6 Wege, wie Big Data-Analysen die Versicherungsbranche verändern

Technologie hat einen großen Einfluss auf unsere Arbeitsweise Versicherungssektor. Obwohl Big Data Analytics as a Service noch relativ neu ist, verlassen sich Versicherungsunternehmen stark darauf. Da Unternehmen die Anzahl der Dokumenteninhaber in ihren Datenbanken erhöhen, wird der Bedarf an aussagekräftigen Analysen immer wichtiger. Big-Data-Analytics-Anwendungen machen diese Aufgabe möglich.

Big-Data-Dienste helfen bei der Lösung der Datenprobleme, mit denen Versicherungsunternehmen täglich konfrontiert sind. Die Big-Data-Analyseplattform kann eine Herausforderung für diejenigen sein, die sich noch an die Technologie gewöhnen müssen. Es hat jedoch viele Vorteile, sich damit abzufinden, was Big-Data-Angebote für Ihr Unternehmen leisten können. Erfahren Sie über Mehr, wie die Versicherungsbranche Datenanalysen von der Unterzeichnung eines Antrags durch einen Kunden bis zur Einreichung des ersten Anspruchs nutzt.

Hier sind sechs verschiedene Möglichkeiten, wie Big-Data-Analysedienste das Versicherungsgeschäft zum Besseren verändern können:

1. Betrugsprävention

In der Versicherungsbranche stehen bereits ausgereifte Datenanalysetools zur Verfügung. Rockt die erfolgreiche Erkennung von Betrug bei der Verwendung dieser Technologie. Betrügerische Ansprüche wirken sich auf die Prämienkosten aus und verschwenden Ressourcen, die legitimen Anspruchsberechtigten zugewiesen werden. Unabhängig davon, ob sie intern oder über Big-Data-Beratungsfirmen bearbeitet werden, ist es wichtig, diese Fälle schnell zu identifizieren und zu untersuchen. Durch die Untersuchung früherer Verhaltensweisen können Beratungsressourcen für die Datenanalyse feststellen, ob ein Bewerber bereit ist, falsche Behauptungen aufzustellen, indem sie vergangenes Verhalten untersucht. Big-Data-Dienstangebote können auch feststellen, ob ein Antragsteller wegen Betrugs vorbestraft ist.

Social-Media-Analysen messen, ob ein Versicherungsnehmer wahrscheinlich Betrug begeht oder nicht. Die Verwendung von Vorhersagemodellen erleichtert Agenten die Fähigkeit zu bestimmen, ob sie weitere Informationen benötigen, um die Richtlinie abzulehnen. In ähnlicher Weise nutzen Unternehmen Big-Data-Analysedienste, um Ansprüche vor hohen Auszahlungen zu bearbeiten. Schadensdaten können auf Trends überprüft werden, die zum Schaden geführt haben. Beispielsweise meldet ein Kläger ein gestohlenes Auto, nachdem er ein Fenster offen gelassen hat. Diese Behauptung kann zur Untersuchung aufgerufen werden.

2. Bewerten Sie potenzielle Risiken

Datenanalysen sind ideal für detaillierte Risikobewertungen. Big-Data-Analyseanwendungen identifizieren die Risiken, die jeder Antragsteller darstellt, bevor eine Police ausgestellt wird. Aufgrund der Kapazität von Big-Data-Dienstangeboten kann die Branche polizeiliche Kriminalitätsaufzeichnungen sowie Informationen aus sozialen Medien hochladen. Diese Menge an Datenspeicherung war vor den Big-Data-Angeboten nicht möglich.

Schauen wir uns ein Beispiel an. Die Person ist nicht vorbestraft und möchte eine Versicherung für ein neues Auto. In diesem Fall werden Risikobewertungsprüfungen durchgeführt, die die Fahrzeugkonfiguration, das Alter des Kunden und vorhandene Aufzeichnungen umfassen.

Mit Big Data Analytics as a Service stehen Dienstleistern mehr Informationen zur Verfügung als je zuvor. Daher werden Details wie die Kriminalitätsrate in der Umgebung und die Anzahl der Unfälle, die das Auto-Trial-Modell hat, berücksichtigt. Bevor die Police genehmigt wird, werden die Risiken bewertet und der Prämiensatz entsprechend festgelegt.

3. Vereinfachung der internen Versicherungsaktivitäten

Eine effiziente Big-Data-Analyseplattform kann interne Abläufe vereinfachen. Dazu gehören folgende Bereiche:

• Bewertung des Kundenfeedbacks
• Überprüfen Sie, wie Sie Richtlinien verkaufen
• Bewerten Sie die Reaktion der Kunden auf Verkaufstechniken
• Messung der Wirksamkeit von Werbeaktionen
• Bestimmen Sie, welche Policen die meisten Ansprüche haben
• Dies sind nur einige der Situationen, die sich mit den Fähigkeiten der Big-Data-Analyse verbessern.

