Як страховики можуть ефективніше використовувати дані своїх клієнтів?
Як страховики можуть краще використовувати дані своїх клієнтів?Дані можуть допомогти страховикам зменшити свою схильність до ризику та створити більш задовільний досвід для клієнтів, але лише якщо вони максимально використають їх.
Дані мають вирішальне значення для страхової галузі, вважає Кріс Ройлз, технічний директор Cloudera в регіоні EMEA. Традиційно застарілі системи та відокремлені способи роботи не дозволяли страховим компаніям максимально ефективно використовувати дані, які вони збирають і зберігають, але, щоб суттєво трансформувати галузь, компанії insurtech сектору і існуючі страховики повинні впоратися з їхніми даними.
Чи є прогалини в практиці збору даних страховиків?
Коли справа доходить до кращого використання даних, перше, що можуть зробити страховики, це переоцінити, які дані вони вже збирають. Чи потрібна кожна зібрана вами точка даних, і чи є речі, які ви не збираєте, але які ви дійсно повинні знати? Дані створюють всеосяжну картину про клієнта та характер ризику, який ви страхуєте, тому збір правильних даних є важливим першим кроком у життєвому циклі поліса.
Дані життєво важливі, щоб допомогти страховим компаніям зрозуміти своїх клієнтів і оцінити ризики. Сьогодні існує багато джерел даних, які просто не були доступні 10 років тому. Від «розумних» транспортних засобів, що повідомляють про аварії в даний момент, і пристроїв Internet of Things (IoT), які контролюють будівлі, до використання даних про погоду в реальному часі для більш точного моделювання ризиків у страхуванні доставки.
Отже, яку інформацію страховики можуть збирати, щоб покращити прийняття страхових рішень або зменшити ризик для андеррайтера?
Історично страховики покладалися на величезну кількість своїх історичних даних для консультацій щодо ціноутворення та залучення клієнтів, каже Девід Секстон, віце-президент і голова страхової практики Cognizant. Однак зараз ми бачимо, що ці провідні компанії дедалі частіше використовують неструктуровані дані та нові джерела зовнішніх даних, такі як пристрої Інтернету речей, які пропонують набагато більше потенційних можливостей для збору даних для прийняття рішень і ефективності ризику.
«бирати та зберігати таку величезну кількість даних безглуздо та дорого, якщо ви не зможете отримати з них уявлення, щоб краще зрозуміти як ризик, так і клієнта. Страховики будуть конкурувати з новими учасниками сектору, такими як гіперскейлери, причому переможцем стануть ті, хто зможе використовувати свої знання для кращої ціни та надання кращих послуг.
Фітнес-трекери є хорошим прикладом того, як страховики змінили свій підхід до даних, і зараз страхові компанії використовують дані, які передаються через такі пристрої, щоб покращити прийняття рішень і стимулювати менш ризиковану поведінку клієнтів.
Тим не менш, існує сфера можливостей, якою страховики, як правило, не користуються. Одна прогалина в поточному підході полягає в тому, що страховики не дозволяють клієнтам взаємодіяти з ними, коли змінюються обставини життя та активів. Звертаючись до клієнта – у безпечний та надійний спосіб – страховики забезпечують кращий досвід обслуговування клієнтів.
Наскільки ефективно страховики використовують дані, які вони збирають?
Наскільки ефективно страховики використовують дані
Після того, як ви гарантуєте, що збираєте правильні дані, другим важливим кроком у будь-якій стратегії даних є найкраще використання їх усередині.
Страховики не використовують дані, до яких вони вже мають доступ. Насправді останні дослідження показують, що до 75% внутрішніх даних не мають доступу та не використовуються страховиками.
Це тому, що багато даних все ще зберігається в старих застарілих системах, що може ускладнити їх розблокування та доступ. Крім того, цінні дані часто є неструктурованими, як-от примітки про андеррайтинг і страхові виплати. Як наслідок, страховики часто не знають цінності даних, які вони фактично мають у своєму розпорядженні. Крім того, не всі страховики точно знають, які бізнес-випадки використання яких даних можна оптимізувати. Усі ці проблеми дуже ускладнюють для страховиків максимально ефективне використання даних, які вони вже мають у своїй організації.
