Зміст
Джерело: Ramcreativ / Dreamstime.com
Винос:
Великі дані створюють хвилі в страховій галузі, допомагаючи в таких завданнях, як визначення ставок та виявлення шахрайства.
Великі дані суттєво впливають на страхування. За допомогою великих даних страхові компанії змогли більш точно розрахувати ризики та запропонувати клієнтам кращі премії, прогнозувати та контролювати шахрайські вимоги та пропонувати персоналізовані страхові продукти. Для цього вище, страхові компанії беруть участь у ряді джерел, таких як носячі медичні пристрої, які стали благом для сектору медичного страхування. Хоча страхова галузь уже розвивала свої методи обчислення ризиків та премій, виявлення шахрайства та їх пропозиції, наявність більшої кількості даних підвищила точність та дозволила страховим компаніям прогнозувати ризик більш точно, ніж раніше. (Щоб дізнатися більше про носячі пристрої та стан здоров'я, перегляньте статтю, як аналітика даних IoT та персональні фітнес-пристрої можуть зробити вас здоровішими.)
Страхова галузь без великих даних
Великі дані - досить недавнє явище, і очевидно, страхова галузь без нього була зовсім іншою. То як же працювала страхова індустрія без великих даних? Давайте розглянемо кілька сценаріїв:
- Розрахунок ризику - Страхові компанії перед розрахунком або оцінкою ризиків враховували ряд факторів. Наприклад, у випадку медичного страхування враховували такі фактори, як вік, стан здоров’я, куріння або алкоголізм. Премія залежала від оцінки ризику. Однак метод оцінки ризику не враховував багатьох інших факторів; він пропустив 360-градусний погляд на ризики.
- Виявлення шахрайства - шахрайські вимоги стали бичем для страхової галузі, і вона застосувала певні методи виявлення шахрайства. Наприклад, якщо хтось пред'явив шахрайську вимогу, страховик зберігав би реквізити позивача і відмовив у претензіях того ж позивача в майбутньому. Однак це не завадило поширювати шахрайські вимоги. Очевидно, страховикам потрібно було зробити щось інше.
- Персоніфіковані продукти - Страхові компанії завжди пропонували продукти, які певною мірою підібрані. Однак продукція не була розроблена індивідуально, а груповою чи категорією. Наприклад, певні страхові продукти були розроблені для керівників віком від 30 до 45 років та їх можливих потреб, але задовольняти індивідуальні потреби з такими продуктами завжди було важко.
Великий вплив даних на страхування
Важливо розуміти, що великі дані не призвели до кардинальних змін у способах розвитку страхової галузі. Він просто дозволив страховикам з більшою точністю оцінювати ризик та розуміти потреби клієнтів. Нижче наведено опис того, як великі дані вплинули на страхову галузь.
Здатні пристрої, такі як Apple Watch та трейдери Fitbit, які можуть відстежувати профіль діяльності та інші аспекти способу життя, суттєво вплинули на те, як медичні страхові компанії оцінюють ризик. Такі пристрої надають страховикам безліч даних, на основі яких страховики можуть підвищити точність своєї оцінки ризику. За даними Accenture, третина страхових компаній зараз пропонує свої продукти на основі аналітики цих пристроїв. Наприклад, Hancock, відомий страховий провайдер, пропонує знижки на премії, а також безкоштовний носимий монітор Fitbit. Клієнти можуть зменшити свої внески, наполегливо працюючи над покращенням свого здоров’я. У міру поліпшення їх здоров’я ризик зменшується і премія також зменшується. (Докладніше про носячі матеріалів див. В розділі Носивна техніка: Geek або Chic?)
Ви не можете покращити свої навички програмування, коли ніхто не піклується про якість програмного забезпечення.