Không còn giới hạn công nghệ nữa, dữ liệu lớn đã trở thành một phần không thể thiếu trong việc cung cấp các giải pháp cho những thách thức lâu dài của ngành bảo hiểm. Tại trung tâm của ngành, các nhà bảo hiểm đánh giá những rủi ro của việc bảo đảm một người cụ thể và đặt ra mức phí bảo hiểm cho chính sách đó. Việc sử dụng dữ liệu tài chính, số liệu thống kê, dữ liệu yêu cầu và dữ liệu rủi ro bao gồm hầu như mọi quyết định quan trọng mà một công ty bảo hiểm đưa ra.

Trong khi ngành công nghiệp đã có những tiến bộ trong việc nắm bắt và phân tích phần lớn dữ liệu có cấu trúc liên quan đến người mua bảo hiểm, số liệu dữ liệu phi cấu trúc chưa được khai thác vẫn còn giá trị. Dữ liệu phi cấu trúc đề cập đến các nguồn chia sẻ thông tin như tin tức thời gian thực, phương tiện truyền thông xã hội và các kênh di động khác.

Để tạo ra một lợi thế cạnh tranh và thành công trong môi trường năng động đó, các công ty bảo hiểm phải tận dụng giá trị của dữ liệu lớn. Khi bảo lãnh phát hành tiếp tục đẩy giá bảo hiểm, dữ liệu và phân tích dữ liệu lớn cũng có những ảnh hưởng sâu sắc đối với hiểu biết của khách hàng, quản lý khiếu nại và quản lý rủi ro.

Cơ cấu Ngành Bảo hiểm

Tại cốt lõi của nó, ngành bảo hiểm bao gồm việc quản lý rủi ro của một cá nhân. Giữa bảo hiểm nhân thọ, bảo hiểm sức khoẻ và trách nhiệm pháp lý, các công ty thu phí bảo hiểm cho các chính sách và đầu tư vào cổ phần cho đến khi có yêu cầu. Nếu số tiền tối đa được thanh toán cao hơn phí bảo hiểm thu được, chính sách ban đầu đã đánh giá thấp mức độ rủi ro của cá nhân.

AD:

Một số yếu tố liên tục được tính toán để đảm bảo các chính sách phù hợp đang được ban hành. Chuyên gia tính toán giúp thiết kế các hợp đồng bảo hiểm bằng cách sử dụng các thông tin trong quá khứ để phân tích hậu quả tài chính và rủi ro. Tương tự như vậy, một người bảo lãnh sẽ sử dụng dữ liệu actuary cùng với dữ liệu tài chính và các báo cáo yêu cầu bồi thường để xác định mức độ bảo hiểm thích hợp và các điều khoản bảo hiểm. Nếu giá quá thấp thì lợi nhuận có thể không đủ và nếu giá cao thì khách hàng sẽ không mua chính sách từ công ty.

Vì ngành công nghiệp bảo hiểm có xu thế cạnh tranh cao, nên các công ty phải phân biệt mình thông qua cấu trúc chi phí thấp, hiệu quả cao hơn và sự hài lòng của khách hàng. Trong một nền kinh tế dựa vào công nghệ, dữ liệu lớn truyền cảm hứng cho những cách mới để biến đổi các quy trình này đồng thời đáp ứng được sự tuân thủ pháp luật đang phát triển. Tiếp theo xu hướng công nghệ và truyền thông kết hợp với sự tăng trưởng dữ dội của dữ liệu, nền kinh tế đã trao quyền cho "khách hàng là trung tâm" . " Thay đổi sở thích của khách hàng đã gây áp lực lên các công ty bảo hiểm để tạo ra sản phẩm đơn giản và minh bạch hơn. Dự đoán hành vi của khách hàng và thu thập thông tin chi tiết về giá trị là rất quan trọng để phát triển và tối ưu hóa các tuyên bố dẫn đến việc duy trì và thu lợi của khách hàng tốt hơn.Áp dụng thông tin chi tiết vào các trung tâm gọi của khách hàng, phân tích lưu giữ khách hàng và hành vi của khách hàng, các công ty bảo hiểm có thể hướng khách hàng tốt hơn đến sự hỗ trợ thích hợp.

