Πέντε τρόποι με τους οποίους τα data analytics επαναπροσδιορίζουν τον τομέα της ασφάλισης


Τα business intelligence tools αποτελούν το κλειδί για την αξιοποίηση του τεράστιου όγκου δεδομένων ασφάλισης.

Ο τομέας της ασφάλισης παραδοσιακά βασιζόταν στα δεδομένα για να προβλέπει και να αξιολογεί ενδεχόμενους κινδύνους. Ωστόσο, η ψηφιοποίηση και ο ψηφιακός μετασχηματισμός ολόκληρων διαδικασιών έχει οδηγήσει στη συλλογή δεδομένων σε κάθε στάδιο του αγοραστικού ταξιδιού του πελάτη.


Σήμερα, οι ασφαλιστικές εταιρείες έχουν στη διάθεσή τους τεράστιο όγκο δεδομένων, τα οποία συλλέγουν ακόμη και σε πραγματικό χρόνο. Συνδυάζοντάς τα με στοιχεία που έχουν ήδη στη διάθεσή τους αποκτούν χρήσιμες πληροφορίες τις οποίες μπορούν και εφαρμόζουν στο σχεδιασμό των προϊόντων, των υπηρεσιών και των διαδικασιών στις οποίες συμμετέχει ο πελάτης.


Απώτατος στόχος τους: να προσδώσουν περισσότερη επιχειρηματική αξία σε όλη την αξιακή αλυσίδα της ασφάλισης.


Οι αριθμοί μιλούν από μόνοι τους.


90% των δεδομένων παγκοσμίως έχουν δημιουργηθεί τα τελευταία δύο χρόνια, ενώ η αγορά της ανάλυσης δεδομένων στον τομέα της ασφάλισης αναμένεται να έχει ετήσιο σύνθετο ρυθμό ανάπτυξης (CAGR)12,6% μεταξύ 2020 και 2025.

Ο όγκος των δεδομένων τα τελευταία χρόνια αυξάνεται με γεωμετρική πρόοδο και τα συστήματα ανάλυσης επιχειρηματικών πληροφοριών (business intelligence) είναι το κλειδί για την αξιοποίησή τους.


Με στόχο την επίτευξη καλύτερων αποτελεσμάτων, τη λήψη πιο αποδοτικών αποφάσεων σε συντομότερο χρονικό διάστημα και το σχεδιασμό καινοτόμων προϊόντων και υπηρεσιών, οι ασφαλιστές αξιοποιούν πλέον την ανάλυση δεδομένων (data analytics), την τεχνητή νοημοσύνη (artificial intelligence) και τη μηχανική μάθηση (machine learning), καθώς τα δεδομένα βρίσκονται πλέον αναμφισβήτητα στο επίκεντρο του τομέα ασφάλισης.


Ακολουθούν πέντε πεδία στον τομέα της ασφάλισης στα οποία η ανάλυση δεδομένων έχει ριζικό αντίκτυπο:

  1. Γρηγορότερη επεξεργασία των αιτήσεων αποζημίωσης. Η γρήγορη επεξεργασία των αιτήσεων είναι συχνά ο πιο σημαντικός παράγοντας για το συνολικό αποτέλεσμα της διαδικασίας. Η ανάγκη για αυτοματοποιημένη επεξεργασία και ταχύτερη αποστολή των δεδομένων έχει οδηγήσει τις ασφαλιστικές εταιρείες στην αξιοποίηση υπηρεσιών επεξεργασίας δεδομένων οι οποίες επεξεργάζονται όλα τα σημαντικά έγγραφα σε ψηφιακές μορφές. Η συνολική διαχείριση των αιτήσεων αποζημίωσης απλοποιείται και υφίσταται πιο γρήγορη επεξεργασία χάρη στα data analytics τα οποία αξιοποιούν τεράστιες βάσεις δεδομένων.

