Застрахователната индустрия се счита за една от най-конкурентните и по-малко предвидими бизнес сфери. Това е незабавно свързано с риска. Следователно винаги е било зависимо от статистиката. В наши дни науката за данните е променила тази зависимост завинаги.

Сега застрахователните компании разполагат с по-широк набор от източници на информация за съответната оценка на риска. Технологиите за големи данни се прилагат за прогнозиране на рискове и искове, за тяхното наблюдение и анализ с цел разработване на ефективни стратегии за привличане и задържане на клиенти. Несъмнено застрахователните компании печелят от прилагането на науката за данни в сферите на техния голям интерес. Затова подготвихме 10-те най-добри случая на използване на науката за данни в застрахователната индустрия, които обхващат много различни дейности.

Откриване на измами

Застрахователните измами носят огромни финансови загуби на застрахователните компании всяка година. Платформите и софтуерът за наука за данни направиха възможно откриването на измамна дейност, подозрителни връзки и фини модели на поведение с помощта на множество техники.

За да стане възможно това откриване, алгоритъмът трябва да се захранва с постоянен поток от данни. Обикновено застрахователните компании използват статистически модели за ефективно откриване на измами. Тези модели разчитат на предишни случаи на измамна дейност и прилагат метод на вземане на проби, за да ги анализират. Освен това тук се прилагат техники за прогнозно моделиране за анализ и филтриране на случаи на измами. Идентифицирането на връзки между подозрителни дейности помага да се разпознаят схеми за измами, които не са били забелязани преди.

Ценова оптимизация

Процедурата по ценова оптимизация е сложно понятие. Поради това използва множество комбинации от различни методи и алгоритми. Въпреки факта, че все още е спорен въпросът за прилагането на този ред за застраховане, все повече застрахователни компании възприемат тази практика.

Този процес предполага комбиниране на данни, които не са свързани с очакваните разходи и рискови характеристики, и данни, които не са свързани с очакваните загуби и разходи, и техния допълнителен анализ. Тоест взема предвид промените в сравнение с предходната година и политика. По този начин ценова оптимизация е тясно свързана с ценова чувствителност на клиентите.

С други думи, историческите разходи, разходи, искове, риск и печалба се проектират в бъдещето. Специални алгоритми дават възможност на застрахователите динамично да коригират цитираните премии.

Като ключова положителна черта оптимизацията на цените спомага за повишаване на лоялността на клиентите в дългосрочна перспектива. Заедно с това идва и максимизирането на печалбата и дохода.

Персонализиран маркетинг

Клиентите винаги са готови да получат персонализирани услуги, които да отговарят идеално на техните нужди и начин на живот. Застрахователната индустрия не е изключение в случая. Застрахователите са изправени пред предизвикателството да осигурят цифрова комуникация със своите клиенти, за да отговорят на тези изисквания.

Силно персонализирани и подходящи застрахователни преживявания са осигурени с помощта на изкуствен интелект и усъвършенствани анализи, извличащи прозрения от огромно количество демографски данни, предпочитания, взаимодействие, поведение, отношение, подробности за начина на живот, интереси, хобита и т.н. Потребителите са склонни за да търсите персонализирани оферти, политики, програми за лоялност, препоръки и опции.

Платформите събират всички възможни данни, за да определят основните изисквания на клиентите. След това се прави хипотезата какво ще работи или няма да работи. Тук идва ред да се развие предложението или да се избере подходящото за конкретния клиент, което може да се постигне с помощта на механизмите за подбор и съпоставяне.

Персонализирането на офертите, политиките, ценообразуването, препоръките и съобщенията, заедно с постоянната комуникация, до голяма степен допринасят за тарифите на застрахователната компания.

Сегментиране на клиентите

Съвременните технологии изведоха промотирането на продукти и услуги на качествено ново ниво. Различните клиенти са склонни да имат специфични очаквания за застрахователния бизнес. Застрахователният маркетинг прилага различни техники за увеличаване на броя на клиентите и за осигуряване на целеви маркетингови стратегии. В това отношение сегментирането на клиентите се оказва ключов метод.

Алгоритмите извършват сегментиране на клиентите според тяхната финансова сложност, възраст, местоположение и т.н. По този начин всички клиенти се класифицират в групи чрез забелязване на съвпадения в тяхното отношение, предпочитания, поведение или лична информация. Това групиране позволява разработване на отношение и решения, особено подходящи за конкретните клиенти.

В резултат на това могат да бъдат разработени целеви политики за кръстосани продажби и персонални услуги могат да бъдат пригодени за всеки отделен сегмент.

Прогноза за стойността за цял живот

Доживотната стойност на клиента (CLV) е сложен феномен, представляващ стойността на клиент за компания под формата на разликата между получените приходи и направените разходи, проектирани в цялата бъдеща връзка с клиента.

Прогнозата на CLV обикновено се оценява чрез данни за поведението на клиента, за да се предвиди рентабилността на клиента за застрахователя. По този начин моделите, базирани на поведението, се прилагат широко за прогнозиране на кръстосано купуване и задържане. Актуалността, паричната стойност на клиент за компания и честотата се считат за важни фактори за изчисляване на бъдещи приходи. Алгоритмите събират и обработват всички данни, за да изградят прогнозата. Това позволява да се прогнозира вероятността от поведение и отношение на клиентите, поддържане на полиците или отказ от тях. В допълнение, прогнозата на CLV може да бъде полезна за разработването на маркетингова стратегия, тъй като предоставя на ваше разположение прозренията на клиентите.

