10 nejlepších případů využití datové vědy v pojišťovnictví

 

Pojišťovnictví je považováno za jednu z nejvíce konkurenceschopných a méně předvídatelných oblastí podnikání. Okamžitě to souvisí s rizikem. Proto bylo vždy závislé na statistikách. V dnešní době datová věda tuto závislost navždy změnila.

Nyní mají pojišťovny širší škálu informačních zdrojů pro příslušné hodnocení rizik. Technologie velkých dat se používají k předpovídání rizik a nároků, k jejich monitorování a analýze s cílem vyvinout účinné strategie pro přilákání a udržení zákazníků. Pojišťovny nepochybně těží z aplikace data science v oblastech jejich velkého zájmu. Připravili jsme proto 10 top případů využití datové vědy v pojišťovnictví, které pokrývají mnoho různých činností.

Odhalování podvodů

Pojistné podvody přinášejí pojišťovnám každoročně obrovské finanční ztráty. Platformy a software pro datovou vědu umožnily odhalit podvodné aktivity, podezřelé odkazy a nenápadné vzorce chování pomocí různých technik.

Aby byla tato detekce možná, měl by být algoritmus zásobován konstantním tokem dat. Pojišťovny obvykle používají statistické modely pro efektivní odhalování podvodů. Tyto modely se opírají o předchozí případy podvodné činnosti a k ​​jejich analýze používají metodu vzorkování. Kromě toho se zde používají techniky prediktivního modelování pro analýzu a filtrování případů podvodu. Identifikace vazeb mezi podezřelými aktivitami pomáhá rozpoznat podvodná schémata, kterých si dříve nikdo nevšiml.

Optimalizace ceny

Postup optimalizace ceny je komplexní pojem. Proto využívá četné kombinace různých metod a algoritmů. Přestože je aplikace tohoto postupu u pojištění stále diskutabilní, stále více pojišťoven tuto praxi přebírá.

Tento proces předpokládá spojení dat nesouvisejících s očekávanými náklady a rizikovými charakteristikami a dat nesouvisejících s očekávanou ztrátou a náklady a jeho další analýzu. To znamená, že bere v úvahu změny ve srovnání s předchozím rokem a politikou. Optimalizace cen tedy úzce souvisí s cenovou citlivostí zákazníků.

Jinými slovy, historické náklady, výdaje, nároky, riziko a zisk se promítají do budoucnosti. Speciální algoritmy dávají pojistitelům možnost dynamicky upravovat kotované pojistné.

Jako klíčová pozitivní vlastnost pomáhá optimalizace cen dlouhodobě zvyšovat loajalitu zákazníků. Spolu s tím přichází maximalizace zisku a příjmů.

Personalizovaný marketing

Zákazníci jsou vždy ochotni získat personalizované služby, které by dokonale odpovídaly jejich potřebám a životnímu stylu. Pojišťovnictví není v tomto případě výjimkou. Pojišťovny čelí výzvě zajistit digitální komunikaci se svými zákazníky, aby tyto požadavky splnily.

Vysoce personalizované a relevantní pojišťovací zkušenosti jsou zajištěny pomocí umělé inteligence a pokročilé analýzy, která získává poznatky z obrovského množství demografických dat, preferencí, interakcí, chování, postojů, detailů životního stylu, zájmů, koníčků atd. hledat personalizované nabídky, zásady, věrnostní programy, doporučení a možnosti.

Platformy shromažďují všechna možná data k definování požadavků hlavních zákazníků. Poté je vytvořena hypotéza o tom, co bude nebo nebude fungovat. Zde přichází řada na vývoj návrhu nebo na výběr toho správného, ​​aby vyhovoval konkrétnímu zákazníkovi, čehož lze dosáhnout pomocí mechanismů výběru a párování.

Personalizace nabídek, politik, cen, doporučení a zpráv spolu s neustálou smyčkou komunikace do značné míry přispívají k sazbám pojišťovny.

Segmentace zákazníků

Moderní technologie posunuly propagaci produktů a služeb na kvalitativně novou úroveň. Různí zákazníci mívají od pojišťovací činnosti specifická očekávání. Pojišťovací marketing využívá různé techniky ke zvýšení počtu zákazníků a k zajištění cílených marketingových strategií. V tomto ohledu se jako klíčová metoda ukazuje segmentace zákazníků.

Algoritmy provádějí segmentaci zákazníků podle jejich finanční náročnosti, věku, lokality atd. Všichni zákazníci jsou tedy zařazeni do skupin na základě zjištění shod v jejich postoji, preferencích, chování nebo osobních údajích. Toto seskupení umožňuje rozvíjet přístup a řešení zvláště relevantní pro konkrétní zákazníky.

V důsledku toho mohou být vypracovány cíle křížového prodeje a osobní služby mohou být přizpůsobeny pro každý konkrétní segment.

Predikce hodnoty životnosti

Celoživotní hodnota zákazníků (CLV) je komplexní fenomén představující hodnotu zákazníka pro společnost v podobě rozdílu mezi získanými výnosy a vynaloženými náklady promítnutými do celého budoucího vztahu se zákazníkem.

