Wezom
Wezom
Команда IT-компанії
09.12.2021

Навіщо потрібні Big Data та Machine Learning

Wezom
Wezom
Команда IT-компанії
09.12.2021
09.12.2021
3064
0

Страховий ринок із боку може здатися суворим та консервативним, але це зовсім не так. Сьогодні страхові компанії з ім'ям та солідною історією йдуть у діджитал: до цього їх штовхає як конкуренція з боку іншуртех-стартапів, так і необхідність наздогнати аудиторію.

Відхід страхування "цифру" виглядає дуже органічно, адже ця індустрія протягом усієї своєї історії так чи інакше покладалася на аналітику даних. Страхові компанії будь-якого типу покладаються на статистику, щоб сегментувати аудиторію та оцінювати ризики. Частота інцидентів, персональні дані клієнтів, прогнози різного штибу, навіть зовнішня інформація - все це дозволяє страховикам боротися з шахрайством та оптимізувати витрати.

Традиційні страхові компанії дуже багаті на дані, але донедавна покладалися на актуарні методи та ручну обробку інформації. Часто страховики просто не мають чіткого розуміння - що ж робити з величезною базою даних по клієнтам, зібраною за 3, 5, або навіть за 10 років. Результатом цього глухого кута стають втрачені можливості та падіння конкурентоспроможності.

Насправді достатньо оцифрувати обробку інформації за допомогою правильних технологій, і результат може перевершити всі очікування. У великих даних ховаються великі можливості для бізнесу.

Що відбувається у страховій індустрії

Що відбувається у страховій індустрії

Прямо зараз ми спостерігаємо глобальний вибух зростання іншуртех-стартапів. Такі стартапи як Marshmallow та Traffk застосовують засоби Big data, ІІ та машинного навчання для просунутої аналітики та просування своїх продуктів. Традиційні страхові компанії тим часом випускають власні цифрові інструменти і прагнуть якнайшвидше опанувати потенціал нових технологій.

Страховикам доводиться еволюціонувати, щоб пристосуватися до змін у демографії та уподобання аудиторії. Сьогодні страховими послугами зацікавилися мільйони, які звикли жити онлайн та не люблять бюрократії.

Попит на технології страхування залишатиметься величезним. У новому звіті GlobalData прогнозується, що доходи AI-платформ у страхуванні до 2024 року зростуть на 23%, до 3,4 мільярда доларів.

У McKinsey тим часом прогнозують, що до 2030 року технології ІІ та машинні алгоритми змінять усі аспекти страхової індустрії: від просування та андеррайтингу, до ціноутворення та виплат. Вже сьогодні технології дозволяють формувати вартість полісів у режимі реального часу.

Як використовувати ІІ та Big Data у страхуванні

Як використовувати ІІ та Big Data у страхуванні

Рух у діджитал відкриває для страховиків нові джерела інформації, які можна використовувати для аналітики поведінки споживачів, сегментування, обслуговування клієнтів. Розглянемо найочевидніші способи використання Big Data та машинних алгоритмів у страхуванні.

  • Залучення клієнтів

Сьогодні кожна людина щодня генерує гігабайти інформації, бізнесу залишається лише навчитися працювати з нею. Дані про поведінку користувачів онлайн не структуровані, але за умови правильної обробки можуть дати страховому бізнесу цінну інформацію: в якій сфері працює потенційний споживач? Який спосіб життя веде? З якими проблемами стикається? Чого боїться?

Відповіді на ці питання допоможуть сегментувати аудиторію та проводити таргетований маркетинг. Будь-який бізнес потребує постійного припливу нових клієнтів, і страховики – не виняток.

  • Утримання клієнтів

Для страхової промисловості дуже важливо утримувати вже існуючих клієнтів. Адже продовжити існуючий поліс набагато простіше і дешевше, ніж залучати нового клієнта. У той же час конкуренція зростає, і завдання утримати користувача з роками не стає простіше.

Алгоритми можуть аналізувати онлайн-активність клієнта та фіксувати ранні ознаки його невдоволення послугами. Своєчасна робота з такими користувачами допоможе компанії утримати їх, принагідно закриваючи прогалини та слабкі місця у своєму сервісі. Важливо давати старим клієнтам відчути їхню значущість для компанії, робити їм персоналізовані пропозиції.

  • Оцінка ризиків

Сама ідея страхового бізнесу обертається довкола диверсифікації ризиків. Страховики завжди приділяли особливу увагу перевірці інформації про клієнтів та сегментували за групами ризику.

У таких завданнях алгоритми ІІ у поєднанні з Big Data показують особливу ефективність. По-перше, машини працюватимуть на порядок швидше і точніше людей, по-друге - обійдуться без вихідних, по-третє - зможуть реагувати на вхідну інформацію в режимі реального часу.

  • Боротьба з шахрайством

Шахрайство - одна з найстаріших "хвороб" страхової індустрії. Страхові компанії часто змушені спускати злочинні епізоди "на гальмах", бо побоюються за свою репутацію.

