Tidak lagi terbatas pada teknologi, data besar telah menjadi bagian integral dalam memberikan solusi terhadap tantangan jangka panjang industri asuransi. Inti industri ini, penjamin emisi mengevaluasi risiko mengasuransikan orang tertentu dan menetapkan premi untuk kebijakan yang sesuai. Penggunaan data keuangan, data aktuaria, data klaim dan data risiko mencakup hampir semua keputusan penting yang dibuat oleh perusahaan asuransi.

Sementara industri telah membuat kemajuan dalam menangkap dan menganalisis sebagian besar data terstruktur yang terkait dengan pemegang polis mereka, volume data terstruktur yang belum dimanfaatkan tetap sama berharganya. Data tidak terstruktur mengacu pada sumber berbagi informasi seperti umpan berita real time, media sosial dan saluran seluler lainnya.

Untuk menciptakan keunggulan kompetitif dan berhasil dalam lingkungan yang dinamis itu, perusahaan asuransi harus memanfaatkan nilai data yang besar. Karena underwriting terus mendorong penetapan harga asuransi, data dan analisis yang besar juga memiliki dampak mendalam pada wawasan pelanggan, manajemen klaim dan manajemen risiko.

Struktur Industri Asuransi

Pada intinya, industri asuransi mencakup pengelolaan risiko individu. Antara asuransi jiwa, kesehatan dan pertanggungjawaban, perusahaan mengumpulkan premi atas kebijakan dan menginvestasikannya dalam kepemilikan sampai ada permintaan klaim. Jika jumlah maksimum yang dibayarkan lebih besar daripada premi yang terkumpul, kebijakan awal meremehkan tingkat risiko individu.

Sejumlah faktor terus diperhitungkan untuk memastikan kebijakan yang tepat dikeluarkan. Seorang aktuaris membantu merancang kebijakan asuransi menggunakan informasi masa lalu untuk menganalisis konsekuensi dan risiko finansial. Demikian juga, underwriter akan menggunakan data aktuaris bersamaan dengan data keuangan dan laporan klaim untuk menentukan tingkat cakupan dan cakupan cakupan yang sesuai. Jika harganya terlalu rendah maka margin keuntungan mungkin tidak mencukupi, dan jika harga sangat tinggi maka nasabah tidak akan membeli kebijakan dari perusahaan.

Seiring tren industri asuransi yang sangat kompetitif, perusahaan harus membedakan diri mereka melalui struktur biaya rendah, efisiensi dan kepuasan pelanggan yang lebih tinggi. Dalam ekonomi berbasis teknologi, data besar mengilhami cara baru untuk mengubah proses ini sekaligus memenuhi peraturan kepatuhan yang terus berlanjut. (999) Mengikuti tren teknologi dan komunikasi bersamaan dengan pertumbuhan data yang eksplosif, ekonomi telah memberdayakan "customer-centricity . " Mengubah preferensi pelanggan telah memberi tekanan pada perusahaan asuransi untuk menciptakan produk yang lebih sederhana dan lebih transparan. Memprediksi perilaku pelanggan dan mendapatkan wawasan tentang nilai sangat penting untuk mengembangkan dan mengoptimalkan klaim yang menghasilkan peningkatan retensi dan profitabilitas pelanggan.Menerapkan wawasan ke pusat panggilan pelanggan, analisis retensi pelanggan dan perilaku pelanggan, perusahaan asuransi dapat mengarahkan pelanggan dengan lebih baik ke dukungan yang sesuai.

