לא עוד מוגבל הטכנולוגיה, נתונים גדולים הפך להיות חלק בלתי נפרד במתן פתרונות האתגרים ארוכי הענף של הביטוח. בלב הענף, חתמים מעריכים את הסיכונים בביטוח אדם מסוים וקובעים פרמיה עבור הפוליסה בהתאם. השימוש בנתונים כספיים, בנתונים האקטואריים, בנתוני התביעות ובנתוני הסיכון מכסה כמעט כל החלטה חשובה שחברת הביטוח עושה.

בעוד התעשייה עשתה התקדמות לכידת וניתוח של רוב נתונים מובנים הקשורים המבוטחים שלהם, את עוצמת הקול של נתונים בלתי מובנים untructured נשאר רק בעל ערך. נתונים לא מובנים מתייחסים למקורות שיתוף מידע כגון הזנות חדשות בזמן אמת, מדיה חברתית וערוצים ניידים אחרים.

כדי ליצור יתרון תחרותי ולהצליח בסביבה דינמית זו, מבטחים חייבים למנף את הערך של נתונים גדולים. כמו החיתום ממשיך לנהוג תמחור ביטוח, נתונים גדולים וניתוח יש גם השפעות עמוקות על תובנות הלקוח, ניהול תביעות וניהול סיכונים.

-> ->

מבנה ענף ביטוח

בליבתו, ענף הביטוח מקיף את ניהול הסיכון של הפרט. בין ביטוח חיים, ביטוח בריאות וחבויות, גובות חברות פרמיות על פוליסות ומשקיעות אותן בהחזקות עד לקבלת תביעות. אם הסכום המקסימלי ששולם גבוה מפרמיות שנאספו, המדיניות הראשונית העריכו את רמת הסיכון של הפרט.

מספר גורמים כל הזמן מחושבים על מנת להבטיח מדיניות מתאימה מונפקים. אקטואר מסייע בעיצוב פוליסות ביטוח באמצעות מידע העבר כדי לנתח את ההשלכות הכספיות ואת הסיכונים. כמו כן, חתם ישתמש בנתונים אקטואריים לצד נתונים כספיים ודוחות תביעות, שיקבעו את רמת הכיסוי המתאימה ותנאי הכיסוי. אם המחיר נמוך מדי אזי שולי הרווח עשויים להיות בלתי הולמים, ואם המחירים גבוהים מאוד, הלקוחות לא יקנו פוליסות מהחברה.

כמו מגמות בתעשיית הביטוח לכיוון תחרותי, חברות צריך להבדיל את עצמם באמצעות מבנים בעלות נמוכה, יעילות רבה יותר שביעות רצון הלקוחות. בכלכלה מונעת טכנולוגיה, נתונים גדולים מעניקים דרכים חדשות להפוך תהליכים אלה תוך עמידה בדרישות רגולטוריות מתפתחות. (לפרטים נוספים, ראה:

ההיסטוריה של הביטוח באמריקה תובנות לקוחות

בעקבות מגמות הטכנולוגיה והתקשורת, יחד עם הצמיחה המתקדמת של הנתונים, הכלכלה העצימה את "צרכי הלקוח . שינוי העדפות הלקוח הפעיל לחץ על חברות הביטוח כדי ליצור מוצרים פשוטים ושקופים יותר. חיזוי התנהגות הלקוחות וקבלת תובנה לערך הוא קריטי לפיתוח ואופטימיזציה של תביעות שיביאו לשיפור בשימור הלקוחות וברווחיותם.יישום תובנות מוקד טלפוני ללקוח, ניתוח שימור לקוחות והתנהגויות של לקוחות, מבטחים יכולים לתכנן לקוחות בצורה טובה יותר לתמיכה המתאימה.

באופן מסורתי, המדיניות נקבעה בהתבסס על מידע היסטורי. עם זאת, חוויית הלקוח מוכתבת כיום על ידי ערוצים ישירים ועקיפים. אינטראקציות ישירות כוללות מוקדים טלפוניים וסוכני ביטוח, ואילו ערוצים עקיפים כוללים מדיה חברתית ומסעות שיווק. באמצעות סביבה דינמית, שילוב לקוחות וציפיות הלקוח, על המבטחים להתמקד בהגדרת יחסי לקוחות ושקיפות.

