Sammanfatta detta blogginlägg med:
I en tidsålder av artificiell intelligens och big data strävar försäkringsbranschen efter att ha data av högsta kvalitet och analysverktyg av högsta kvalitet för att omvandla data till handlingsbara affärsinsikter. Prediktiv analys, som definieras som effektiv användning av data, statistiska algoritmer och maskininlärningsmetoder för att uppskatta framtida resultat baserat på historisk data, vilket är den senaste tekniken inom dataanalys, förändrar den ständigt databeroende försäkringssektorn.
Även om tillväxten av datagenerering är exponentiell inom försäkringssektorn är det bara ett fåtal som har hittat ett sätt att tjäna pengar på den viktiga tillgången "data". I takt med att data blir allestädes närvarande har det blivit avgörande att utnyttja kraften i data och analyser. Men chefer inom försäkringsbranschen undrar ofta: "var och hur ska vi börja?" Det är här vår femfasstrategi för att effektivt hantera analyser för försäkringsbranschen kommer in i bilden.
Medan mer data, avancerade verktyg och nya applikationer skapar möjligheter inom försäkringsbranschen, visar prediktiv analys vägen framåt för att hjälpa försäkringsbolag att utveckla distinkta marknadsförmågor, ge upphov till nya intäktsströmmar och fånga betydande belöningar.
Tack vare anmärkningsvärda tekniska framsteg kan kunder nu köpa försäkringar med fingertopparna i handen via mobila applikationer. Med prediktiv analys och teknikdrivna förändringar på plats kan försäkringsbolag använda olika analysverktyg för att prognostisera kundbeteende, framtida marknadstrender och försäkringsbehov. Vad handlar prediktiv analys om och hur den omdefinierar försäkringssektorn är de viktigaste frågorna.
Detta är ett viktigt analysområde som fokuserar på att göra förutsägelser om risker och möjligheter för framtida händelser. Som ett resultat har det vuxit till att bli en viktig del av försäkringssektorn. Prediktiv analys inom försäkring hänvisar till olika tekniker, inklusive data mining, artificiell intelligens (AI), statistik, maskininlärning, prediktiv modellering med mera. Genom att kombinera var och en av dessa tekniker kan försäkringsbolag generera korrekta rapporter, anpassa marknadsföringsstrategier och rikta in sig på specifika kundgrupper.
Hanterar dataanalys och tolkning för att generera prognoser baserade på potentiella risker och händelser. Med prediktiv analys inom försäkringsunderskrivning kan försäkringsbolag nu anpassa försäkringsplaner genom att utnyttja detaljerade kunddetaljer och förstå beteendesignaler, priskänslighet, kundpreferenser etc.
Även om användningen av analyser inom försäkringsbranschen inte är ny har den ökat avsevärt med tiden. Tidigare kunde försäkringsbolag ta hänsyn till ett antal faktorer när de beräknade en försäkringspremie. Men idag är organisationer kända för att använda ett dussin datapunkter för att beräkna en premie som bestämmer försäkringskostnaden. Vi har i detalj behandlat några aspekter som försäkringsbolag beaktar när de fastställer premien för en försäkring. Dessutom, med den ständigt ökande användningen av prediktiv analys, har det blivit möjligt för försäkringsbolag att bedöma risker och sätta priser för att tillgodose kundernas anpassade försäkringsbehov.
Nu när vi förstår vad prediktiv analys är, hur försäkringsbolag bedömer risk och sätter priser med hjälp av den, och hur den gynnar både kunder och försäkringsbolag, låt oss gå vidare och studera hur prediktiv analys kommer att forma försäkringsbranschen:
Identifiera risk för bedrägerier: Med försäkringsanalys på plats kan försäkringsbolag förhindra potentiell bedräglig verksamhet från första början. Prediktiv modellering används också av försäkringsbolag för att upptäcka bedrägerier. En nyligen genomförd FBI-studie visar att de årliga förlusterna relaterade till försäkringsbedrägerier är så höga som 40 miljarder dollar, vilket resulterar i ökade premier för en genomsnittlig amerikansk familj varje år. Avancerad analys ger fler möjligheter att genomföra initiativ för att upptäcka bedrägerier och bekämpa dem proaktivt.
