Улучшение оценки рисков с помощью больших данных: руководство для страховых компаний

В страховом бизнесе оценка рисков является основой, на которой базируются жизнеспособность полисов, ценообразование премий и общее управление претензиями. Традиционные методы неадекватны в преодолении сложных современных рисков, вызванных изменением технологического и потребительского ландшафта. Таким образом, появление больших данных становится расширенным ресурсом в этом отношении, что значительно меняет подходы страховщиков к оценке рисков с такой глубиной и широтой, которые больше не достижимы без больших данных.

Почему большие данные важны в страховании

Большие данные в страховании выходят за рамки простого объема; он охватывает разнообразие и скорость данных, доступных сейчас — от телематики транспортных средств в режиме реального времени и портативных мониторов здоровья до социальных сетей и обширных публичных записей. Эти наборы данных обеспечивают более динамичную и детальную картину рисков, позволяя страховщикам более точно и эффективно прогнозировать и определять цены на полисы.

Решение проблем

Несмотря на свой потенциал, интеграция больших данных в оценку рисков сопряжена с трудностями. Страховщикам приходится сталкиваться с проблемами конфиденциальности данных, сложности интеграции и требования к высоким навыкам анализа. Кроме того, объем данных может быть огромным, если у вас нет инструментов и методов для его использования.

Следующее введение объяснит, как большие данные меняют оценку рисков в страховом бизнесе. Мы рассмотрим, какие типы данных представляют наибольшую ценность, как их можно анализировать для прогнозирования результатов и какие инструменты облегчат эту интеграцию — все необходимое для процветания вашей компании на рынке, основанном на данных.

Использование больших данных для расширенного профилирования рисков

Точное профилирование рисков, основанное на полных данных в режиме реального времени, является ключевым фактором конкурентоспособности и прибыльности страхового бизнеса. Большие данные представляют собой значительную возможность для более глубокого понимания факторов риска, которые варьируются от индивидуальных особенностей здоровья до сложной логистики цепочки поставок. В этом разделе будут рассмотрены типы больших данных, имеющих решающее значение для профилирования страховых рисков, а также технологии, обеспечивающие эту аналитическую мощь.

Ключевые источники больших данных для страхования

• Социальные сети и поведение в Интернете. Информация, полученная из социальных сетей, может предоставить данные в режиме реального времени о выборе образа жизни и поведении, влияющих на уровни риска, таких как курение, физическая активность и привычки вождения.
• Данные Интернета вещей и датчиков. Такие устройства, как подключенные транспортные средства, технологии «умного дома» и носимые медицинские устройства, предоставляют страховщикам непрерывные потоки данных, что позволяет проводить более динамичную оценку рисков на основе моделей использования и поведения.
• Государственные и правительственные наборы данных. Публичные записи, такие как реестры рождений, смертей и браков, записи о собственности и данные переписи населения, предоставляют основополагающие данные, которые улучшают профилирование демографических рисков.

Интеграция больших данных с облачным программным обеспечением для страхования

Интеграция больших данных в процессы оценки рисков значительно облегчается в тех случаях, когда соответствующее страховое программное обеспечение использует облачные подходы. Помимо прочего, он обеспечивает масштабируемость при обработке больших объемов данных из различных источников и дает необходимую вычислительную мощность для анализа этих данных.

• Преимущества облачных систем:
  • Масштабируемость. Облачные среды могут масштабировать ресурсы вверх или вниз по мере необходимости, приспосабливаясь к огромному притоку данных из нескольких потоков без значительных капиталовложений в физическую инфраструктуру.
  • Гибкость. Облачные системы обеспечивают гибкость интеграции различных источников и форматов данных, что упрощает консолидацию и нормализацию данных для анализа.
  • Безопасность и соответствие требованиям. Благодаря надежным мерам безопасности и соответствию нормативным стандартам облачное страховое программное обеспечение гарантирует, что обработка данных соответствует законодательным требованиям.

Практическое применение и влияние

• Практический пример: Примером может служить страховая компания, которая использовала облачное программное обеспечение для интеграции данных от погодных датчиков и исторических заявлений для прогнозирования районов с повышенным риском стихийных бедствий. Эта интеграция позволила им активно корректировать условия покрытия в уязвимых регионах и доводить до держателей полисов стратегии снижения рисков, тем самым сокращая количество претензий и повышая удовлетворенность клиентов.
• Влияние на отрасль: по мере того, как все больше страховщиков внедряют стратегии больших данных, чему способствуют облачные технологии, отраслевые стандарты смещаются в сторону более точного ценообразования, лучшего управления рисками и повышения прозрачности, что в конечном итоге приводит к повышению доверия и лояльности клиентов.

