Big data-nın sığortada vacibliyi
Texnologiyalardakı inkişaflar, böyük məlumat kütləsi və bu məlumatları emal edən analitiklər sığorta sənayesi üçün müəyyən edilmiş köhnə oyunu dəyişdi. Rəqabət aparan şirkətlər məlumatlara əsaslanan marketinq yanaşmaları ilə hər bir müştəri üzrə xüsusi strategiya aparmalı olduğunun fərqinə vardığından bəri məlumatların vacibliyi işıq sürəti ilə sığorta şirkətlərində baş tutan proseslərə dayaq oldu.
Sığorta sənayesi risk prinsipi üzərində işləyir və hər hansı bir iddianı əhatə edən xərclərin ödənməsi üçün müştərilərin başına gələn hadisələrin qiymətləndirilməsinə əsaslanan siyasət ortaya çıxarır. Risklərin daha dəqiq qiymətləndirilməsi bir neçə il öncəyə qədər böyük zəhmət tələb edən sistemlər zənciri olsa da, hazırda Big Data artan rəqəmsal məlumatların yaradılması, saxlanılması və mənimsənilməsinə kömək etmək üçün inkişaf etdirilən qabaqcıl analitik prosedura çevrilmişdir. Proqnozlaşdırıcı və statistik modelləşdirmə əsasən keçmişdə baş verənlərdən ibarət yığılan məlumat cədvəli ilə gələcəkdə baş verəcəklərin öngörülməsini nəzərdə tutur. Daha sonra yığılmış məlumatların keçmişini araşdırmaqla bildiyimiz dəyişənlər arasındakı əlaqələrə əsaslanaraq, gələcəkdə baş verəcək ehtimalları göstərən "Modellər" qurulur. Bu, Big Data yığılmasının əsas vasitəsidir və sığorta onu qəbul etmək üçün çox istəkli olan bir sənaye olduğu üçün tətbiqində bu qədər aktivdir.
Bu formulun fəaliyyətində ən yaxşı nümunə avtomobil sığortasıdır. Sürücülər (xüsusilə gənc olanlar) tez-tez yüksək qiymətlərdən şikayət etsələr də, bura, bazar qiymətləri müqayisəsi ilə xidmətlərini əsas tutaraq böyük rəqabət və alış-verişin müştərilər arasında yayıldığı bir bazardır. Nəticədə, bir sığorta şirkəti müəyyən bir sürücünün yaratdığı riskləri dəqiq qiymətləndirmək və onlara rəqabətli, lakin mənfəət əldə edən mükafat təklif etmək bacarığına görə inkişaf edir. Bir çox sığortaçı indi telemetriya bazalı paketlər təqdim edir, bu da, faktiki sürmə haqqında məlumatlar, müştərinin gündəlik davranışının fərdiləşdirilmiş, yüksək dəqiqlik ilə yaradılmış baza üzərindən əmələ gəlməsidir. Proqnozlaşdırıcı modelləşdirmə vasitəsi ilə şirkət, sığortaçı onların sürücüsünün qəza edə bilmə ehtimalı ilə bağlı düzgün qiymətləndirməsini və onların məlumat bazasında minlərlə digər sürücü ilə davranış məlumatlarını müqayisə edərək sürücüyə uyğun sığorta paketi təqdim edir. Bu məlumat bəzən avtomobillə və ya daha çox sürücünün smartfonda istifadə etdiyi bir tətbiqdən - xüsusi siqnallardan toplanır və ötürülür.
Sağlamlıq sığortasında gizlilik və etika məsələlərində problemlərin potensialı daha mürəkkəbdir. Çox güman ki, genetikasından asılı olmadan siqaret və ya sağlam olmayan həyat tərzi seçimlərini edənlər üçün qiyməti daha yüksək olan sağlamlıq sığortası ödəmək daha ədalətli olacaqdır. Doğrudur, tarix boyunca sağlamlığı genetik cəhətdən əlverişsiz olan insanlar üçün daha bahalı olmuşdur.