Förbättra skadehanteringen: Försäkringskunder söker ständigt snabba skaderegleringar. Det kan dock vara svårt att behandla förfrågningar varje gång. Försäkringsbolag har möjlighet att prioritera vissa skadeanmälningar framför andra för att spara tid, pengar och resurser genom att optimera prediktiv analys. Dessutom ökar det sannolikheten för återkommande affärer och kundnöjdhet. Till exempel minskade ett brittiskt företag antalet olyckor genom att integrera telematik- och färdskrivardata med väderdata och utnyttja datamängden med maskininlärning. Användning av avancerad analys hjälpte företaget att förbättra förarsäkerheten och minska försäkringsutbetalningarna.
Beteendeanalys: Att analysera och förutsäga kundbeteende är en av de vanligaste användningarna av prediktiv analys som kan rädda försäkringsbolag från oväntade scenarier. Beteendet blir lite mindre oberäkneligt med hjälp av prediktiv analys eftersom man kan avgöra vad som orsakar en reaktion baserat på historisk kunddata. Möjligheten att identifiera de som är mer mottagliga för övertalning än andra är en annan fördel med Uplift-modelleringstekniken för beteendeförutsägelse.
Datahantering och modellering: Prediktiv analys förmåga att fungera korrekt beror på ett antal faktorer, inklusive hur data hanteras och modelleras. Försäkringsbolag kräver dataarkitekturer för att förenkla, utöka och omvandla datalandskapet och effektivt utnyttja befintlig data. Med effektiv datahantering på plats kan försäkringsbolag bygga robusta kundprofiler och skapa nya möjligheter att kors- och mersälja försäkringsplaner. Datamodellering gör det möjligt för försäkringsbolag att använda information som extraheras från datahanteringsplattformar för att erbjuda tjänster på begäran till sina kunder.
Intresserad av anpassade dataanalystjänster eller avancerade analyslösningar?
Försäkringspremier motsvarar de avgifter som försäkrade betalar för att täcka en eventuell osedd förlust. Aktuarier anställs av försäkringsbolag för att bedöma risken i samband med försäkringar som täcker liv-, egendoms-, ansvars- och andra typer av försäkringar. Försäkringspremien som betalas av den försäkrade baseras på den risk som försäkringsbolaget måste ta på sig.
Aktuarier använder programvara för riskanalys och tillämpar statistiska och matematiska modeller på demografisk information om den försäkrade personen samt en rad data från andra källor för att fastställa möjligheten till dödsfall, invaliditet, sjukdom, skada eller egendomsförlust. Försäkringsorganisationer investerar premier baserat på aktuariernas rekommendationer så att de är säkra på att ha tillräckligt med pengar för att täcka eventuella anspråk.
Explosionen i befintliga kunddata, den snabba tillväxten inom avancerad analysteknik och -verktyg, och den snabbt sjunkande kostnaden för datalagring och datorkraft driver företag att investera i dataanalys. som ett sätt att förnya sig och lyckas. Som Stewart Brand en gång citerade: ”När en ny teknik vältar dig, om du inte är en del av ångvälten, är du en del av vägen.” Affärsaktörer som omprövar sitt tillvägagångssätt och överväger datadrivet beslutsfattande kommer sannolikt att styra affärsvärlden.
Medan mer data, avancerade analysverktyg och nya tillämpningar skapar nya möjligheter inom försäkringssegmentet, måste försäkringsbolag effektivt hantera storskaliga organisatoriska omvandlingar för att lyckas i denna konkurrensutsatta värld av avancerad analys. Ett hållbart ramverk kan leda till framgång inom försäkringsanalys .
Organisationer som integrerar prediktiv analys i sina försäkringsverksamheter kommer sannolikt att öka sin marknadsandel, skapande och värdeerbjudande. När data används på rätt sätt och kan avgöra strategiska åtgärder för ett försäkringsbolag, kommer organisationer att kunna stärka kundlojaliteten och öka sina intäkter avsevärt, samtidigt som de minskar kostnader och tid.
På Polestar Analytics hjälper vi försäkringsbolag att uppnå framgång baserat på sina data och skapa maximalt affärsvärde med flexibilitet och smidighet.