Щороку збитки від страхового шахрайства у всьому світі обчислюються десятками мільярдів доларів, при цьому кількість злочинних епізодів продовжує зростати. За оцінками учасників українського ринку страхування, на випадки шахрайства в Україні може припадати до 5% від обсягу виплат.

Промисловість побачила в технологіях ефективний засіб протистояння злочинцям. Алгоритми ІІ допомагають визначити типові хитрощі шахраїв і своєчасно сигналізувати про підозрілі ситуації, які потребують додаткової перевірки чи розслідування. Штучний інтелект може перевірити профіль клієнта на стадії укладання договору, оцінивши ризик шахрайства.

  • Скорочення витрат

Зниження витрат майже завжди є одним із головних драйверів діджиталізації бізнесу. Використання Big data у страхуванні допоможе підвищити ефективність аналітики та маркетингу. Отже, витрати на них можна буде знизити, або використовувати кошти більш ефективно.

Автоматизація також допоможе підвищити ефективність обробки запитів та менеджменту. Все це в результаті допомагає страховим компаніям робити свої продукти доступнішими, а значить - зберігати високу конкурентність на ринку. За даними Yes Magazine, використання Big data може підвищити доступність страхових послуг на 30%, знизити витрати на 40-70%, і підвищити рівень виявлення страхового шахрайства на 60%.

  • Персоналізація сервісу

У страховому бізнесі особливо важливо персоналізувати клієнтський досвід. Споживач навряд чи захоче заплатити за страховку компанії, яка не може дати йому почуття турботи та захисту навіть на рівні сервісу.

Big data допоможе страховикам формувати для користувачів індивідуальні пакети послуг, які найкраще відповідають їх запитам та потребам. Скажімо, поліс страхування життя логічно збудувати з урахуванням історії хвороби та способу життя клієнта. Тут можуть допомогти дані, зібрані через інтернет речей.

Те саме стосується і ціноутворення - невелика персоналізація пакета допоможе в конверсії і позитивно позначиться на лояльності клієнта.

  • Оптимізація внутрішніх процесів

Диджиталізація страхової компанії докорінно змінює методи її роботи, а отже структура та процеси бізнесу змінюватимуться аналогічно.

Автоматизація та великі дані допоможуть страховикам швидше працювати з профілями клієнтів та цілими споживчими сегментами, ефективно оцінювати ризики та обробляти клієнтські запити. Наприклад, на ринку є ІІ-рішення, які миттєво сегментують страхові претензії: деякі можуть бути відшкодовані негайно, інші вимагають розгляду. Те, що раніше займало кілька годин, машина може вирішити за секунду.

Все це звільняє співробітників індустрії від рутини та покращує досвід користувачів. Дослідження McKinsey показало, що автоматизація може заощадити співробітникам страхових компаній 43% від робочого часу.

Майбутнє індустрії страхування

Майбутнє індустрії страхування

Цифрова трансформація галузі лише розпочалася. Експерти Mckinsey сьогодні малюють абсолютно фантастичну картину цифрового страхування у 2030 році: персональний страховий агент у смартфоні прокладатиме клієнту найбезпечніші автомобільні маршрути та обчислюватиме обсяг страхового внеску залежно від рішень користувача.

Інтернет речей, що бурхливо зростає, дасть машинним алгоритмам ще більше даних про користувачів. Big data та передиктивна аналітика дозволять точно передбачати нещасні випадки та рятувати людські життя.

Сьогодні перед більшістю традиційних страхових компаній стоять скромніші завдання: дати своїм клієнтам зручні цифрові інструменти для управління полісами, послугами та витратами. Подібні завдання вирішуємо і ми: у проекті для СК “Країна” наша команда реалізувала сайт із особистим кабінетом та страховим калькулятором. Таку екосистему надалі можна посилювати за допомогою засобів обробки даних.

А якщо ви шукаєте можливості посилити страховий бізнес за допомогою діджиталу, обговоріть це з нашими експертами. Телефонуйте, пишіть, залишайте заявку у формі на сайті.

Як вам стаття?
Давайте обговоримо Ваш проєкт
Натискаючи кнопку “Відправити”, ви даєте згоду на обробку особистих даних. Детальніше
Коментарі
(0)
Будьте першими, хто залишить коментар
wezom logo
Залишились питання?
Залиште контактні дані. Наш менеджер зв'яжеться та проконсультує вас.
Підписуйтесь на розсилку Айтижблог
blog subscriber decor image
Бажаєте отримувати цікаві статті?
Натискаючи кнопку “Відправити”, ви даєте згоду на обробку особистих даних. Детальніше
Слідкуйте за нами у соціальних мережах
Цей сайт використовує cookie-файли для більш комфортної роботи користувача. Продовжуючи переглядати сайт, Ви погоджуєтеся на використання cookie.