Viele Daten werden augenblicklich verarbeitet und die Datenanalyse erleichtert Managern die Fähigkeit zu überprüfen, welche Bereiche ihres Geschäfts gut laufen und welche verbessert werden müssen. Dies ermöglicht ein klareres Feedback zu den Mitarbeitern, die die Produkte verkaufen, und hilft ihnen auch, die statistischen Anforderungen an die Produkte zu erfüllen.

4. Persönliche Richtlinienangebote

Die Versicherungsbranche ist kundenorientiert. Dies bedeutet, dass Richtlinien angepasst und auf die Präferenzen jedes Kunden zugeschnitten werden müssen. Kunden möchten, dass ihre Kunden vertrauenswürdige Berater sind, die ihnen helfen, die beste Police zum besten Angebot zu erhalten. Dies wird durch Big-Data-Beratungsunternehmen oder interne Ressourcen erreicht, die Algorithmen für flexible Kundenerlebnisse entwickeln. Datenanalysealgorithmen helfen bei der Kundenbindung und prognostizieren Pläne, von denen die Kunden profitieren.

Eine intelligente Big-Data-Analyseplattform bietet Versicherungsunternehmen einen umfassenden Überblick über jeden Bewerber. Aus diesem Grund können Agenten auf der Grundlage der Versicherungshistorie eines Interessenten umsetzbare Erkenntnisse liefern.

5. Komplexe Fälle vereinfachen

Einige Leute erstellen anonyme Angebote, schließen eine Versicherung ab, um Ansprüche geltend zu machen, und werden von der Versicherungsgesellschaft bezahlt. Einige davon sind leicht nachzuweisen, da Betrugsfälle und Big-Data-Analysen helfen, legitime Fälle schneller zu identifizieren. Andererseits sind manche Fälle sehr komplex. Diese Fälle erfordern eine Menge Faktenchecks, um sicherzustellen, dass die Beweise mit den Aussagen des Kunden in der Forderung übereinstimmen. Big-Data-Analyseanwendungen verwenden Mining-Techniken, um diese Ansprüche zu verarbeiten und Risiken zu identifizieren. Data Mining kategorisiert verschiedene Claims und bewertet sie nach Relevanz. Einige dieser Tools können den Betrag bestimmen, den das Unternehmen zu zahlen bereit ist.

6. Abwicklungsprobleme

Viele Kunden beklagen, dass die Beilegung von Klagen zu lange dauert. Dies kann die Fähigkeit des Kunden verzögern, die von ihm benötigte Pflege zu erhalten oder sich von finanziellen Verlusten im Zusammenhang mit einem Versicherungsfall zu erholen.

Die Verwendung von Big-Data-Diensten hilft, einige Ansprüche fast augenblicklich zu begleichen. Die Ressourcen der Versicherungsgesellschaft können die Schadenhistorie für jeden Kunden oder alle vom Spediteur versicherten Kunden auswerten. Dies spart Arbeitskosten und verbessert die Genauigkeit. Ermittler müssen nicht viel Zeit damit verbringen, jeden Datenpunkt in einem Anspruch zu vervollständigen. Die Kunden sind auch glücklicher, weil sie ihre Schadensprüfungen schneller erhalten, als dies der Fall ist.

Fazit

Die Beratung zur Datenanalyse hilft, die Betrugsrate zu senken und komplexe Fälle zu vereinfachen. Optimierte Prozesse und angepasste Richtlinien erhöhen zudem die Kundenzufriedenheit. Durch den Zugriff und die Bewertung der Risiken einzelner Antragsteller entfernt Big Data potenzielle Kunden mit hohem Risiko und verhindert, dass sie das Risiko erhöhen, was zu niedrigeren Zahlungen an legitime Versicherungsnehmer führen kann. Es gibt einige Risiken und Probleme, die gelöst werden müssen, aber dies ändert nichts an der Tatsache, dass Big-Data-Analysedienste die Bearbeitung von Antragstellern erheblich verbessert und den Schadenregulierungsprozess erleichtert haben.

Datenanalyse bringt die Versicherungsbranche zu einem Zeitpunkt voran, an dem sie am dringendsten benötigt wird. Wir erwarten weitere Veränderungen, die sich positiv auf die Branche auswirken. Ist Ihr Unternehmen so datengesteuert, wie es sein muss? Unabhängig davon, ob Sie Versicherungsunternehmen besitzen oder Outsourcing-Dienstleistungen anbieten, erhöht die Datenanalyse Ihre Wahrscheinlichkeit, hervorragende Kunden zu gewinnen und zu halten. Bei richtiger Implementierung helfen Big-Data-Serviceangebote der Versicherungsbranche, Kunden zu halten und ihre Dienstleistungen zu verbessern.

Wenn Sie auf den Beweis gewartet haben, dass Big Data Analytics-Lösungen den Aufwand und die Kosten wert sind, haben Sie ihn jetzt.