大数据如何改变保险业

保险业向来相当保守,然而,采用新技术不仅是现代趋势,而且是保持竞争步伐的必要条件。在现代数字时代,大数据技术有助于处理海量信息,提高工作流程效率,降低运营成本。 

大数据如何改变业务

现代社会不断产生大量实时数据,通过人工智能处理,它成为对包括保险在内的大多数商业模式至关重要的宝贵信息来源。

大数据主要用于:

  • 新的分销模式——虚拟助理、机器人顾问和聊天机器人增强了客户互动并使营销更有针对性;
  • 流程自动化——替代人工,提高内部工作流程效率;
  • 新主张——它支持创建替代商业模式,例如,点对点概念或数字保险公司。

大数据和保险:对创新和竞争的影响

保险始终基于数据分析:事故统计、保单持有人的个人信息以及第三方来源有助于将人们分为不同的风险类别,防止欺诈损失并优化费用。数字社会的快速发展开辟了新的信息来源,可用于为每个特定客户创建复杂的行为模式,并精准确定他或她的风险等级。

有两个新数据源:

  • 在线行为——这包括社交媒体活动、在线购物行为、浏览活动等;
  • 传感器数据——来自物联网设备,如无人机、智能家居、汽车。

此类个人数据可以补充保险中使用的传统来源,实时了解一个人的生活方式和习惯,从而获得竞争优势。

大数据在保险业中的作用

正如日内瓦协会秘书长 Anna Maria D’Hulster 所建议的那样,“展望未来,获取数据以及从中获取新的风险相关见解的能力将成为保险业竞争力的关键因素。可以通过大数据设想鼓励谨慎行为的新方法,因此新技术使保险的作用从纯粹的风险保护演变为风险预测和预防。”

让我们仔细看看保险业的几个大数据解决方案。

客户获取

每个人都会通过社交网络、电子邮件和反馈生成大量数据,这比任何问卷或调查都能提供关于他们偏好的更准确的信息。通过分析此类非结构化数据,保险公司可以通过创建有助于获取新客户的有针对性的营销公司来提高效率。

客户留存

根据客户活动,算法可以识别客户不满意的早期迹象,这样就保险公司可以快速做出反应并改进服务。使用收集到的见解,保险公司可以专注于解决客户的问题、提供折扣,甚至改变定价模型以提高每个特定客户的忠诚度。

风险评估

保险公司在评估风险的同时,始终专注于客户信息的验证,而大数据技术可以提高这一过程的效率。在做出最终决定之前,保险公司可以使用预测模型根据客户的数据估计可能出现的问题,并准确判断其风险等级。

欺诈预防和检测

根据反保险欺诈联盟的数据,美国保险公司每年因欺诈而损失超过 800 亿美元,这导致每个利益相关者的保费增加。使用预测模型,保险公司可以将一个人的数据与过去的欺诈档案进行比较,并确定需要更多调查的案例。

降低成本

大数据技术可以自动化许多手动流程,提高它们的效率并降低处理索赔和管理的成本。在竞争环境中,这将导致保费降低,从而吸引新客户。

个性化服务和定价

对非结构化数据的分析有助于提供满足客户需求的服务。例如,基于大数据的人寿保险不仅可以考虑客户的病史,还可以考虑活动跟踪器检测到的习惯,从而变得更加个性化。它还可以用于确定既能确保公司利润又符合客户预算的定价模型。

对内部流程的影响

大数据算法的实施可以提高大多数需要大量分析的流程的效率。技术可以帮助保险公司快速检查保单持有人的历史记录、自动处理索赔并为客户提供更好的服务。根据麦金斯利的说法,自动化可以为保险员工节省43%的时间,因此他们可以专注于赚钱的任务。

细分市场如何发展?

保险业已经开始受益于大数据应用,然而,每个特定领域的情况略有不同。

健康人寿保险中的大数据

借助新的数据源,该行业可以开发新的保险模式,不仅更有针对性,而且还能鼓励消费者通过为高活动提供折扣来改善他们的生活方式。

但是大数据在健康保险中的含义引起了与数据安全、隐私和道德相关的担忧。这个领域仍然需要立法来确保惩罚不健康的行为不会伤害那些真正需要保护的人。

财产险大数据

财产险和意外伤害保险的情况更有希望,因为大数据可以帮助检测客户行为与风险之间的经验联系。例如,汽车保险公司可以根据报告的事故对道路进行分级并检查其客户的轨迹。借助大数据,汽车保险可以根据驾驶员的 GPS 位置数据获得高度个性化的客户档案,并使用它来做出最终决定。由于 GPS 数据是加密的,这样的过程不会侵犯客户的隐私。

旅游保险大数据

与其他细分市场相比,旅游保险对大数据和人工智能技术的运用尤为出色。相对较低的保单价格使旅行保险成为一个相当快速的决定,因此该行业处理的请求数量可观。技术可以加快与客户的互动,提供更多量身定制的产品和服务,自动化简单的沟通,提高客户满意度,并快速配置最有利的报价。

未来 3 年的市场规模是多少?

据 SNS Telecom&IT 称,大数据的采用率不断增加,预计到2021年保险公司将在这些技术上投资高达36 亿美元。大数据实施可将保险服务的访问权限提高30%,节省 40-70% 的成本,并将欺诈检测率提高60%,这对保险公司和利益相关者都有利。

预测建模和大数据是保险业的强者

对消费者数据的持续分析使得了解客户行为并为成熟的保险企业和保险科技初创公司收集实时信息成为可能。使用大数据分析,保险可以提供个性化的保单、精确评估风险、防止欺诈活动并提高内部流程的效率。

作者:Alex Gayduk

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