Secara tradisional, kebijakan ditentukan berdasarkan informasi historis. Namun, pengalaman pelanggan sekarang didikte oleh saluran langsung dan tidak langsung. Interaksi langsung meliputi call center dan agen asuransi sementara saluran tidak langsung mencakup media sosial dan kampanye pemasaran. Melalui lingkungan yang dinamis, melibatkan pelanggan dan memenuhi harapan pelanggan, perusahaan asuransi perlu fokus untuk mendefinisikan ulang hubungan dan transparansi pelanggan. Manajemen Klaim Bagian dari diasuransikan adalah kemampuan untuk mengajukan klaim. Klaim asuransi adalah permintaan resmi kepada perusahaan asuransi untuk pembayaran setelah acara sesuai dengan persyaratan kebijakan yang disebutkan. Tak perlu dikatakan, klaim palsu adalah wabah bagi industri asuransi. Diperkirakan 1 dari 10 dan hampir $ 80 miliar per tahun dalam klaim palsu dibuat setiap tahun di Amerika Serikat.

Analisis prediktif dapat memainkan peran penting dalam menangani klaim dan kerugian penipuan yang meningkat. Pada tahap penjaminan sebuah polis, perusahaan asuransi dapat dengan cepat menganalisis data penting untuk mendeteksi kemungkinan pemohon kecurangan. Selama permintaan klaim, perusahaan dapat memanfaatkan sumber data internal dengan data tidak terstruktur untuk mengidentifikasi apakah klaim tersebut sah. Pemantauan real time, melalui media sosial dan saluran digital memberikan wawasan yang lebih besar sepanjang siklus klaim.

Penipuan deteksi tidak hanya menguntungkan perusahaan asuransi, namun akibatnya klaim yang sah bisa diproses lebih efisien. (99)> Manajemen Risiko

Perubahan sifat industri asuransi telah membawa risiko baru dari bencana dan kepatuhan peraturan. Akibatnya, manajemen risiko menjadi lebih penting bagi organisasi. Secara khusus pemodelan risiko bencana memprediksi potensi kerugian maksimal dari peristiwa bencana. Dengan data dan analisis yang besar, perusahaan asuransi dapat memodelkan kebijakan yang mengintegrasikan data historis, kondisi kebijakan, data paparan dan informasi reasuransi. Demikian juga, underwriter dapat memberi harga pada kebijakan bencana berdasarkan faktor granular dan bukan oleh kota dan negara. Solusi berbasis data yang besar memungkinkan model penetapan harga diperbarui secara real time daripada beberapa kali dalam setahun.

Secara tradisional, sifat reformasi dan penerapan peraturan yang sering berubah telah terbukti mahal bagi perusahaan asuransi. Perusahaan asuransi secara rutin tunduk pada pemeriksaan dan ketidaksesuaian dapat mengakibatkan pemeriksaan publik, denda dan reputasi yang ternoda. Banyak peraturan federal termasuk Basel III, Solvabilitas II, Dodd-Frank, dan RMORSA Model Act, mewajibkan industri asuransi untuk melewati banyak rintangan birokrasi yang sulit. Untuk membantu memenuhi perubahan kepatuhan dan mengurangi biaya, algoritma berbasis data besar dapat memenuhi tuntutan peraturan yang semakin meningkat. Dengan memantau dan mematuhi kepatuhan secara dinamis, organisasi dapat memperbaiki pengambilan keputusan dan meminimalkan kerugian.

Garis Dasar

Dengan dampak utama yang ada di bidang keuangan, pemasaran, dan perawatan kesehatan, mengintegrasikan data dan analisis yang besar di industri asuransi lebih lambat dari perkiraan. Meskipun memiliki manfaat yang melekat, tantangan signifikan menghalangi adopsi data besar oleh perusahaan asuransi.

Khususnya, ada kekurangan individu yang memiliki keterampilan analisis data dengan keahlian di industri asuransi. Akibatnya, data dari sumber internal dan eksternal tidak dapat diintegrasikan secara efektif ke dalam kumpulan data tunggal. Karena sifat industri asuransi yang sangat kompetitif, perusahaan yang telah berhasil mengintegrasikan data dan analisis yang besar telah menciptakan keunggulan kompetitif dengan menerapkan struktur biaya rendah, efisiensi yang lebih besar dan keterlibatan pelanggan yang proaktif.