Non più limitato alla tecnologia, i grandi dati sono diventati fondamentali per fornire soluzioni alle sfide di lunga data del settore assicurativo. Al centro dell'industria, i sottoscrittori valutano i rischi di assicurare una persona particolare e impostano di conseguenza un premio per la politica. L'utilizzo di dati finanziari, dati attuariali, dati relativi ai sinistri e dati relativi ai rischi coprono praticamente ogni decisione importante da parte di un'impresa di assicurazione.

Mentre l'industria ha fatto progressi nella acquisizione e nell'analisi della maggior parte dei dati strutturati associati ai propri assicurati, il volume di dati non strutturati non utilizzati rimane altrettanto prezioso. I dati non strutturati si riferiscono a fonti di condivisione delle informazioni, quali feed di notizie in tempo reale, social media e altri canali mobili.

Per creare un vantaggio competitivo e riuscire in questo ambiente dinamico, gli assicuratori devono sfruttare il valore di grandi dati. Poiché la sottoscrizione continua a guidare i prezzi delle assicurazioni, grandi dati e analisi hanno anche avuto profondi effetti sulle intuizioni dei clienti, sulla gestione dei sinistri e sulla gestione dei rischi.

Struttura dell'industria assicurativa

Nel suo nucleo, l'industria assicurativa comprende la gestione del rischio di un individuo. Tra assicurazione sulla vita, sulla salute e sulla responsabilità, le aziende raccolgono premi sulle politiche e li investono in aziende finché non viene richiesto un credito. Se l'importo massimo versato è superiore ai premi raccolti, la politica iniziale ha sottovalutato il livello di rischio individuale.

Un certo numero di fattori vengono costantemente calcolati per assicurare che vengano emesse politiche appropriate. Un attuario aiuta a definire politiche di assicurazione utilizzando le informazioni precedenti per analizzare le conseguenze ei rischi finanziari. Allo stesso modo, un sottoscrittore utilizzerà i dati dell'attuario insieme ai dati finanziari e ai rapporti sui sinistri per decidere l'adeguato livello di copertura e le condizioni di copertura. Se il prezzo è troppo basso, i margini di profitto potrebbero essere inadeguati e se i prezzi sono molto alti, i clienti non comprenderanno politiche aziendali.

Poiché l'industria assicurativa si sviluppa verso una forte competizione, le aziende devono differenziarsi attraverso strutture a basso costo, maggiore efficienza e soddisfazione del cliente. In un'economia basata su tecnologie, i grandi dati ispirano nuovi modi per trasformare questi processi e incontrando anche l'evoluzione della normativa.

. Customer Insights Seguendo le tendenze tecnologiche e di comunicazione in connessione con la crescita esplosiva dei dati, l'economia ha potenziato la "customer-centricity ". Cambiare le preferenze dei clienti ha fatto pressione sulle compagnie di assicurazione per creare prodotti più semplici e trasparenti. Prevedere il comportamento del cliente e ottenere la comprensione del valore è fondamentale per lo sviluppo e l'ottimizzazione delle rivendicazioni che comportano una migliore conservazione e redditività dei clienti.Applicando approfondimenti ai call center dei clienti, all'analisi del cliente e al comportamento dei clienti, gli assicuratori possono orientare meglio i clienti al supporto appropriato.

Tradizionalmente, le politiche sono state determinate in base alle informazioni storiche. Tuttavia, l'esperienza del cliente è dettata da canali diretti e indiretti. Le interazioni dirette includono centri di chiamata e agenti di assicurazione, mentre i canali indiretti includono i media sociali e le campagne di marketing. Attraverso un ambiente dinamico, coinvolgendo i clienti e soddisfacendo le aspettative dei clienti, gli assicuratori devono concentrarsi sulla ridefinizione delle relazioni con i clienti e la trasparenza.

Claim Claim Management

Una parte dell'essere assicurata è la possibilità di presentare una richiesta. Una richiesta di assicurazione è una richiesta formale per la società di assicurazioni per il pagamento a seguito di un evento nei termini della politica dichiarata. Inutile dire che le rivendicazioni fraudolente sono una peste per l'industria assicurativa. Si stima che ogni anno negli Stati Uniti si effettuano annualmente 1 su 10 e quasi 80 miliardi di dollari in denunce fraudolente.

Le analisi preventive possono svolgere un ruolo fondamentale nell'affrontare crescenti pretese e perdite fraudolente. Alla fase di sottoscrizione di una politica, le compagnie di assicurazione possono analizzare rapidamente dati voluminosi per individuare i candidati probabilmente fraudolenti. Durante la richiesta di sinistro, le aziende possono sfruttare fonti di dati interni con dati non strutturati per identificare se la richiesta è legittima. Il monitoraggio in tempo reale, attraverso i social media e i canali digitali, forniscono una maggiore comprensione per tutto il ciclo dei sinistri.

La rilevazione di frodi non solo beneficia della compagnia assicurativa, ma pertanto i reclami legittimi possono essere trattati in modo più efficiente.

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Gestione del rischio La natura mutevole dell'industria assicurativa ha portato nuovi rischi per catastrofi e conformità normativa. (Per ulteriori informazioni, vedere: È la mia assicurazione sanitaria all'estero? Di conseguenza, la gestione del rischio diventa più importante per l'organizzazione. In particolare la modellazione del rischio di catastrofe prevede la perdita di potenziale massima da un evento catastrofico. Con grandi dati e analisi, gli assicuratori possono modellare le politiche che integrano dati storici, condizioni politiche, dati di esposizione e informazioni sulle riassicurazione. Allo stesso modo, i sottoscrittori possono valutare le politiche di catastrofe basate su fattori granulari piuttosto che per città e stato. Una grande soluzione dedicata ai dati consente di aggiornare i modelli di prezzi in tempo reale piuttosto che poche volte l'anno.

Tradizionalmente, la natura delle riforme che cambiano spesso e l'adozione di regolamenti si è rivelata costosa per le compagnie di assicurazione. Le compagnie di assicurazione sono regolarmente soggette a esami e qualunque incompatibilità può portare a un controllo pubblico, alle multe e ad una reputazione tristi. Molte normative federali, tra cui Basilea III, Solvency II, Dodd-Frank e RMORSA Model Act, richiedono che l'industria assicurativa passi attraverso molti e difficili burocratici. Per contribuire a rispettare le modifiche della conformità e ridurre i costi, gli algoritmi basati su grandi dati possono soddisfare le crescenti esigenze normative. Monitorando dinamicamente e aderendo alla conformità, le organizzazioni possono migliorare la decisione e ridurre al minimo le perdite.

La linea di fondo

Con grandi impatti già in finanza, marketing e assistenza sanitaria, l'integrazione di grandi dati e analisi nel settore assicurativo è stata più lenta del previsto. Nonostante i benefici inerenti, sfide significative ostacolano l'adozione di grandi dati da parte degli assicuratori.

In particolare, c'è una carenza di individui che possiedono capacità di analisi dei dati con competenze nel settore assicurativo. Di conseguenza, i dati provenienti da fonti interne ed esterne non possono essere effettivamente integrati in un singolo set di dati. A causa della natura altamente competitiva dell'industria assicurativa, le aziende che hanno integrato con successo grandi dati e analisi hanno creato un vantaggio competitivo implementando strutture a basso costo, maggiore efficienza e impegno proattivo dei clienti.