Использование ряда инструментов для сбора информации помогает выстраивать процессы компаний вокруг клиентов, что крайне важно для развития бизнеса. Так считают эксперты, например Ольга Ослон, которая участвовала в запуске первого онлайн-сервиса страховании в России. Однако современные технологии не только повышают удовлетворенность клиентов, но и трансформируют андеррайтинг.
Стратегические преимущества Big Data в оценке страховых рисков
Анализ больших данных существенно повышает точность андеррайтинга, создавая более детальные профили риска. Это ведет к возможности персонализации тарифов. Страховщики могут предлагать индивидуальные ставки, основанные на реальном поведении и характеристиках конкретного клиента.
Big Data открывают новые горизонты в области предиктивной аналитики. Обработка больших данных с помощью алгоритмов машинного обучения позволяет прогнозировать вероятность наступления страховых случаев и лучше управлять рисками.
Автоматизация процессов обработки заявлений и выявления мошеннических схем на основе анализа больших данных ускоряет выплаты добросовестным клиентам и минимизирует потери.
Наконец, аналитика становится мощным инструментом в работе над новыми страховыми продуктами. Понимание потребностей клиентов, получаемое благодаря Big Data, помогает страховщикам выявлять новые ниши и предлагать решения, отвечающие запросам потребителей. Например:
- в автостраховании: использование телематики для оценки стиля вождения и корректировки тарифов;
- в страховании жизни и здоровья: сбор данных с носимых устройств для отслеживания физической активности и подбора программы;
- в имущественном страховании: анализ сведений со спутников и дронов для оценки вероятности наводнений, пожаров и других стихийных бедствий;
- в страховании киберрисков: оценка сведений о кибератаках для точной оценки рисков и разработки превентивных мер.
Для обработки Big Data используют современный инструментарий. Машинное обучение и Al анализируют неструктурированные данные. Облака применяют для хранения объемов информации. Технологии распределенных вычислений задействуют для работы с данными в реальном времени. Продвинутая визуализация позволяет наглядно представлять результаты анализа.
Этико-правовые аспекты использования Big Data
Использование больших данных открывает широкие возможности для страховой отрасли, позволяя точнее оценивать риски. Однако это также создает новые вопросы, требующие тщательного рассмотрения этических и правовых аспектов.
Работа с личной информацией клиентов требует соблюдения стандартов безопасности. Кроме того, страховщики сталкиваются с регуляторным вызовами и необходимостью адаптации законодательства к новым реалиям использования Big Data. Принимаемые на основе анализа решения должны быть понятны и объяснимы. Надо уметь балансировать между индивидуализацией тарифов и принципами социальной справедливости.
Большое спасибо за очень хорошую статью про очень хороший праздник!