Theo truyền thống, các chính sách đã được xác định dựa trên thông tin lịch sử. Tuy nhiên, trải nghiệm của khách hàng bây giờ được quyết định bởi các kênh trực tiếp và gián tiếp. Tương tác trực tiếp bao gồm các trung tâm cuộc gọi và các đại lý bảo hiểm trong khi kênh gián tiếp bao gồm phương tiện truyền thông xã hội và các chiến dịch tiếp thị. Thông qua môi trường năng động, thu hút khách hàng và đáp ứng được mong đợi của khách hàng, các công ty bảo hiểm cần tập trung vào việc xác định lại mối quan hệ với khách hàng và minh bạch. Quản lý Yêu cầu bồi thường Một phần của bảo hiểm là khả năng nộp đơn yêu cầu bồi thường. Một yêu cầu bồi thường bảo hiểm là một yêu cầu chính thức cho công ty bảo hiểm để thanh toán sau một sự kiện trong các điều khoản của chính sách đã nêu. Không cần phải nói, tuyên bố gian lận là một bệnh dịch hạch cho ngành công nghiệp bảo hiểm. Ước tính có khoảng 1 trong 10 và gần 80 tỷ đô la hàng năm về các khiếu nại gian lận được thực hiện hàng năm ở Hoa Kỳ.

Phân tích dự đoán có thể đóng vai trò quan trọng trong việc giải quyết các khiếu nại và tổn thất gian lận đang gia tăng. Ở giai đoạn bảo lãnh của một chính sách, các công ty bảo hiểm có thể nhanh chóng phân tích dữ liệu phóng to để phát hiện những người nộp đơn có khả năng gian lận. Trong yêu cầu yêu cầu, các công ty có thể tận dụng các nguồn dữ liệu nội bộ với dữ liệu phi cấu trúc để xác định xem yêu cầu bồi thường có hợp pháp hay không. Theo dõi thời gian thực, thông qua phương tiện truyền thông xã hội và các kênh kỹ thuật số cung cấp cái nhìn sâu sắc hơn trong suốt chu trình yêu cầu bồi thường.

Phát hiện gian lận không chỉ có lợi cho công ty bảo hiểm, nhưng kết quả là các khiếu nại hợp pháp có thể được xử lý hiệu quả hơn. Sự thay đổi tính chất của ngành bảo hiểm đã mang lại những rủi ro mới từ những thảm hoạ và tuân thủ các quy định.

Bảo hiểm sức khoẻ của tôi có ở nước ngoài?

Quản lý rủi ro

Do đó, quản lý rủi ro trở nên quan trọng hơn đối với tổ chức. Trong mô hình nguy cơ thảm hoạ đặc biệt dự đoán mức tổn thất tiềm năng lớn nhất từ ​​một sự kiện thảm khốc. Với dữ liệu và phân tích dữ liệu lớn, các công ty bảo hiểm có thể lập mô hình các chính sách tích hợp dữ liệu lịch sử, điều kiện chính sách, dữ liệu tiếp xúc và thông tin tái bảo hiểm. Tương tự như vậy, các nhà bảo hiểm có thể định giá chính sách thảm hoạ dựa trên các yếu tố chi tiết thay vì theo thành phố và tiểu bang. Một giải pháp dữ liệu lớn cho phép các mô hình định giá được cập nhật trong thời gian thực thay vì một vài lần một năm.

Theo truyền thống, bản chất của thay đổi thường xuyên thay đổi và thông qua các quy định đã được chứng minh là tốn kém cho các công ty bảo hiểm. Các công ty bảo hiểm thường phải kiểm tra và bất kỳ sự không tuân thủ nào có thể dẫn đến việc giám sát công khai, phạt tiền và danh tiếng tồi tệ. Nhiều quy định của liên bang bao gồm Basel III, Solvency II, Dodd-Frank, và Đạo luật Mô hình RMORSA yêu cầu ngành bảo hiểm phải vượt qua nhiều khâu quan liêu khó khăn. Để giúp đáp ứng các thay đổi tuân thủ và cắt giảm chi phí, các thuật toán dựa trên dữ liệu lớn có thể đáp ứng nhu cầu quy định ngày càng tăng. Bằng cách theo dõi động thái và tuân thủ tự động, các tổ chức có thể cải thiện việc đưa ra quyết định và giảm thiểu thiệt hại. Dòng dưới cùng Với những tác động lớn trong tài chính, tiếp thị và chăm sóc sức khoẻ, việc tích hợp dữ liệu lớn và phân tích trong ngành bảo hiểm đã chậm hơn dự kiến. Mặc dù lợi ích vốn có của nó, những thách thức đáng kể cản trở việc áp dụng các dữ liệu lớn bởi các công ty bảo hiểm.

Đáng chú ý là thiếu các cá nhân có kỹ năng phân tích dữ liệu với chuyên môn trong ngành bảo hiểm. Do đó, dữ liệu từ các nguồn bên trong và bên ngoài không thể được tích hợp một cách hiệu quả vào một bộ dữ liệu duy nhất. Do tính cạnh tranh cao của ngành bảo hiểm, các công ty đã tích hợp thành công dữ liệu và phân tích dữ liệu lớn đã tạo ra cạnh tranh bằng cách thực hiện cấu trúc chi phí thấp, hiệu quả cao hơn và sự tham gia tích cực của khách hàng.