Jak Big Data rewolucjonizuje sektor ubezpieczeń i pomaga mu stać się bardziej konkurencyjnym

Sektor usług finansowych, a zwłaszcza ubezpieczeń, zawsze był znany z konserwatywnego podejścia. Jednak, aby utrzymać przewagę konkurencyjną, bardzo ważne stało się dla nawet najbardziej konserwatywnych ubezpieczycieli przyjęcie nowych technologii, takich jak Big Data, która pomaga firmom przetwarzać bardzo duże ilości informacji, zwiększać efektywność przepływu pracy, projektować produkty, które faktycznie klienci potrzeby i obniżyć koszty eksploatacji.

Wpływ Big Data na biznes

Wszystkie firmy generują ogromne ilości danych na temat swoich klientów i otoczenia konkurencyjnego. Wcześniej, gdy ich zdolność do przetwarzania tej gigantycznej ilości danych była ograniczona, firmy nie mogły wykorzystać tych danych do ulepszenia swoich produktów i usług ani uzyskać wglądu w zachowanie klientów, który pozwolił im uzyskać przewagę konkurencyjną. Jednak przy stosunkowo łatwym dostępie do ogromnej mocy obliczeniowej po niskich kosztach oraz możliwości zastosowania sztucznej technologii do analizy danych, łatwo stało się przekształcenie ich w sensowne informacje, które można zastosować na kilku frontach. Powszechnie Big Data służy do opracowywania nowych modeli dystrybucji i interakcji z klientami, takich jak czaty, robo-doradcy, wirtualni asystenci itp., aby poprawić jakość obsługi klienta i lepiej ukierunkować działania marketingowe. Big Data leży również u podstaw automatyzacji procesów, ponieważ pozwala na poprawę efektywności wewnętrznych przepływów pracy poprzez zastąpienie ręcznej interwencji automatyzacją. Ważną konsekwencją wpływu wdrożenia Big Data jest to, że umożliwia firmom tworzenie nowych koncepcji modeli biznesowych, które mogą zapewnić im ostrą przewagę konkurencyjną.

Implikacje Big Data dla konkurencji i innowacji

Podstawą ubezpieczenia tradycyjnie była analiza różnego rodzaju danych, takich jak dane osobowe posiadaczy polis, statystyki wypadków, wskaźniki śmiertelności i trendy, a także wiele zewnętrznych źródeł informacji, które są wykorzystywane do klasyfikowania osób do różnych kategorii ryzyka , zapobiegaj stratom wynikającym z oszustw i optymalizuj wydatki. Szybki ruch w kierunku przyjęcia cyfrowego gromadzenia i przetwarzania informacji otworzył kilka nowych źródeł dla branży ubezpieczeniowej, które można wykorzystać do zbudowania złożonego wzorca zachowań dla każdego klienta i przypisania określonej klasy ryzyka. Najpopularniejszymi nowymi źródłami danych są zachowania online, które obejmują wzorce zakupów online, zachowanie podczas przeglądania Internetu, obecność i aktywność w mediach społecznościowych oraz dane pobierane anonimowo przez czujniki wbudowane w wiele inteligentnych urządzeń, z których korzystamy, takich jak samochody, drony, inteligentne domy , Internet rzeczy itp. Dane z tych nowych źródeł można łączyć z danymi pochodzącymi ze źródeł tradycyjnych, aby uzyskać wgląd w styl życia i zachowanie danej osoby w czasie rzeczywistym, który można wykorzystać do ustanowienia trwałej przewagi konkurencyjnej.

Zastosowania Big Data w sektorze ubezpieczeniowym

W opinii ekspertów z branży ubezpieczeniowej zdolność do utrzymania przez firmy konkurencyjności w sektorze ubezpieczeniowym będzie w coraz większym stopniu zależeć od tego, jak będą one mogły uzyskać dostęp do danych i czerpać z nich nowe perspektywy związane z ryzykiem. Wykorzystanie Big Data może umożliwić odkrycie nowych podejść do zachęcania do rozważnego zachowania, co pozwoli nowym technologiom na przekształcenie roli ubezpieczeń od sprawiedliwej ochrony przed postrzeganym ryzykiem do faktycznego przewidywania i zapobiegania ryzyku. Rzut okiem na to, co Big Data może zrobić dla branży ubezpieczeniowej:

