Saturs
Avots: Ramcreativ / Dreamstime.com
Izņemšana:
Apjomīgi dati apdrošināšanas nozarē rada vilni, palīdzot veikt tādus uzdevumus kā likmju noteikšana un krāpšanas atklāšana.
Lielie dati ir ievērojami ietekmējuši apdrošināšanas nozari. Izmantojot lielos datus, apdrošināšanas kompānijas ir spējušas precīzāk aprēķināt riskus un piedāvāt klientiem labākas prēmijas, prognozēt un kontrolēt krāpnieciskas prasības un piedāvāt personalizētus apdrošināšanas produktus. Lai to izdarītu, apdrošināšanas kompānijas ir sniegušas informāciju no vairākiem avotiem, piemēram, valkājamām medicīniskām ierīcēm, kuras ir bijušas medicīniskās apdrošināšanas nozares ieguvums. Lai arī apdrošināšanas nozare jau bija izstrādājusi savas riska un prēmiju aprēķināšanas metodes, krāpšanas atklāšanu un piedāvājumus, plašāka datu pieejamība ir palielinājusi precizitāti un ļāva apdrošināšanas sabiedrībām precīzāk nekā iepriekš prognozēt risku. (Lai uzzinātu vairāk par valkājamām ierīcēm un veselību, skatiet sadaļu Kā IoT datu analīze un personīgās fitnesa ierīces var padarīt jūs veselīgāku.)
Apdrošināšanas nozare bez lieliem datiem
Lielie dati ir diezgan nesena parādība, un acīmredzot apdrošināšanas nozare bez tā bija diezgan atšķirīga. Tātad, kā apdrošināšanas nozare darbojās bez lieliem datiem? Apskatīsim dažus scenārijus:
- Riska aprēķins - pirms risku aprēķināšanas vai novērtēšanas apdrošināšanas kompānijas ņēma vērā vairākus faktorus. Piemēram, medicīniskās apdrošināšanas gadījumā tika ņemti vērā tādi faktori kā vecums, veselības profils, smēķēšana vai alkoholisms. Piemaksa bija atkarīga no riska novērtējuma. Riska novērtēšanas metode tomēr neņēma vērā daudzus citus faktorus; tas neatbilda 360 grādu skatam uz riskiem.
- Krāpšanas atklāšana - krāpnieciskas pretenzijas ir posts apdrošināšanas nozarē, un tā ir piemērojusi noteiktas krāpšanas atklāšanas metodes. Piemēram, ja kāds ir iesniedzis krāpniecisku prasību, apdrošinātājs saglabā informāciju par prasītāju un turpmāk noraida prasījumus no tā paša prasītāja. Tomēr tas netraucēja izplatīties krāpnieciskām pretenzijām. Acīmredzot apdrošinātājiem bija jādara kaut kas savādāks.
- Personalizētie produkti - apdrošināšanas sabiedrības vienmēr ir piedāvājušas produktus, kas ir zināmā mērā pielāgoti. Tomēr produkti nebija pielāgoti individuāli, drīzāk pēc grupas vai kategorijas. Piemēram, daži apdrošināšanas produkti tika izstrādāti vadītājiem vecumā no 30 līdz 45 gadiem un viņu iespējamām vajadzībām, taču vienmēr bija grūti apmierināt individuālās vajadzības ar šādiem produktiem.
Lielu datu ietekme uz apdrošināšanas nozari
Ir svarīgi saprast, ka lielie dati nav izraisījuši būtiskas izmaiņas apdrošināšanas nozares darbībā. Tas vienkārši ļāva apdrošinātājiem precīzāk novērtēt risku un izprast klientu vajadzības. Zemāk ir sniegts apraksts par to, cik lieli dati ir ietekmējuši apdrošināšanas nozari.
Valkājamās ierīces, piemēram, Apple Watch un Fitbit aktivitātes izsekotāji, kas var uzraudzīt personas aktivitātes profilu un citus dzīvesveida aspektus, ir ievērojami ietekmējušas to, kā medicīnas apdrošināšanas kompānijas novērtē risku. Šādas ierīces apdrošinātājiem sniedz daudz datu, uz kuru pamata apdrošinātāji var palielināt sava riska novērtējuma precizitāti. Pēc Accenture teiktā, viena trešdaļa apdrošināšanas kompāniju tagad piedāvā savus produktus, kuru pamatā ir šo ierīču analītika. Piemēram, ievērojams apdrošināšanas pakalpojumu sniedzējs Hancock piedāvā prēmiju atlaides un arī bezmaksas valkājamo Fitbit monitoru. Klientiem var samazināt prēmijas, smagi strādājot, lai uzlabotu viņu veselību. Uzlabojoties viņu veselībai, samazinās risks un samazinās arī piemaksa. (Plašāku informāciju par valkājamiem izstrādājumiem skat. Sadaļā Wearable Tech: Geek vai Chic?)
Jūs nevarat uzlabot savas programmēšanas prasmes, kad nevienam nerūp programmatūras kvalitāte.