Внедрение решений больших данных для оценки рисков

Решения на основе больших данных для оценки рисков — это прагматичная реальность, которую страховые компании должны принять, чтобы раскрыть весь потенциал огромных ресурсов данных. В этом разделе освещаются шаги и соображения по интеграции технологий больших данных в процесс оценки страховых рисков, чтобы обеспечить технологическую интеграцию, соответствие бизнес-целям и соответствие нормативным требованиям.

Настройка инфраструктуры для больших данных

Разработка надежной ИТ-инфраструктуры:

• Хранение данных. Чтобы учесть разнообразие и объем источников данных, выбирайте масштабируемые решения для хранения, которые могут обрабатывать большие объемы данных, например облачное хранилище или озера данных.
• Вычислительная мощность. Внедряйте мощные инструменты обработки для быстрого анализа больших наборов данных, используя такие технологии, как Hadoop или Spark, предназначенные для обработки больших данных.

Пример реализации: страховая компания среднего размера внедрила решение для хранения данных на базе Hadoop для агрегирования данных из автомобильной телематики, социальных сетей и метеостанций, что позволило более детально оценить риски в своем подразделении автострахования.

Интеграция расширенной аналитики и машинного обучения

Использование моделей машинного обучения:

• Предиктивная аналитика: используйте алгоритмы машинного обучения для прогнозирования рисков на основе исторических данных и входных данных в реальном времени. Этот подход может улучшить сегментацию рисков и определение премий.
• Автоматизация: автоматизируйте рутинные задачи анализа данных, чтобы повысить эффективность и уменьшить количество человеческих ошибок, позволяя специалистам по данным и аналитикам сосредоточиться на более сложных оценках рисков.

Практическое применение: страховая фирма использовала машинное обучение для анализа исторических данных о претензиях и выявления закономерностей, которые помогли предсказать, какие держатели полисов с большей вероятностью будут подавать иски. Это понимание позволило им соответствующим образом скорректировать премии и более эффективно управлять рисками.

Обеспечение безопасности данных и соответствие нормативным требованиям

Поддержание высоких стандартов безопасности данных:

• Шифрование и маскировка данных. Методы шифрования и маскировки данных защищают конфиденциальную информацию, предотвращают утечку данных и обеспечивают конфиденциальность.
• Контроль доступа. Внедрите строгий контроль доступа и контрольные журналы, чтобы гарантировать, что только авторизованный персонал сможет получить доступ к конфиденциальным данным.

Соблюдение правил:

• Будьте в курсе нормативных требований, таких как GDPR или HIPAA, которые регулируют использование персональных данных. Убедитесь, что все процессы обработки данных соответствуют этим правилам, чтобы избежать юридических санкций и защитить конфиденциальность потребителей.

Пример стратегии обеспечения соответствия: крупная медицинская страховая компания обновила свои платформы данных, чтобы они соответствовали новому GDPR, внедрив улучшенное шифрование данных и более строгий контроль доступа, гарантируя, что данные пациентов надежно управляются и соответствуют законам ЕС.

Революция в оценке рисков с помощью больших данных в страховом секторе

Когда мы завершаем наше исследование по интеграции больших данных в оценку рисков страховых компаний, становится ясно, что этот технологический прогресс открывает огромные возможности для отрасли.

Резюме основных идей:

• Расширенное профилирование рисков. Большие данные позволяют более подробно и точно профилировать риски за счет использования данных из различных источников, таких как социальные сети, устройства Интернета вещей и общедоступные записи. Такое улучшенное профилирование позволяет более точно определять цены и лучше сегментировать держателей полисов.
• Эффективная интеграция данных. Внедрение облачного программного обеспечения для страхования и передовых аналитических инструментов, включая модели машинного обучения, помогает беспрепятственно интегрировать и анализировать данные, предоставляя полезную информацию, которая может значительно улучшить процессы принятия решений.
• Приверженность безопасности и соблюдению нормативных требований. Поддержание строгих стандартов безопасности данных и обеспечение соблюдения соответствующих нормативных требований имеют первостепенное значение. Страховые компании должны уделять приоритетное внимание этим аспектам, чтобы защитить конфиденциальную информацию и завоевать доверие клиентов.

Применение этих идей:

Страховые компании, желающие внедрить большие данные, должны начать с четкой стратегии, которая включает инвестиции в инфраструктуру, обучение персонала новым аналитическим инструментам, а также пристальное внимание к безопасности данных и соблюдению нормативных требований. Таким образом, страховщики смогут более эффективно управлять рисками, одновременно улучшая взаимодействие с клиентами за счет более индивидуальных предложений и проактивного обслуживания.

Большие данные — это не просто инструмент оценки рисков, это преобразующий элемент, который меняет ландшафт страховой отрасли. Компании, которые примут эти изменения, окажутся в авангарде инноваций, готовые решать будущие задачи с большей устойчивостью и гибкостью. Поскольку отрасль продолжает развиваться, оставаться впереди в значительном использовании данных будет ключом к поддержанию конкурентного преимущества и созданию ценности для акционеров и клиентов.