Pozyskiwanie Klientów

Zamiast polegać na odpowiedziach udzielonych przez klienta w ustrukturyzowanym formacie formularza zgłoszeniowego, można uzyskać dokładniejszy wgląd w preferencje i zachowania danej osoby, analizując ogromne ilości danych, które generuje podczas korzystania z kanałów, takich jak e-mail , media społecznościowe i inne metody elektronicznej informacji zwrotnej, takie jak zachowanie podczas przeglądania sieci. Różnorodność źródeł i ogromna ilość nieustrukturyzowanych danych pozwala zakładom ubezpieczeń na zwiększenie efektywności pozyskiwania nowych klientów, należących do profilu docelowego.

Utrzymanie klientów

Ponieważ pozyskiwanie klientów jest bardzo trudne i kosztowne, firmy ubezpieczeniowe muszą skoncentrować się na utrzymaniu dotychczasowych klientów. Ponieważ żaden klient nie opuszcza go nagle, analiza Big Data może ujawnić wczesne oznaki niezadowolenia, dzięki czemu firmy ubezpieczeniowe mogą szybko zareagować i zająć się konkretną reklamacją oraz ogólnie poprawić swoje usługi, aby usunąć typowe problemy. Lojalność klientów można zwiększyć dzięki lepszemu wglądowi w główne przyczyny niezadowolenia i rozwiązywaniu problemów na wiele sposobów, takich jak zmiana cen, oferowanie rabatów itp.

Ocena ryzyka

Rentowność firm ubezpieczeniowych jest tradycyjnie lubiana za tym, jak skutecznie i dokładnie mogą ocenić ryzyko swoich klientów i oferować im produkty, które rozwiązują problemy związane z ryzykiem, po konkurencyjnych cenach. Zastosowanie technologii Big Data może znacząco podnieść efektywność i dokładność oceny ryzyka, umożliwiając oferowanie produktów ubezpieczeniowych o lepszej strukturze i lepszej cenie. Metody modelowania predykcyjnego wykorzystujące big data umożliwiają również zakładom ubezpieczeń ocenę konkretnych problemów i obaw, jakie mogą pojawić się u klientów indywidualnych oraz bardzo dokładne określenie ich profilu ryzyka.

Zapobieganie i wykrywanie oszustw

Według http://www.insurancefraud.org, strony internetowej Koalicji Przeciwko Oszustwom Ubezpieczeniowym, amerykańskie firmy ubezpieczeniowe tracą ponad 80 miliardów dolarów z powodu oszustw. Efektem tego jest obniżona rentowność towarzystw ubezpieczeniowych i wzrost składek dla każdego klienta. Korzystając z technik modelowania Big Data, ubezpieczyciele mogą znaleźć klientów, którzy są bardziej narażeni na nieuczciwe praktyki, i bardziej szczegółowo zbadać ich zastosowanie.

Personalizacja usług i cen

Jedną z największych zalet Big Data jest to, że analiza ogromnych ilości nieustrukturyzowanych danych pomaga ubezpieczycielom lepiej zrozumieć, czego naprawdę potrzebuje klient. Firmy ubezpieczeniowe mogą następnie wykorzystać te informacje do ustrukturyzowania ofert, które są bardziej spersonalizowane, biorąc pod uwagę jego wzorce zachowań i historię medyczną. Rezultatem jest produkt lepiej dopasowany do potrzeb klienta, lepiej mieszczący się w jego budżecie, a jednocześnie zapewniający ubezpieczycielowi rentowność i bezpieczeństwo wymagane do zadowolenia interesariuszy.

Wniosek

Big Data ma wiele zalet dla sektora ubezpieczeniowego; może nie tylko zautomatyzować liczne ręczne procesy, czyniąc je bardziej dokładnymi i wydajnymi, obniżyć koszty operacyjne, pomóc w opracowaniu nowych polityk, które lepiej odpowiadają klientom, ale także zapewnić przewagę konkurencyjną lub lepsze pozyskiwanie i utrzymanie klientów.