Inte längre begränsad till teknik, stora data har blivit integrerade för att tillhandahålla lösningar på försäkringsbranschens långvariga utmaningar. I själva verket är det viktigt att försäkringsgivarna utvärderar riskerna med att försäkra en viss person och sätta ett premie för policyn i enlighet med detta. Användningen av finansiella data, aktuariella data, skadeuppgifter och riskdata täcker praktiskt taget alla viktiga beslut som ett försäkringsbolag gör.

Medan industrin har gjort framstegsupptagning och analyserar majoriteten av strukturerad data som är förknippade med sina försäkringstagare, är volymen av oanvända ostrukturerade data fortfarande lika värdefull. Ostrukturerad data refererar till informationskällor, såsom nyhetsflöden i realtid, sociala medier och andra mobilkanaler.

För att skapa en konkurrensfördel och lyckas i den dynamiska miljön måste försäkringsbolagen utnyttja värdet av stora data. Eftersom underwriting fortsätter att driva försäkringspriser har stora data och analyser också haft djupa effekter på kundinsikt, skadehantering och riskhantering.

Försäkringsbranschstruktur

I sin kärna omfattar försäkringsbranschen hanteringen av en persons risk. Mellan livs-, hälso- och ansvarsförsäkringar samlar företagen premier på policy och investerar dem i innehav tills fordringar begärs. Om det maximala utbetalade beloppet är större än de insamlade premierna, underskattade initialpolicy individens risknivå.

Ett antal faktorer beräknas ständigt för att säkerställa att lämpliga policyer utfärdas. En aktuari hjälper till att utforma försäkringspolicyer med hjälp av tidigare information för att analysera de ekonomiska konsekvenserna och riskerna. På samma sätt kommer en försäkringsgivare att utnyttja aktuariella data tillsammans med finansiella data och anmälningsrapporter för att bestämma lämplig täckningsnivå och täckningsvillkoren. Om priset är för lågt kan vinstmarginalerna vara otillräckliga, och om priserna är mycket höga kommer kunderna inte att köpa policyer från företaget.

När försäkringsbranschen trender mot mycket konkurrenskraftiga företag måste företagen differentiera sig genom lågkostnadsstrukturer, större effektivitet och kundnöjdhet. I en teknologidriven ekonomi inspirerar stora data nya sätt att omvandla dessa processer samtidigt som de följer regelbunden överensstämmelse. (För mer, se: Försäkringshistoria i Amerika .)

Kundernas insikter

Följande teknik- och kommunikationsutvecklingar i samband med den explosiva datautvecklingen har ekonomin fått "kundcentricitet ." Ändrade kundpreferenser har satt tryck på försäkringsbolag för att skapa enklare och mer transparenta produkter. Att förutsäga kundbeteende och få insikt i värde är avgörande för att utveckla och optimera fordringar som leder till förbättrad kundretention och lönsamhet.Genom att använda insikter till kundcentraler, kundretentionsanalyser och kundbeteenden kan försäkringsbolag bättre leda kunderna till lämpligt stöd.

Traditionellt bestämdes politiken utifrån historisk information. Dock är kundupplevelsen nu dikterad av direkta och indirekta kanaler. Direkta interaktioner inkluderar callcenter och försäkringsagenter medan indirekta kanaler inkluderar sociala medier och marknadsföringskampanjer. Genom en dynamisk miljö, engagera kunder och möta kundernas förväntningar måste försäkringsgivarna fokusera på att omdefiniera kundrelationer och öppenhet.

Fordringshantering

En del av att vara försäkrad är förmågan att lämna in en fordran. Ett försäkringsanspråk är en formell begäran till försäkringsbolaget för betalning efter en händelse enligt villkoren i den angivna policyn. Naturligtvis är bedrägliga fordringar en plåga för försäkringsbranschen. Det uppskattas att 1 till 10 och nästan 80 miljarder dollar årligen i bedrägliga fordringar görs årligen i USA.

Prediktiv analys kan spela en viktig roll när det gäller att hantera stigande bedrägerier och förluster. Vid försäkringsskede i en policy kan försäkringsbolag snabbt analysera volymdata för att upptäcka bedrägeri-sannolika sökande. Under ansökningsansökan kan företag utnyttja interna datakällor med ostrukturerad data för att identifiera om fordran är legitim. Övervakning i realtid, genom sociala medier och digitala kanaler, ger större insikt under hela kretsloppet.

Bedrägeribekämpning gagnar inte bara försäkringsbolaget, men som ett resultat kan lagliga skadestånd behandlas mer effektivt. (För mer, se: Är min sjukförsäkring bra utomlands? )

Riskhantering

Försäkringsbranschens förändrade karaktär har medfört nya risker från katastrofer och efterlevnad av regler. Som ett resultat blir riskhanteringen viktigare för organisationen. I synnerhet förmodar katastrofriskmodellering den maximala potentiella förlusten från en katastrofal händelse. Med stora data och analyser kan försäkringsbolag utforma policyer som integrerar historiska data, policyförhållanden, exponeringsdata och återförsäkringsinformation. På samma sätt kan försäkringsgivare prissätta katastrofpolitiken baserad på granulära faktorer snarare än genom stad och stat. En stor datadriven lösning gör att prissättningsmodellerna kan uppdateras i realtid snarare än några gånger om året.

Traditionellt har naturen av regelbundna reformer och antagande av förordningar visat sig vara dyrt för försäkringsbolagen. Försäkringsbolag är rutinmässigt föremål för undersökningar och eventuell inkompetens kan leda till offentlig granskning, böter och ett känt rykte. Många federala bestämmelser, däribland Basel III, Solvens II, Dodd-Frank och RMORSA Model Act, kräver att försäkringsbranschen hoppar igenom många, svåra byråkratiska hoops. För att hjälpa till att uppfylla överensstämmelsesförändringar och sänka kostnader kan algoritmer baserade på stora data uppfylla ökade krav på lagstiftning. Genom att dynamiskt övervaka och följa efterlevnaden kan organisationer förbättra beslutsfattandet och minimera förluster.

Bottom Line

Med stora effekter redan inom finans, marknadsföring och hälso- och sjukvård har integrering av stora data och analyser i försäkringsbranschen varit långsammare än väntat. Trots de inneboende fördelarna hindrar stora utmaningar att stora försäkringsgivare antar stora uppgifter.

Det är särskilt brist på individer som har dataanalyser med kompetens inom försäkringsbranschen. Som resultat kan data från interna och externa källor inte integreras effektivt i en enda dataset. På grund av försäkringsbranschens mycket konkurrenskraftiga karaktär har företag som framgångsrikt har integrerat stor data och analyser skapat en konkurrensfördel genom att implementera lågkostnadsstrukturer, större effektivitet och proaktivt kundengagemang.