를 자동화하여 더 정확하고 효율적으로 만들고, 운영 비용을 절감하고, 고객에게 더 잘 맞는 새로운 정책을 개발하는 데 도움을 줄 뿐만 아니라 경쟁 우위를 제공하거나 고객 확보 및 유지를 개선할 수 있습니다.