  2. Εντοπισμός περιπτώσεων απάτης. Οι μελέτες δείχνουν ότι ένα στα δέκα αιτήματα αποζημίωσης αποδεικνύεται απάτη. Η ανάγκη για έγκαιρο εντοπισμό των περιπτώσεων απάτης είναι αδιαμφισβήτητα ζωτικής σημασίας, καθώς με αυτόν τον τρόπο οι ασφαλιστικές εταιρείες εξοικονομούν τεράστια κόστη. Η ανάλυση δεδομένων μεγάλης κλίμακας (big data analytics) αποδεικνύται σημαντικότατο εργαλείο για τον εντοπισμό αυτών των περιπτώσεων απάτης, καθώς προσφέρουν πληροφορίες σχετικά με προγενέστερες συμπεριφορές του εκάστοτε πελάτη, τη συχνότητα ανάλογων αιτημάτων και τη πιστοληπτική ικανότητα. Με αυτόν τον τρόπο, οι ασφαλιστές γνωρίζουν κατά πόσον χρειάζεται να αναζητήσουν επιπλέον πληροφορίες για τον αιτούμενο ή να απορρίψουν ένα ασφαλιστήριο εντελώς.

  3. Αυτοματοποίηση της διαδικασία ασφάλισης. Η εξοικονόμηση χρόνου και χρήματος από τη διαδικασία ασφάλισης είναι ένα ακόμη όφελος της ανάλυσης δεδομένων στον ασφαλιστικό τομέα. Από τη συλλογή δεδομένων και την επαλήθευσή τους ως τις συστάσεις σε πραγματικό χρόνο, οι «εικονικοί ασφαλιστές», οι οποίοι τροφοδοτούνται από τα data analytics, παρέχουν πιο γρήγορες και ακριβείς λύσεις. Επιπλέον, βοηθούν στην αντιμετώπιση προκλήσεων όπως είναι η δια χειρός συλλογή δεδομένων από διαφορετικές μορφές και πηγές αιτήσεων.

  4. Αξιολόγηση κινδύνου. Η αναγνώριση και αξιολόγηση του προφίλ κινδύνου για κάθε αιτούμενο πριν την έκδοση του ασφαλιστηρίου είναι ένα ακόμη ισχυρό πλεονέκτημα της ανάλυσης δεδομένων. Αναλύοντας δεδομένα από υπηρεσίες παροχής πληροφοριών πιστοληπτικής ικανότητας και τρίτους πωλητές, καθώς και ο συνδυασμός αυτών με τις κινήσεις στις πλατφόρμες κοινωνικής δικτύωσης, το προφίλ κινδύνου του πελάτη υπολογίζεται πλέον με μεγαλύτερη ακρίβεια και τα συμπεράσμαυα μπορούν να ληφθούν υπόψη και στην τιμολόγηση.

  5. Στοχευμένες στρατηγικές μάρκετινγκ. Σε μελέτη του 2019, το 90% των καταναλωτών υποστήριξαν ότι δεν δίνουν σημασία σε μηνύματα που δεν θεωρούν συναφή με τις προτιμήσεις τους, ενώ περίπου το 50% είναι διατεθειμένοι να αλλάξουν εταιρείες προτιμώντας εκείνες που προσφέρουν εξατομικευμένες προωθητικές ενέργειες. Για να προσελκύσουν και να κρατήσουν νέους πελάτες σήμερα, οι ασφαλιστές χρειάζονται οπωσδήποτε μια προσέγγιση στοχευμένου μάρκετινγκ με στόχο να αυξήσουν την αποτελεσματικότητα των προωθητικών ενεργειών τους. Τα data analytics διευκολύνουν την ανάλυση της συμπεριφοράς του πελάτη, η οποία επιτρέπει τη μετέπειτα αποστολή εξατομικευμένων μηνυμάτων, την προώθηση κατάλληλων για το εκάστοτε κοινό προϊόντων και τελικά τη βελτίωση των ποσοστών μετατροπής των εν δυνάμει σε πραγματικούς πελάτες.

5 views0 comments