Термин «Big data» существует только последние 20 лет или около того, несмотря на то, что компании хранят «большие данные» с момента появления персональных компьютеров. То, из чего состоят данные, на самом деле не так важно, поскольку без адекватных средств интерпретации этих данных они бесполезны. И здесь на помощь приходят Big data решения.
В наши дни одно готовое программное обеспечение может обеспечить точный прогнозный анализ данных для целого ряда различных предприятий. Многие из этих инструментов даже способны интерпретировать полностью неструктурированные источники данных, которые также включают поврежденные данные. Но как глобальная страховая отрасль использует аналитику больших данных для улучшения своей работы?
Аналитика данных в страховой отрасли
Страховая отрасль была одним из ведущих двигателей роста всей отрасли анализа больших данных. Как и в индустрии финансовых услуг, сейчас страхование использует аналитику почти на каждом этапе своей повседневной деятельности.
Оценка рисков
Одним из основных применений анализа данных в страховой отрасли является проведение более детальной оценки рисков. До сих пор аналитика больших данных использовалась для выявления тенденций, которые помогают более точно определить, какой риск представляет каждый кандидат.
Сегодня, благодаря доступу к гораздо большему количеству данных, страховые компании могут также учитывать такие факторы, как:
- климат,
- статистические данные, касающиеся количества ДТП с участием автомобилей этой марки,
- всплеск автомобильных краж в районе заявителя.
Все эти факторы могут помочь страховым компаниям более точно оценивать свои полисы в соответствии с риском.
Уменьшить мошенничество
Уровень выявления случаев мошенничества значительно вырос с момента внедрения в страховую отрасль сложных инструментов анализа данных. Аналитика больших данных позволяет страховым компаниям выявлять модели поведения в прошлом, которые помогают определить, может ли заявитель подать мошенническое требование. Эти шаблоны данных включают в себя все: от анализа частоты и типов прошлых претензий до наличия у заявителя судимости за мошенничество и т. д. Такое прогнозное моделирование затем активирует красные флажки во время процесса подачи заявки, чтобы помочь агентам определить, следует ли искать дополнительную информацию или полностью отказаться от оформления полиса.
Улучшение клиентского опыта
Инструменты анализа больших данных можно использовать по-разному, чтобы улучшить качество обслуживания клиентов, а также помочь компаниям получить новых.
Основной способ, которым эта сложная технология помогает страховым компаниям улучшить качество обслуживания клиентов, - это помощь в разработке полисов, подходящих для каждого отдельного клиента. Это помогает им избегать продажи фиксированных полисов, которые часто не соответствуют точным потребностям их клиентов.