Sığorta sənayesində Böyük Məlumatların üçüncü əhəmiyyətli istifadə edilməsi marketinqdədir. Mövcud məlumatların hamısını təhlil edərək, bir müştəri haqqında daha ətraflı məlumat əldə edərək sığorta şirkətləri bizim ehtiyaclarımıza cavab verəcək məhsullar və xidmətlər təklif etməkdə daha səmərəli ola bilər. Alqoritmlər hər bir müştəri üçün fərdi marketinq strategiyaları yaratmaqda telefon danışıqları, e-poçt və sosial media şəbəkələrində nə etdikləri ilə bağlı açıqlanan məlumatları araşdırır. Sığortaçının portalına girərkən davranışlar - məsələn, suallara cavab vermə müddəti və FAQ bölümləri, eləcə də istifadəçi forumları və mesaj panellərinə qoşulmaqla həmin məlumatlar müştərinin unikal profilinə daxil edilə bilər.
Müştəri məlumatlarını təhlil etmək sığortaçılara müştərilərə daha yaxşı xidmət etmək və yenilərini cəlb etmək üçün üsullar əldə etməyə imkan verir. Bu inkişaf etmiş məlumatlara əsaslanan anlayışlar gəlirlərin və siyasətin saxlanılmasının artmasına və son nəticədə daha sərfəli müştəri münasibətlərinə gətirib çıxarır. McKinsey & Company-in məlumatlarına əsasən, data analitiklərdən geniş istifadə edən şirkətlərin orta gəlirlərinin yuxarı olma ehtimalı iki dəfədən artıqdır. Bir çox sığorta təşkilatları öz sistemlərini və məlumatlarını idarə edən ayrı-ayrı şöbələr və ya məlumat sistemləri ilə işləməyə davam edirlər.
Məlumatlar sığorta sənayesi üçün belə bir əhəmiyyətli qaynaq olduğundan, məlumatların idarə edilməsi və inteqrasiyası məlumatların datalara çevrilməsində mühüm bir addımdır. Lakin müştəri əlaqələrini yaxşılaşdırmaq və əldə edilən strategiyalarını inkişaf etdirmək üçün məlumatlar üçüncü tərəf –analitiklər tərəfindən araşdırılmırsa, bu məlumat mənasızdır. Sığortaçılar artıq müştərilərini yaş, ünvan və poçt kodu kimi əsas demoqrafik xüsusiyyətlərə əsasən təsnif edirlər.
İnsanların həyat tərzi, hobbi, sosial şəbəkədə kanal seçimləri və ya həyatda baş verən hadisələrə aid məlumatların geniş xüsusiyyətlərini araşdırmaq sığorta şirkətləri üçün daha da inkişaf etməlidir. Bir nümunə, həyat sığortası alımlarının 41% -i həyati hadisələrlə bağlı milli qarantiya şirkətidir. Bu məlumatlarla körpə uşaq qeydiyyatı (yeni bir uşağın dünyaya gəlməsi), toy qeydiyyatı (müştərilərin həyat yoldaşı üçün planlaşdırma meylləri) və ya pensiya , təkmilləşdirilmiş maliyyə vəziyyəti göstərən müxtəlif sosial siqnallar kimi potensial məlumat mənbələrinə əsasən həyati təhlükələr barəsində reklam ala bilmək üçün ilk növbədə hazır edilmiş bir üsul tətbiq edilir.
Everest şirkətinin bir hesabatına görə, sığortada analitiklərin qəbul edilməsinin 2020-ci ilə qədərki ölçüsünün dörd qat artması gözlənilir.
Analitik Tomasz Sloniewski: "Məlumat puldur. Doğru zamanda məlumat çıxarmaq qabiliyyəti böyük bir dəyər təşkil edir və bu, hər bir icraçı, menecer və işçinin məqsədi olmalıdır ".
Daha çox oxu:
Data analitikasının bank sektorunda rolu
