Содержание
Источник: Ramcreativ / Dreamstime.com
вынос:
Большие данные бушуют в страховой отрасли, помогая решать такие задачи, как определение ставок и выявление мошенничества.
Большие данные оказывают существенное влияние на страховую отрасль. С помощью больших данных страховые компании смогли более точно рассчитывать риски и предлагать клиентам более высокие премии, прогнозировать и контролировать мошеннические требования и предлагать персонализированные страховые продукты. Чтобы сделать вышеизложенное, страховые компании получают информацию из ряда источников, таких как носимые медицинские устройства, которые были благом для сектора медицинского страхования. Хотя страховая отрасль уже развивала свои методы расчета рисков и премий, обнаружения мошенничества и предложений, доступность большего количества данных повысила точность и позволила страховым компаниям прогнозировать риск более точно, чем раньше. (Чтобы узнать больше о носимых устройствах и состоянии их здоровья, см., Как IoT Data Analytics и персональные фитнес-устройства могут помочь вам сохранить здоровье.)
Страховая индустрия без больших данных
Большие данные - явление довольно недавнее, и, очевидно, без них страховая отрасль была бы совсем другой. Так как же работала страховая индустрия без больших данных? Давайте посмотрим на несколько сценариев:
- Расчет риска - Страховые компании приняли во внимание ряд факторов, прежде чем рассчитывать или оценивать риски. Например, в случае медицинского страхования были приняты во внимание такие факторы, как возраст, профиль здоровья, курение или алкоголизм. Премия зависела от оценки риска. Однако метод оценки риска не учитывал многих других факторов; он пропустил 360-градусный взгляд на риски.
- Обнаружение мошенничества. Мошеннические заявления были бедствием для страховой отрасли, и в нем применялись определенные методы обнаружения мошенничества. Например, если кто-то подал мошенническое требование, страховщик будет хранить сведения о заявителе и отклонять требования от этого же заявителя в будущем. Однако это не помешало распространению мошеннических претензий. Очевидно, что страховщики должны были сделать что-то другое с этим.
- Персонализированные продукты - страховые компании всегда предлагали продукты, которые в определенной степени адаптированы. Тем не менее, продукты были разработаны не индивидуально, а по группам или категориям. Например, определенные страховые продукты были разработаны для руководителей в возрасте от 30 до 45 лет и их возможных потребностей, но всегда было трудно удовлетворить индивидуальные потребности с такими продуктами.
Влияние больших данных на страховую индустрию
Важно понимать, что большие данные не привели к каким-либо фундаментальным изменениям в сфере страхования. Это просто позволило страховщикам оценить риски и понять потребности клиентов с большей точностью. Ниже приводится описание того, как большие данные повлияли на страховую отрасль.
Носимые устройства, такие как Apple Watch и трекеры активности Fitbit, которые могут отслеживать профиль активности человека и другие аспекты образа жизни, значительно повлияли на то, как медицинские страховые компании оценивают риск. Такие устройства предоставляют страховщикам много данных, на основании которых страховщики могут повысить точность своей оценки рисков. По данным Accenture, треть страховых компаний сейчас предлагают свои продукты на основе аналитики этих устройств. Например, известный страховой провайдер Hancock предлагает скидки на страховые взносы, а также бесплатный носимый монитор Fitbit. Клиенты могут уменьшить свои страховые взносы, усердно работая над улучшением своего здоровья. По мере того, как их здоровье улучшается, риск уменьшается, и премия также уменьшается. (Подробнее о носимых предметах см. Wearable Tech: Компьютерщик или Шик?)
Вы не можете улучшить свои навыки программирования, когда никто не заботится о качестве программного обеспечения.