Predikce CLV je typickávyhodnocovány prostřednictvím údajů o chování zákazníků, aby bylo možné předpovědět ziskovost zákazníka pro pojistitele. Modely založené na chování se tedy široce používají k předpovědi křížového nákupu a udržení. Aktuálnost, peněžní hodnota zákazníka pro společnost a frekvence jsou považovány za důležité faktory pro výpočet budoucího příjmu. Algoritmy dávají dohromady a zpracovávají všechna data k vytvoření predikce. To umožňuje předvídat pravděpodobnost chování a postoje zákazníků, dodržování zásad nebo jejich kapitulaci. Kromě toho může být předpověď CLV užitečná pro vývoj marketingové strategie, protože vám dává k dispozici poznatky zákazníků.

Doporučení motory

Doporučovací nástroje jsou algoritmy používané k poskytování vhodných nabídek pro každého konkrétního zákazníka. Pomáhají ovlivňovat každodenní rozhodnutí, volby a preference zákazníků.

Tyto algoritmy používají speciální filtrační systémy, aby odhalily preference a zvláštnosti při volbě zákazníků. Algoritmy také zahrnují analýzu dat získaných z jednoduchých dotazníků o demografických údajích a některých osobních informací o zkušenostech s pojištěním a předmětu pojištění.

Na základě těchto poznatků motory generují cílenější nabídky pojištění šité na míru konkrétním zákazníkům. Pojišťovna se tak může například vyhnout nejednoznačnosti nabídky autopojištění zákazníkovi, který hledá nabídku zdravotního pojištění.

Zdravotní pojištění

Zdravotní pojištění je rozšířeným fenoménem po celém světě. Obvykle se vztahuje na pokrytí nákladů způsobených nemocí, nehodou, invaliditou nebo smrtí. V mnoha zemích jsou politiky zdravotního pojištění silně podporovány vládami.

V době rychlých digitálních informačních toků tato sféra nemůže odolat vlivu aplikací datové analýzy. Globální trh zdravotnických analytických služeb neustále roste. Pojišťovny trpí neustálým tlakem na poskytování lepších služeb a snižování nákladů.

Široká škála údajů, včetně údajů o pojistných nárocích, údajů o členství a poskytovatelích, výhod a lékařských záznamů, údajů o zákaznících a případech, internetových údajů atd., je shromažďována, strukturována, zpracovávána a přeměněna na cenné poznatky pro podnikání v oblasti zdravotního pojištění. V důsledku toho se mohou výrazně zlepšit aspekty, jako je snížení nákladů, kvalita péče, odhalování a prevence podvodů a zvýšení zapojení spotřebitelů.

Posouzení rizik

Implementace nástrojů pro hodnocení rizik v pojišťovnictví zajišťuje predikci rizik a omezuje je na minimum za účelem snížení ztrát. Existují dva hlavní typy rizik: čisté a spekulativní. Proces hodnocení rizik má přinést rovnováhu ziskovosti společnosti a vyhnout se oběma těmto typům.

Hodnocení rizik spočívá v identifikaci kvantifikace rizik a rizikových důvodů. Ty jsou základem pro analýzu dat a výpočty. V této oblasti je široce používán maticový model analýzy. Tento model poskytuje systematický přístup k časově srovnatelným informacím o riziku. Je založen na algoritmech, které detekují a kombinují data o jednotlivých rizicích, která se liší povahou, charakterem a účinkem. Poté jsou posouzeny potenciální rizikové skupiny. Celkové riziko společnosti je tedy předpovídáno pomocí predikce rizik skupin expozic.

Predikce škod

Pojišťovny se extrémně zajímají o předpověď budoucnosti. Přesná předpověď dává šanci snížit finanční ztrátu společnosti.

Pojišťovny k tomu používají poměrně složité metodiky. Hlavními modely jsou rozhodovací strom, náhodná doménová struktura, binární logistická regrese a podpůrný vektorový stroj. V tomto případě se analyzuje velké množství různých proměnných. Algoritmy zahrnují detekci vztahů mezi reklamacemi, implementaci vysoké dimenzionality pro dosažení všech úrovní, detekci chybějících pozorování atd. Tímto způsobem je vytvořeno portfolio jednotlivých zákazníků.

Předvídání nadcházejících škod pomáhá účtovat konkurenční prémie, které nejsou příliš vysoké ani příliš nízké. Přispívá také ke zlepšení cenových modelů. To pomáhá pojišťovně být o krok napřed před konkurencí.

Automatizace marketingu životních událostí

V podmínkách vysoce konkurenčního pojistného trhu čelí pojišťovny každodennímu boji o přilákání co největšího počtu zákazníků prostřednictvím více kanálů. Společnosti proto potřebují k dosažení svých cílů používat komplexní marketingové strategie. Automatizovaný marketing v tomto ohledu dosahuje svého vrcholu.

Automatizovaný marketing je klíčem k odhalení poznatků o postoji a chování zákazníků prostřednictvím počátečního výzkumu, dotazování na produkt, nákupů a reklamací. Protože hlavním cílem digitálního marketingu je oslovit správnou osobu ve správný čas správným sdělením, marketing životních událostí je spíše o speciálních příležitostech omersovy životy. Díky technikám datové vědy mohou pojistitelé shromažďovat data z více kanálů a detekovat zvláštní data a oslavy. Poté jsou pomocí komplexních algoritmů a asociací aplikovány cílené návrhy a strategie.

Sledováním pohybu zákazníka životním cyklem si pojišťovny zaručují neustálý tok klientů, kteří odpovídají široké škále jejich návrhů.