Важливо поставити клієнта в центр стратегії обробки даних страховика, оскільки це його дані на першому місці. Це означає, що вони можуть діяти як зацікавлені сторони в власному управлінні даними, а також отримувати доступ до власних даних і зберігати їх, коли це необхідно. Це покращить взаємодію з клієнтами та сприятиме регулярній взаємодії.
Клієнти страховиків шукають гіперперсоналізованих страхових послуг
Клієнти страховиків шукають гіперперсоналізованих послуг
На сьогоднішньому конкурентному ринку страховики повинні мати можливість збирати, обробляти, зберігати й аналізувати всі свої дані. Незалежно від того, структурована вона (вік, місцезнаходження, вартість активів) чи неструктурована (зображення крадіжок зі зломом або автомобільних аварій, записи голосу); незалежно від того, живе він на межі, у центрі обробки даних, загальнодоступній хмарі чи гібридній хмарі, дані можуть надати розуміння.
Cтраховики можуть потім використовувати ці дані для застосування машинного навчання (ML), розширеної аналітики та штучного інтелекту (AI), а також визначення закономірностей, виявлення аномалій і більш точної оцінки ризику.
Обмежувальне регулювання заважає страховикам повною мірою впроваджувати інновації, коли справа доходить до даних їхніх клієнтів: 96% керівників страхових компаній, які відповіли на опитування Cognizant, зазначили, що хмарні обчислення приносять стратегічну цінність їхньому бізнесу, тоді як 84% поділяють таку думку щодо штучного інтелекту та машинного навчання.
Однак використання даних споживачів все ще суворо регулюється, особливо коли йдеться про те, що допустимо під час вимірювання та визначення індивідуального рейтингу ризику. Необхідність розглядати та дотримуватись цих чинних і нових нормативних актів створює значний тиск на існуючих страховиків, щоб забезпечити безпеку своїх даних, захист споживачів, а також рішення та ініціативи щодо сталого розвитку, які відповідають вимогам регуляторів. У свою чергу, це зменшує швидкість, з якою страховики можуть змінити свій підхід до використання своїх даних.
Поради для страховиків, які прагнуть максимально використати свої дані
Поради для страховиків, які прагнуть максимально використати свої дані
Cтраховики зазнають тиску практично з усіх можливих кутів: регуляторний тягар перешкоджає їхній свободі впроваджувати інновації, але клієнти хочуть гіперперсоналізованого досвіду, а зацікавлені сторони хочуть зменшити ризики, і технологія існує, щоб забезпечити і те, і інше. Однак якщо не використати її повною мірою, можливість стає загрозою. Які поради експерти дають страховим організаціям, які прагнуть отримати більше від даних своїх клієнтів?
Щоб залишатися актуальними та оптимізувати зростання, страховики повинні зосередитися на трансформації бізнесу, і цифрова потужність стане явним рушієм для цього. Керівники повинні розробити комплексні стратегії даних, які використовують всю інформацію, доступну їм завдяки інвестиціям у технології. Інвестиції в дані та аналітику стають критично важливими для прийняття швидших і більш глибоких бізнес-рішень, які визначають віддачу від інновацій, зменшують страхове шахрайство та покращують оцінку ризиків.
Наприклад, багато страховиків вже почали тестувати такі технології, як розмовний АІ та обробка природної мови, щоб взаємодіяти з клієнтами та намагатися задовольнити їхні вимоги та очікування щодо швидших та ефективніших послуг.
Страховики отримують вигоду від вищих показників утримання клієнтів і меншої плинності агентів. Ці досягнення стають вирішальними у виокремленні страховиків, оскільки низьких цін уже недостатньо, щоб залучити клієнтів.
Останніми роками ми бачили, як страховики збирають і аналізують величезну кількість різноманітних наборів даних, що дозволяє їм налаштовувати свої пропозиції та надавати кращі послуги. Наступна можливість, швидше за все, буде не за горами; ми просто ще не знаємо, як ця можливість буде виглядати.
Страховики повинні мати уніфіковану платформу даних, яка дозволить їм застосовувати ML, AI та розширену аналітику до даних, гарантуючи, що вони зможуть використовувати потужність нових джерел даних, оскільки вони стають більш різноманітними та складними. Це дозволить їм отримати кращу інформацію про клієнтів і запропонувати точнішу політику.
Повну версію тексту новини читайте також у наших партнерів
