Cum Big Data revoluționează sectorul asigurărilor și îl ajută să fie mai competitiv

Sectorul serviciilor financiare, în special asigurările, a fost întotdeauna cunoscut pentru abordarea sa conservatoare. Cu toate acestea, pentru a menține avantajul competitiv, a devenit foarte important chiar și pentru cei mai conservatori dintre asigurători să adopte noi tehnologii precum Big Data, care ajută companiile să proceseze cantități foarte mari de informații, să crească eficiența fluxului de lucru, să proiecteze produse pe care clienții de fapt. nevoie și reduce costurile de operare.

Impactul Big Data asupra afacerilor

Toate companiile generează cantități uriașe de date despre clienții lor și despre mediul competitiv. Anterior, când capacitatea lor de a procesa această cantitate uriașă de date era limitată, companiile nu puteau profita de date pentru a-și îmbunătăți produsele și serviciile sau pentru a obține o perspectivă asupra comportamentului clienților care să le permită să obțină un avantaj competitiv. Cu toate acestea, datorită accesului relativ ușor la o putere de calcul masivă la costuri ieftine și a capacității de a aplica tehnologie artificială pentru a analiza datele, a devenit ușor să le convertești în informații semnificative care pot fi aplicate pe mai multe fronturi. În mod obișnuit, Big Data este folosită pentru a dezvolta noi modele de distribuție și interacțiune cu clienții, cum ar fi casete de chat, robo-advisors, asistenți virtuali etc., pentru a îmbunătăți calitatea experienței clienților și a face eforturile de marketing mai bine direcționate. Big Data se află, de asemenea, în centrul automatizării proceselor, deoarece permite îmbunătățirea eficienței fluxurilor de lucru interne prin înlocuirea intervenției manuale cu automatizare. O consecință importantă a impactului implementării Big Data este că le permite companiilor să creeze noi concepte de model de afaceri care le pot oferi un avantaj competitiv puternic.

Implicațiile Big Data pentru concurență și inovare

Baza asigurării a fost în mod tradițional analiza diferitelor tipuri de date, cum ar fi informațiile personale despre asigurați, statisticile accidentelor, cifrele mortalității și tendințele, precum și mai multe surse terțe de informații care sunt utilizate pentru a clasifica oamenii în diferite categorii de risc. , preveniți pierderile din fraudă și optimizați cheltuielile. Mișcarea rapidă către adoptarea colectării și procesării informațiilor digitale a deschis mai multe surse noi industriei asigurărilor care pot fi folosite pentru a construi un model complex de comportament pentru fiecare client și pentru a atribui o anumită clasă de risc. Cele mai populare surse noi de date sunt comportamentul online care include modele de cumpărături online, comportamentul de navigare pe internet și prezența și activitatea pe rețelele sociale și datele extrase anonim de senzori care sunt încorporați în numeroasele dispozitive inteligente pe care le folosim, cum ar fi mașini, drone, case inteligente. , Internetul lucrurilor etc. Datele din aceste noi surse pot fi combinate cu cele extrase din sursele tradiționale pentru a genera informații despre stilul de viață și comportamentul unei persoane în timp real, care pot fi utilizate pentru a stabili un avantaj competitiv de durată.

Aplicații ale Big Data în sectorul asigurărilor

Opinia experților din domeniul asigurărilor este că capacitatea companiilor de a rămâne competitive în sectorul asigurărilor va depinde din ce în ce mai mult de modul în care pot accesa datele și de a deriva perspective noi legate de riscuri din acestea. Utilizarea Big Data poate face posibilă descoperirea de noi abordări pentru încurajarea comportamentului prudent, permițând astfel noilor tehnologii să permită rolului jucat de asigurări să treacă de la doar protecția împotriva riscului perceput la previziunea și prevenirea efectivă a riscului. O privire asupra a ceea ce Big Data poate face pentru industria asigurărilor:

Achiziția de Clienți

În loc să te bazezi pe răspunsurile oferite de client într-un format structurat al unui formular de cerere, este posibil să obții perspective mai precise asupra preferințelor și comportamentului unei persoane prin analizarea cantităților uriașe de date pe care le generează în timpul utilizării canalelor precum e-mailul. , rețelele sociale și alte metode de feedback electronic, cum ar fi comportamentul de navigare pe web. Diversitatea surselor și cantitatea mare de date nestructurate face posibil ca companiile de asigurări să își mărească eficiența în achiziționarea de noi clienți aparținând unui profil vizat.

Retenție client

Având în vedere că achiziționarea clienților este foarte dificilă și costisitoare, companiile de asigurări trebuie să se concentreze pe păstrarea clienților existenți. Deoarece niciun client nu pleacă brusc, analiza Big Data poate dezvălui semne timpurii ale oricărei nemulțumiri, astfel încât companiile de asigurări să poată reacționa rapid și să rezolve reclamația specifică și, în general, să își îmbunătățească serviciile pentru a elimina punctele comune de durere. Loialitatea clienților poate fi sporită cu o perspectivă îmbunătățită asupra principalelor motive ale nemulțumirii și prin abordarea problemelor în mai multe moduri, cum ar fi modificarea prețurilor, oferirea de reduceri etc.

Evaluarea riscului

Rentabilitatea companiilor de asigurări este în mod tradițional apreciată de cât de eficient și de acuratețe pot evalua riscul clienților lor și le pot oferi produse care abordează preocupările legate de risc la prețuri competitive. Aplicarea tehnologiilor Big Data poate crește substanțial eficiența și acuratețea evaluării riscurilor, făcând posibilă oferirea de produse de asigurare mai bine structurate și cu prețuri mai bune. Metodele de modelare predictivă bazate pe date mari le permit companiilor de asigurări să facă o evaluare a problemelor și preocupărilor specifice care pot apărea de la clienții individuali și să determine foarte precis profilul de risc al acestora.

Prevenirea și detectarea fraudei

Potrivit http://www.insurancefraud.org, site-ul Coalition Against Insurance Fraud, companiile de asigurări americane pierd peste 80 de miliarde de dolari din cauza incidentelor de fraudă. Efectul acestui lucru este reducerea profitabilității companiilor de asigurări și creșterea primelor pentru fiecare client. Folosind tehnici de modelare Big Data, asigurătorii pot identifica clienții care sunt mai probabil să fi fost implicați în practici frauduloase și să investigheze aplicația acestora mai detaliat.

Personalizarea Serviciilor și Prețuri

Printre cele mai mari avantaje ale Big Data este că analiza unor cantități masive de date nestructurate ajută asigurătorii să înțeleagă mai bine de ce are cu adevărat nevoie clientul. Companiile de asigurări pot apoi utiliza informațiile pentru a structura oferte care sunt mai personalizate, ținând cont de modelele sale comportamentale și istoricul medical. Rezultatul este un produs care este mai potrivit nevoilor clientului, se potrivește mai bine bugetului acestuia și, totuși, oferă asigurătorului profitabilitatea și siguranța necesare pentru satisfacția părților interesate.

Concluzie

Big Data are multiple beneficii pentru sectorul asigurărilor; nu numai că poate automatiza numeroase procese manuale făcându-le mai precise și mai eficiente, poate reduce costurile de operare, poate ajuta la dezvoltarea de noi politici care se potrivește mai bine clienților, dar, de asemenea, oferă un avantaj competitiv sau îmbunătățirea achiziției și reținerii clienților.