Как большие данные революционизируют страховой сектор и помогают ему стать более конкурентоспособным

Сектор финансовых услуг, особенно страхование, всегда был известен своим консервативным подходом. Тем не менее, чтобы сохранить конкурентное преимущество, даже для самых консервативных страховых компаний стало очень важно внедрять новые технологии, такие как большие данные, которые помогают компаниям обрабатывать очень большие объемы информации, повышать эффективность рабочего процесса, разрабатывать продукты, которые действительно нравятся клиентам. необходимости и снизить эксплуатационные расходы.

Влияние больших данных на бизнес

Все предприятия генерируют огромные объемы данных о своих клиентах и ​​конкурентной среде. Ранее, когда их способность обрабатывать этот гигантский объем данных была ограничена, предприятия не могли воспользоваться этими данными для улучшения своих продуктов и услуг или получить представление о поведении клиентов, что позволило бы им получить конкурентное преимущество. Однако благодаря относительно легкому доступу к огромной вычислительной мощности по низкой цене и возможности применять искусственные технологии для анализа данных стало легко преобразовывать их в значимую информацию, которую можно применять на нескольких фронтах. Обычно большие данные используются для разработки новых моделей распространения и взаимодействия с клиентами, таких как чаты, роботы-консультанты, виртуальные помощники и т. д., чтобы повысить качество обслуживания клиентов и сделать маркетинговые усилия более целенаправленными. Большие данные также лежат в основе автоматизации процессов, поскольку позволяют повысить эффективность внутренних рабочих процессов, заменив ручное вмешательство автоматизацией. Важным последствием влияния внедрения больших данных является то, что оно позволяет предприятиям создавать новые концепции бизнес-моделей, которые могут обеспечить им резкое конкурентное преимущество.

Значение больших данных для конкуренции и инноваций

Основой страхования традиционно был анализ различных видов данных, таких как личная информация о страхователях, статистика несчастных случаев, показатели смертности и тенденции, а также множество сторонних источников информации, которые используются для классификации людей по различным категориям риска. , предотвратите убытки от мошенничества и оптимизируйте расходы. Быстрое движение к внедрению сбора и обработки цифровой информации открыло для страховой отрасли несколько новых источников, которые можно использовать для построения сложной модели поведения для каждого клиента и присвоения ему определенного класса риска. Наиболее популярными новыми источниками данных являются онлайн-поведение, которое включает в себя шаблоны онлайн-покупок, поведение в Интернете, присутствие и активность в социальных сетях, а также данные, анонимно полученные датчиками, встроенными во многие используемые нами интеллектуальные устройства, такие как автомобили, дроны, умные дома. , Интернет вещей и т. д. Данные из этих новых источников можно комбинировать с данными, полученными из традиционных источников, для получения информации об образе жизни и поведении человека в режиме реального времени, которую можно использовать для создания устойчивого конкурентного преимущества.

Применение больших данных в страховом секторе

По мнению экспертов в страховом бизнесе, способность компаний оставаться конкурентоспособными в страховом секторе будет все больше зависеть от того, как они смогут получать доступ к данным и извлекать из них новые перспективы, связанные с рисками. Использование больших данных может позволить открыть новые подходы для поощрения благоразумного поведения, что позволит новым технологиям позволить страхованию перейти от простой защиты от предполагаемого риска к фактическому прогнозированию и предотвращению риска. Взгляд на то, что большие данные могут сделать для страховой отрасли:

Приобретение клиентов

Вместо того, чтобы полагаться на ответы, предоставленные клиентом в структурированном формате формы заявки, можно получить более точное представление о предпочтениях и поведении человека, анализируя огромные объемы данных, которые он генерирует при использовании таких каналов, как электронная почта. , социальные сети и другие методы электронной обратной связи, такие как поведение при просмотре веб-страниц. Разнообразие источников и огромное количество неструктурированных данных позволяет страховым компаниям повысить эффективность привлечения новых клиентов целевого профиля.

Удержание клиентов

Поскольку привлечение клиентов очень сложно и дорого, страховые компании должны сосредоточиться на удержании своих существующих клиентов. Поскольку ни один клиент не уходит внезапно, анализ больших данных может выявить ранние признаки любой неудовлетворенности, чтобы страховые компании могли быстро отреагировать и рассмотреть конкретную жалобу и в целом улучшить свои услуги, чтобы устранить общие проблемы. Лояльность клиентов можно повысить за счет лучшего понимания основных причин неудовлетворенности и решения проблем различными способами, такими как изменение цен, предложение скидок и т. д.

Оценка риска

Рентабельность страховых компаний традиционно определяется тем, насколько эффективно и точно они могут оценивать риски своих клиентов и предлагать им продукты, которые решают проблемы риска по конкурентоспособным ценам. Применение технологий Big Data может существенно повысить эффективность и точность оценки рисков, что позволит предлагать страховые продукты с лучшей структурой и более выгодной ценой. Методы прогнозного моделирования на основе больших данных также позволяют страховым компаниям оценивать конкретные проблемы и опасения, которые могут возникнуть у отдельных клиентов, и очень точно определять их профиль риска.

Предотвращение и обнаружение мошенничества

По данным http://www.insurancefraud.org, веб-сайта Коалиции против страхового мошенничества, американские страховые компании теряют более 80 миллиардов долларов из-за случаев мошенничества. Следствием этого является снижение прибыльности страховых компаний и увеличение премий для каждого клиента. Используя методы моделирования больших данных, страховщики могут выявить клиентов, которые с большей вероятностью были замешаны в мошеннических действиях, и более подробно исследовать их заявки.

Персонализация услуг и ценообразование

Одним из самых больших преимуществ больших данных является то, что анализ огромных объемов неструктурированных данных помогает страховщикам лучше понять, что действительно нужно клиенту. Затем страховые компании могут использовать эту информацию для составления более индивидуальных предложений, принимая во внимание его поведенческие модели и историю болезни. Результатом является продукт, который больше соответствует потребностям клиента, лучше соответствует его бюджету и в то же время обеспечивает страховщику прибыльность и безопасность, необходимые для удовлетворения заинтересованных сторон.

Вывод

Большие данные имеют множество преимуществ для страхового сектора; он не только может автоматизировать многочисленные ручные процессы, делая их более точными и эффективными, снижая эксплуатационные расходы, помогая в разработке новых политик, которые лучше подходят клиентам, но также обеспечивает конкурентное преимущество или улучшает привлечение и удержание клиентов.