Come i Big Data stanno rivoluzionando il settore assicurativo e aiutandolo a essere più competitivo

Il settore dei servizi finanziari, in particolare quello assicurativo, è sempre stato noto per il suo approccio conservativo. Tuttavia, per mantenere il vantaggio competitivo, è diventato molto importante anche per gli assicuratori più conservatori adottare nuove tecnologie come i Big Data, che aiutano le aziende a elaborare grandi quantità di informazioni, aumentare l'efficienza del flusso di lavoro, progettare prodotti che i clienti effettivamente necessità e ridurre i costi di esercizio.

L'impatto dei big data sul business

Tutte le aziende generano enormi quantità di dati sui propri clienti e sull'ambiente competitivo. In precedenza, quando la loro capacità di elaborare questa enorme quantità di dati era limitata, le aziende non potevano trarre vantaggio dai dati per migliorare i propri prodotti e servizi o ottenere un'idea del comportamento dei clienti che consentisse loro di ottenere un vantaggio competitivo. Tuttavia, con l'accesso relativamente facile a un'enorme potenza di calcolo a costi economici e la capacità di applicare la tecnologia artificiale per analizzare i dati, è diventato facile convertirli in informazioni significative che possono essere applicate su più fronti. Comunemente, i Big Data vengono utilizzati per sviluppare nuovi modelli di distribuzione e interazione con i clienti come chat box, robo-advisor, assistenti virtuali, ecc. per migliorare la qualità dell'esperienza del cliente e rendere gli sforzi di marketing più finemente mirati. I Big Data sono anche al centro dell'automazione dei processi in quanto consentono di migliorare l'efficienza dei flussi di lavoro interni sostituendo l'intervento manuale con l'automazione. Un'importante ricaduta dell'impatto dell'implementazione dei Big Data è che consente alle aziende di creare nuovi concetti di modello di business in grado di fornire loro un forte vantaggio competitivo.

Le implicazioni dei Big Data per la concorrenza e l'innovazione

La base dell'assicurazione è stata tradizionalmente l'analisi di vari tipi di dati come le informazioni personali sugli assicurati, le statistiche sugli incidenti, i dati sulla mortalità e le tendenze, nonché molteplici fonti di informazioni di terze parti utilizzate per classificare le persone in diverse categorie di rischio , prevenire perdite dovute a frodi e ottimizzare le spese. Il rapido movimento verso l'adozione della raccolta e dell'elaborazione digitale delle informazioni ha aperto diverse nuove fonti per il settore assicurativo che possono essere utilizzate per costruire un complesso modello di comportamento per ciascun cliente e assegnare una specifica classe di rischio. Le nuove fonti di dati più popolari sono il comportamento online che include modelli di acquisto online, comportamento di navigazione in Internet e presenza e attività sui social media e dati disegnati in modo anonimo da sensori incorporati nei molti dispositivi intelligenti che utilizziamo come automobili, droni, case intelligenti , Internet delle cose, ecc. I dati provenienti da queste nuove fonti possono essere combinati con quelli estratti dalle fonti tradizionali per generare intuizioni sullo stile di vita e sul comportamento di una persona in tempo reale che possono essere utilizzate per stabilire un vantaggio competitivo duraturo.

Applicazioni dei Big Data nel settore assicurativo

È opinione degli esperti del settore assicurativo che la capacità di rimanere competitive nel settore assicurativo da parte delle compagnie dipenderà sempre più da come potranno accedere ai dati e trarne nuove prospettive relative al rischio. L'utilizzo dei Big Data può consentire di scoprire nuovi approcci per incoraggiare comportamenti prudenti consentendo così alle nuove tecnologie di consentire al ruolo svolto dalle assicurazioni di passare dalla giusta protezione dal rischio percepito all'effettiva previsione e prevenzione del rischio. Uno sguardo a ciò che i Big Data possono fare per il settore assicurativo:

Acquisizione di clienti

Piuttosto che fare affidamento sulle risposte fornite dal cliente in un formato strutturato di un modulo di domanda, è possibile ottenere informazioni più accurate sulle preferenze e sul comportamento di una persona analizzando l'enorme quantità di dati che genera durante l'utilizzo di canali come la posta elettronica , social media e altri metodi di feedback elettronico come il comportamento di navigazione sul Web. La diversità delle fonti e l'enorme mole di dati non strutturati consente alle compagnie di assicurazione di aumentare la propria efficienza nell'acquisizione di nuovi clienti appartenenti a un profilo mirato.

Fidelizzazione dei clienti

Poiché l'acquisizione di clienti è molto difficile e costosa, le compagnie assicurative devono concentrarsi sulla fidelizzazione dei clienti esistenti. Dal momento che nessun cliente lascia all'improvviso, l'analisi dei Big Data può rivelare i primi segnali di insoddisfazione in modo che le compagnie assicurative possano reagire rapidamente e affrontare lo specifico reclamo e in generale migliorare i loro servizi per rimuovere i punti deboli comuni. La fidelizzazione dei clienti può essere aumentata con una migliore comprensione di quali sono i principali motivi di insoddisfazione e affrontando i problemi in diversi modi, come modificare i prezzi, offrire sconti, ecc.

Valutazione del rischio

La redditività delle compagnie assicurative è tradizionalmente apprezzata dall'efficienza e dalla precisione con cui possono valutare il rischio dei propri clienti e offrire loro prodotti che affrontano i problemi di rischio a prezzi competitivi. L'applicazione delle tecnologie Big Data può elevare notevolmente l'efficienza e l'accuratezza della valutazione del rischio consentendo di offrire prodotti assicurativi meglio strutturati e con prezzi migliori. I metodi di modellazione predittiva abilitati per i big data consentono inoltre alle compagnie di assicurazione di effettuare una valutazione dei problemi e delle preoccupazioni specifiche che possono sorgere dai singoli clienti e di determinare in modo molto accurato il loro profilo di rischio.

Prevenzione e rilevamento delle frodi

Secondo http://www.insurancefraud.org, il sito web della Coalition Against Insurance Fraud, le compagnie assicurative americane perdono più di 80 miliardi di dollari a causa di episodi di frode. L'effetto di ciò è la riduzione della redditività delle compagnie assicurative e l'aumento dei premi per ogni singolo cliente. Utilizzando le tecniche di modellazione dei Big Data, gli assicuratori possono individuare i clienti che hanno maggiori probabilità di essere stati coinvolti in pratiche fraudolente e indagare sulla loro applicazione in modo più dettagliato.

Personalizzazione di Servizi e Prezzi

Uno dei maggiori vantaggi dei Big Data è che l'analisi di enormi quantità di dati non strutturati aiuta gli assicuratori a capire meglio ciò di cui il cliente ha veramente bisogno. Le compagnie assicurative possono quindi utilizzare le informazioni per strutturare offerte più personalizzate tenendo conto dei suoi modelli comportamentali e della sua storia medica. Il risultato è un prodotto che è più adatto alle esigenze del cliente, si adatta meglio al suo budget e tuttavia offre all'assicuratore la redditività e la sicurezza necessarie per la soddisfazione degli stakeholder.

Conclusione

I Big Data hanno molteplici vantaggi per il settore assicurativo; non solo può automatizzare numerosi processi manuali rendendoli più accurati ed efficienti, ridurre i costi operativi, aiutare a sviluppare nuove politiche più adatte ai clienti, ma anche offrire un vantaggio competitivo o migliorare l'acquisizione e la fidelizzazione dei clienti.