Препоръчителни двигатели

Механизмите за препоръки са алгоритми, прилагани за предоставяне на подходящи оферти за всеки отделен клиент. Те помагат да се повлияе на ежедневните решения, избор и предпочитания на клиентите.

Тези алгоритми използват специални системи за филтриране, за да открият предпочитанията и особеностите в избора на клиентите. Алгоритмите включват и анализ на данните, получени от обикновени въпросници относно демографски данни и някои лични данни относно осигурителния стаж и обекта на осигуряване.

Въз основа на тези прозрения двигателите генерират по-целенасочени застрахователни предложения, пригодени за конкретни клиенти. Така например застрахователната компания може да избегне двусмислието на предлагането на автомобилна застраховка на клиент, който търси предложение за здравна застраховка.

Здравна застраховка

Здравното осигуряване е широко разпространено явление по целия свят. Обикновено се отнася до покриване на разходи, причинени от болест, злополука, увреждане или смърт. В много страни политиките за здравно осигуряване са силно подкрепяни от правителствата.

В ерата на бързите цифрови информационни потоци тази сфера не може да устои на влиянието на приложението за анализ на данни. Глобалният пазар за анализ на здравеопазването непрекъснато расте. Застрахователните компании страдат от постоянен натиск да предоставят по-добри услуги и да намалят разходите си.

Широка гама от данни, включително данни за застрахователни искове, данни за членство и доставчици, ползи и медицински досиета, данни за клиенти и случаи, интернет данни и т.н., се събират, структурират, обработват и превръщат в ценна информация за бизнеса със здравно застраховане. В резултат на това аспекти като намаляване на разходите, качество на грижите, откриване и предотвратяване на измами и повишаване на ангажираността на потребителите могат да бъдат значително подобрени.

Оценка на риска

Внедряването на инструменти за оценка на риска в застрахователната индустрия гарантира прогнозирането на риска и го ограничава до минимум с цел намаляване на загубите. Има два основни вида риск: чист и спекулативен. Процесът на оценка на риска има за цел да балансира рентабилността на компанията и да избегне и двата типа.

Оценката на риска се състои в идентифициране на количественото определяне на риска и причините за риска. Те са основата за анализ на данни и изчисления. Матричният модел на анализа намира широко приложение в тази област. Този модел осигурява систематичен подход към информацията за риска, сравнима във времето. Базира се на алгоритми, които откриват и комбинират данни за индивидуални рискове, които се различават по природа, характер и ефект. След това се оценяват потенциалните рискови групи. По този начин общият риск на компанията се прогнозира чрез прогнозиране на рисковете на групите експозиции.

Прогноза за искове

Застрахователните компании са изключително заинтересовани от прогнозите за бъдещето. Точното прогнозиране дава шанс за намаляване на финансовите загуби за компанията.

За тази цел застрахователите използват доста сложни методологии. Основните модели са дърво на решенията, произволна гора, двоична логистична регресия и опорна векторна машина. В този случай се анализират голям брой различни променливи. Алгоритмите включват откриване на връзки между искове, внедряване на висока размерност за достигане на всички нива, откриване на липсващи наблюдения и т.н. По този начин се прави портфолиото на индивидуалния клиент.

Прогнозирането на предстоящите щети помага да се начислят конкурентни премии, които не са твърде високи и не твърде ниски. Допринася и за подобряване на моделите за ценообразуване. Това помага на застрахователната компания да бъде една крачка пред своите конкуренти.

Автоматизиране на маркетинга на събития в живота

В условията на силно конкурентен застрахователен пазар, застрахователните компании са изправени пред ежедневна борба за привличане на възможно най-много клиенти по множество канали. Следователно компаниите трябва да използват цялостни маркетингови стратегии, за да постигнат целите си. Автоматизираният маркетинг достига своя връх в това отношение.

Автоматизираният маркетинг е ключ към разкриване на прозренията на отношението и поведението на клиентите чрез първоначално проучване, запитване за продукти, покупки и рекламации. Тъй като основната цел на дигиталния маркетинг е да достигне до точния човек в точния момент с правилното послание, маркетингът на събития в живота е по-скоро за специалния повод в живота на клиентите. Благодарение на техниките за наука за данни, застрахователите могат да събират данните от множество канали и да откриват специални дати и тържества. След това, чрез сложни алгоритми и асоциации, се прилагат целеви предложения и стратегии.

Проследявайки движението на клиента през жизнения цикъл, застрахователните компании си гарантират постоянен поток от клиенти, отговарящи на широк спектър от техните предложения.

Изводи

Съвременните технологии се развиват изключително бързо и си проправят път в различни сфери на бизнеса. В това отношение застрахователната индустрия не изостава от останалите. Приложението на статистиката в застраховането има дълга история. По този начин фактът, че застрахователните компании активно използват анализа на науката за данни, не е изненадващ.

По същество целта на прилагането на анализа на науката за данни в застраховането е същата като в другите индустрии — да се оптимизират маркетинговите стратегии, да се подобри бизнеса, да се увеличат приходите и да се намалят разходите. В тази статия представихме най-ярките примери за използване на аналитични инструменти и алгоритми в застрахователната индустрия за успешно постигане на тази цел.

Първоначално публикувано в activewizards.com