Niet langer beperkt tot technologie, zijn big data een integraal onderdeel geworden van het bieden van oplossingen voor de langdurige uitdagingen van de verzekeringssector. In het hart van de sector evalueren verzekeraars de risico's van het verzekeren van een bepaalde persoon en stellen dienovereenkomstig een premie voor het beleid vast. Het gebruik van financiële gegevens, actuariële gegevens, claimgegevens en risicogegevens omvat vrijwel alle belangrijke beslissingen die een verzekeringsmaatschappij neemt.

Hoewel de sector vooruitgang heeft geboekt bij het vastleggen en analyseren van de meeste gestructureerde gegevens die verband houden met hun polishouders, blijft het volume van onaangesproken ongestructureerde gegevens net zo waardevol. Ongestructureerde gegevens hebben betrekking op bronnen voor het delen van informatie, zoals real-time nieuwsfeeds, sociale media en andere mobiele kanalen.

Om een ​​concurrentievoordeel te creëren en te slagen in die dynamische omgeving, moeten verzekeraars gebruikmaken van de waarde van big data. Aangezien underwriting de prijsstelling voor verzekeringen blijft stimuleren, hebben big data en analyses ook ingrijpende gevolgen gehad voor klantinzichten, claimbeheer en risicobeheer.

Structuur van de verzekeringssector

In de kern omvat de verzekeringssector het beheer van het risico van een individu. Tussen levens-, ziektekosten- en aansprakelijkheidsverzekeringen int de bedrijven premies in voor polissen en beleggen ze in deelnemingen totdat een claim wordt aangevraagd. Als het maximale uitbetaalde bedrag groter is dan de geïnde premies, onderschatte het oorspronkelijke beleid het risiconiveau van de persoon.

Er worden voortdurend een aantal factoren berekend om ervoor te zorgen dat er passend beleid wordt uitgegeven. Een actuaris helpt bij het ontwerpen van verzekeringspolissen met behulp van informatie uit het verleden om de financiële gevolgen en risico's te analyseren. Evenzo zal een verzekeraar actuarisgegevens gebruiken samen met financiële gegevens en schadeverklaringen om het juiste dekkingsniveau en de dekkingsvoorwaarden te bepalen. Als de prijs te laag is, kunnen de winstmarges ontoereikend zijn en als de prijzen erg hoog zijn, zullen klanten geen beleid van het bedrijf kopen.

Aangezien de trends in de verzekeringssector richting zeer concurrerend zijn, moeten bedrijven zich onderscheiden door goedkope structuren, grotere efficiëntie en klanttevredenheid. In een technologie-gedreven economie inspireert big data nieuwe manieren om deze processen te transformeren en tegelijk te voldoen aan de evoluerende naleving van de regelgeving. (Zie voor meer informatie: De geschiedenis van verzekering in Amerika .)

Klantinzichten

Door technologische en communicatietrends in combinatie met de explosieve groei van gegevens te volgen, heeft de economie "klantgerichtheid" mogelijk gemaakt ." Veranderende voorkeuren van klanten hebben druk gezet op verzekeringsmaatschappijen om eenvoudigere en transparantere producten te creëren. Het voorspellen van klantgedrag en het verkrijgen van inzicht in waarde is van cruciaal belang voor het ontwikkelen en optimaliseren van claims die leiden tot een betere klantenbehoud en winstgevendheid.Door inzichten toe te passen op callcenters van klanten, analyse van klantretentie en klantgedrag kunnen verzekeraars klanten beter naar de juiste ondersteuning leiden.

Traditioneel werd het beleid bepaald op basis van historische informatie. De klantervaring wordt nu echter bepaald door directe en indirecte kanalen. Directe interacties omvatten callcenters en verzekeringsagenten, terwijl indirecte kanalen sociale media en marketingcampagnes omvatten. Door een dynamische omgeving, klanten aanspreken en voldoen aan de verwachtingen van klanten, moeten verzekeraars zich richten op het opnieuw definiëren van klantrelaties en transparantie.

