Большие данные помогают страховым компаниям обрабатывать огромные объемы данных, генерируемых их пользователями. А когда вы можете обрабатывать большие объемы данных, появляются новые идеи — даже в отношении предложений, которые компании предоставляли годы. Эти идеи могут дать ценную информацию о ценообразовании, рисках, поведении и даже мошенничестве.

Но именно как большие данные раскрывают эти идеи? И что это значит для вашей компании? Давайте углубимся в лучшие приложения больших данных в страховании.

Риск в реальном времени

Одним из приложений больших данных в страховании является возможность получать и обрабатывать телематические данные с автомобиля в режиме реального времени. Водитель может использовать данные телематики по разным причинам. Например, это может помочь водителю найти самый безопасный маршрут в каждом конкретном случае или помочь водителям скорректировать поведение с учетом определенных дорожных или дорожных условий в режиме реального времени. Это также будет работать с автономными транспортными средствами.

Для страховщика данные позволяют более точно оценивать риски. Страховщики могут получить представление о каждой поездке водителя, рассматривая каждую поездку как отдельное событие. Вместо того, чтобы причислять каждого водителя к одному гигантскому среднему значению, страховщики могут создавать точную оценку рисков в зависимости от обстоятельств, а это означает, что страховые взносы могут корректироваться посекундно ( а не ежегодно или даже дольше).

Понимание поведения клиентов

Поведение клиентов — одно из самых популярных приложений больших данных в страховании. Теперь поведение можно измерить на невообразимом ранее уровне.

Учитывайте поведение водителя. Насколько быстро и точно они поворачивают? Когда они ускоряются? Когда они отвлекаются? Понимание рисков, связанных с действиями вашего клиента, — мощное приложение для работы с большими данными в страховании, но оно, конечно, не единственное.

Вы также можете измерить поведение своих клиентов по тому, сколько времени они проводят на веб-сайте, как долго они оставляют товар в своей корзине, на какие электронные письма они пишут и на какие не отвечают и какие призывы к действию им нравятся. Имея это в виду, еще одно применение больших данных в страховании заключается в том, что оно может обрабатывать поведение клиентов из миллионов клиентов и выявлять модели и поведение, которые, возможно, не наблюдались ранее.

Например, у вас может быть понимание, что клиенты, которые покупают встроенную страховку, сразу же попадают в меньше несчастных случаев, чем те, кто делает это задним числом. Не только это, но вы можете использовать эту стратегию для привлечения новых клиентов и установления цены для новых клиентов в соответствии с их моделями покупок.

Обнаружение мошенничества

Мошеннические претензии могут привести к большим убыткам страховых компаний, и решить эту проблему сложно. По данным Национального бюро по борьбе с преступностью в сфере страхования (NICB), мошенничество в сфере автострахования ежегодно увеличивает страховые взносы клиентов на 200–300 долларов США.

Когда-то компаниям приходилось постоянно пересматривать и обновлять свои схемы обнаружения мошенничества, чтобы свести к минимуму свои потери. Однако теперь обнаружение мошенничества является важным приложением больших данных в страховании. Благодаря большим данным обнаружить поддельные заявления об авариях стало проще, чем когда-либо прежде.

С помощью больших данных вы можете проанализировать все об авариях, включая скорость и траекторию автомобиля, форму дороги и место, где автомобиль остановился после аварии. Каждый может дать реальную информацию и судить, является ли требование жизнеспособным.

Это приложение больших данных в страховании, которое снижает уровень риска.

Более точное ценообразование

Независимо от того, какой у вас тип страховки, будь то UBI, встроенная или краткосрочная страховка, большие данные позволяют получить трансформационное представление о вашей модели ценообразования. Имея больше информации, вы можете понять индивидуальный риск и определить более точную цену на посекундном уровне и в целом.

Это не только сделает вашу схему ценообразования более точной, но и позволит вам лучше предвидеть свои финансовые прогнозы. Финансовые и бухгалтерские отделы страховых компаний будут иметь меньше догадок благодаря более совершенным моделям прогнозирования, а также ценообразованию и рискам, на которые они могут рассчитывать.

Приложения больших данных в страховании никуда не денутся

Страховая отрасль быстро развивается, и большие данные составляют ее огромную часть.‍

Первоначально опубликовано на https://www.inaza.com.