ניהול תביעות

חלק מבוטח הוא היכולת להגיש תביעה. תביעת ביטוח הינה בקשה רשמית לחברת הביטוח לתשלום בעקבות אירוע במסגרת הפוליסה האמורה. למותר לציין, תביעות מזויפות הן מגיפה עבור תעשיית הביטוח. ההערכה היא כי 1 ב 10 כמעט 80 מיליארד דולר בשנה תביעות הונאה נעשים מדי שנה בארצות הברית.

ניתוחי חזוי יכול לשחק תפקיד קריטי בהתמודדות תביעות והונאה גדל הונאה. בשלב החיתום של הפוליסה, חברות הביטוח יכולות לנתח במהירות נתונים רבים על מנת לאתר מועמדים בעלי פוטנציאל הונאה. במהלך בקשת התביעות, חברות יכולות למנף מקורות נתונים פנימיים עם נתונים בלתי מובנים כדי לברר האם התביעה היא לגיטימית. ניטור בזמן אמת, באמצעות מדיה חברתית וערוצים דיגיטליים מספקים תובנה רבה יותר בכל מחזור התביעות.

זיהוי הונאה לא רק היתרונות של חברת הביטוח, אבל כתוצאה מכך תביעות לגיטימיות ניתן לעבד בצורה יעילה יותר. (לקבלת מידע נוסף, ראה:

האם ביטוח הבריאות שלי טוב בחו"ל? ניהול סיכונים

השינוי באופי של תעשיית הביטוח הביא סיכונים חדשים מפני קטסטרופות ותאימות לתקנות. כתוצאה מכך, ניהול סיכונים הופך חשוב יותר לארגון. במיוחד מודלים של קטסטרופה סיכון מנבא את ההפסד הפוטנציאלי המרבי מאירוע קטסטרופלי. עם נתונים גדולים וניתוח, מבטחים יכולים מודל מדיניות שילוב נתונים היסטוריים, תנאי מדיניות, נתוני החשיפה ומידע ביטוח משנה. כמו כן, חתמים יכולים מחיר מדיניות אסון מבוסס על גורמים גרעיני ולא על ידי העיר והמדינה. פתרון נתונים גדול מונע מאפשר תמחור מודלים להתעדכן בזמן אמת ולא כמה פעמים בשנה.

באופן מסורתי, טבעו של שינוי רפורמות תכופות ואימוץ של תקנות הוכיח להיות יקר לחברות הביטוח. חברות הביטוח כפופות באופן שגרתי לבדיקות וכל חוסר עמידה יכול להוביל לביקורת ציבורית, קנסות ומוניטין מוכתם. תקנות פדרליות רבות, כולל באזל III, Solvency II, Dodd-Frank ו- RMORSA Model Act, מחייבות את ענף הביטוח לקפוץ דרך חישוקים ביורוקרטיים רבים וקשים. כדי לעזור בשינויי תאימות ולצמצם עלויות, אלגוריתמים המבוססים על נתונים גדולים יכולים לעמוד בדרישות רגולטוריות גוברות. על ידי מעקב דינמי דבקות תאימות, ארגונים יכולים לשפר את קבלת ההחלטות למזער הפסדים.

השורה התחתונה

עם ההשפעות הגדולות כבר כספים, שיווק, בריאות, שילוב נתונים גדולים וניתוח בענף הביטוח היה איטי מהצפוי. למרות היתרונות הגלומים בה, האתגרים המשמעותיים מעכבים את אימוצם של נתונים גדולים על ידי מבטחים.

יש לציין, כי יש מחסור של אנשים בעלי מיומנויות ניתוח נתונים עם מומחיות בענף הביטוח. כתוצאה מכך, נתונים ממקורות פנימיים וחיצוניים אינם מסוגלים להשתלב בצורה יעילה במערך נתונים אחד. בשל האופי התחרותי של ענף הביטוח, חברות אשר שילבו בהצלחה נתונים גדולים וניתוח, יצרו יתרון תחרותי על ידי יישום מבנים בעלות נמוכה, יעילות רבה יותר ומעורבות פרו אקטיבית של לקוחות.