Claimbeheer

Een deel van het verzekerd zijn, is de mogelijkheid om een ​​claim in te dienen. Een verzekeringsvordering is een formeel verzoek aan de verzekeringsmaatschappij voor betaling na een gebeurtenis binnen de voorwaarden van het vermelde beleid. Onnodig te zeggen dat frauduleuze claims een pest zijn voor de verzekeringssector. Naar schatting 1 op 10 en bijna 80 miljard dollar per jaar aan frauduleuze claims worden jaarlijks in de Verenigde Staten gemaakt.

Predictieve analyses kunnen een cruciale rol spelen bij het aanpakken van stijgende frauduleuze claims en verliezen. In de acceptatiefase van een beleid kunnen verzekeringsmaatschappijen snel omvangrijke gegevens analyseren om fraudegevoelige aanvragers op te sporen. Tijdens het claimverzoek kunnen bedrijven gebruikmaken van interne gegevensbronnen met ongestructureerde gegevens om te bepalen of de claim legitiem is. Real-time monitoring, via sociale media en digitale kanalen, geeft meer inzicht in de hele claimcyclus.

Fraudedetectie komt niet alleen de verzekeringsmaatschappij ten goede, maar als gevolg hiervan kunnen legitieme claims efficiënter worden verwerkt. (Zie voor meer: ​​ Is mijn ziektekostenverzekering in het buitenland goed? )

Risicobeheer

Het veranderende karakter van de verzekeringssector heeft nieuwe risico's met zich meegebracht door rampen en naleving van de regelgeving. Dientengevolge wordt risicobeheer belangrijker voor de organisatie. Met name catastroferisico-modellering voorspelt het maximale potentiële verlies van een catastrofale gebeurtenis. Met big data en analyses kunnen verzekeraars beleid modelleren dat historische gegevens, beleidsvoorwaarden, blootstellingsgegevens en herverzekeringsinformatie integreert. Evenzo kunnen verzekeraars catastrofebeleid prijzen op basis van korrelige factoren in plaats van per stad en staat. Dankzij een oplossing met grote gegevens kunnen prijsmodellen in realtime worden bijgewerkt in plaats van een paar keer per jaar.

Van oudsher is de aard van vaak veranderende hervormingen en de goedkeuring van regelgeving duur gebleken voor verzekeringsmaatschappijen. Verzekeringsmaatschappijen worden routinematig onderworpen aan onderzoeken en elke onvolledigheid kan leiden tot openbare controle, boetes en een aangetaste reputatie. Veel federale voorschriften, waaronder Basel III, Solvency II, Dodd-Frank en RMORSA Model Act, vereisen dat de verzekeringssector door vele, moeilijke bureaucratische hoepels heen springt. Om tegemoet te komen aan wijzigingen in de naleving en kosten te besparen, kunnen algoritmen op basis van big data voldoen aan de toenemende wettelijke eisen. Door het dynamisch volgen en naleven van compliance kunnen organisaties de besluitvorming verbeteren en verliezen minimaliseren.

De bottom line

Met grote gevolgen al in financiën, marketing en gezondheidszorg, is het integreren van big data en analyses in de verzekeringssector langzamer dan verwacht. Ondanks de inherente voordelen ervan, belemmeren belangrijke uitdagingen de acceptatie van big data door verzekeraars.

Er is met name een tekort aan personen met data-analytische vaardigheden met expertise in de verzekeringssector. Als gevolg hiervan kunnen gegevens uit interne en externe bronnen niet effectief worden geïntegreerd in één dataset. Vanwege het zeer competitieve karakter van de verzekeringssector hebben bedrijven die met succes big data en analyses hebben geïntegreerd concurrentievoordeel gecreëerd door het implementeren van goedkope structuren, grotere efficiëntie en proactieve klantbetrokkenheid.