6 façons d'analyser les mégadonnées pour changer le secteur de l'assurance

La technologie a un impact majeur sur son fonctionnement Le secteur des assurances. Bien que l'analyse des mégadonnées en tant que service soit encore quelque peu nouvelle, les assureurs comptent beaucoup sur eux. Plus les entreprises ont le nombre de détenteurs de documents dans leurs bases de données, plus la nécessité d'une analyse significative est importante. Les applications d'analyse de Big Data rendent cette tâche possible.

Les services de Big Data aident à résoudre les problèmes de données auxquels les compagnies d'assurance sont confrontées au quotidien. Une plate-forme d'analyse de données volumineuses peut représenter un défi pour ceux qui sont encore habitués à la technologie. Cependant, il existe de nombreux avantages à accepter ce que les offres de Big Data peuvent apporter à votre entreprise. Découvrez comment le secteur de l'assurance exploite l'analyse des données à partir du moment où un client signe une commande en faisant sa première réclamation.

Voici six façons différentes dont les services d'analyse des mégadonnées peuvent améliorer les activités d'assurance:

1. Prévenir la fraude

Des outils avancés d'analyse des données sont déjà disponibles dans le secteur de l'assurance. Des roches réussies pour détecter la fraude lors de l'utilisation de cette technologie. Les réclamations frauduleuses affectent les coûts des primes et des ressources gaspillées allouées aux demandeurs légaux. Qu'il soit traité au sein de l'entreprise ou par le biais de cabinets de conseil en big data, il est important d'identifier et d'enquêter rapidement sur ces cas. En étudiant les comportements passés, les ressources de consultation en analyse de données peuvent déterminer si un demandeur est disposé à faire de fausses allégations en étudiant les comportements passés. Les offres de services de Big Data peuvent également déterminer si le demandeur a déjà été condamné pour fraude.

L'analyse des médias sociaux mesure si un assuré est susceptible ou non de commettre une fraude. L'utilisation de la modélisation prédictive facilite la capacité des agents à décider s'il faut exiger un plus de l'information pour rejeter la politique. De même, les entreprises utilisent des services d'analyse de données volumineuses pour traiter les réclamations avant des paiements élevés. Les données de réclamation peuvent être vérifiées pour les tendances qui ont conduit à la réclamation. Par exemple, un prestataire déclare une voiture volée après avoir laissé une fenêtre ouverte. Cette réclamation peut être réclamée pour enquête.

2. Évaluer les risques potentiels

L'analyse des données est idéale pour effectuer des évaluations détaillées des risques. Les applications d'analyse des mégadonnées déterminent les risques que chaque demandeur pose avant l'émission de la politique. En raison de la capacité des grandes offres de services de données, l'industrie peut télécharger des dossiers criminels de la police en plus des informations sur les réseaux sociaux. Cette quantité de stockage de données n'était pas possible avant les Big Data Shows.

Regardons un exemple. La personne n'a pas de casier judiciaire et souhaite une police d'assurance pour une nouvelle voiture. Cette condition réussit les contrôles d'évaluation des risques qui incluent la configuration du véhicule, l'âge du client et les enregistrements existants.

Avec Big Data Analytics as a Service, les fournisseurs disposent d'un plus d'informations disponibles plus que jamais. Par conséquent, des détails tels que le taux de criminalité dans la région et le nombre d'accidents rencontrés par le modèle d'expériences en voiture sont pris en compte. Avant l'approbation de la police, le risque et le taux de prime sont évalués en conséquence.

3. Simplifier les activités d'assurance interne

Une plate-forme d'analyse de Big Data efficace peut simplifier les processus internes. Cela comprend les domaines suivants:

• Évaluation des commentaires des clients
• Vérifiez comment la police est vendue
• Évaluation de la réponse du client aux techniques de vente
• Mesurer l'efficacité des promotions
• Déterminer quelles politiques ont le plus de réclamations
• Ce ne sont que quelques-unes des situations qui s'améliorent avec les capacités de Big Data Analytics.

Une grande partie des données est traitée en un instant et l'analyse des données facilite la capacité des gestionnaires à examiner leurs domaines d'activité qui fonctionnent bien et ceux qui doivent être améliorés. Cela permet des commentaires plus clairs aux employés qui vendent des produits et les aide également à respecter les exigences statistiques des produits.

4. Offres de politique personnelle

Les industries de l'assurance sont centrées sur le client. Cela signifie que les politiques doivent être personnalisées et adaptées aux préférences de chaque client. Les clients veulent que leurs clients soient des conseillers de confiance qui les aident à obtenir la meilleure politique avec la meilleure offre. Ceci est réalisé grâce à de grandes sociétés de conseil en données ou à des ressources internes qui conçoivent des algorithmes pour des expériences client flexibles. Les algorithmes d'analyse des données aident à fidéliser les clients et à prévoir les plans d'avantages client.

La plateforme intelligente d'analyse de Big Data fournit aux compagnies d'assurance une vue complète de chaque candidat. C'est pourquoi les agents peuvent fournir des informations exploitables basées sur l'historique d'assurance du prospect.

5. Simplifiez les situations complexes

Certaines personnes préparent des devis anonymes, obtiennent une assurance-dossier et obtiennent des fonds de la compagnie d'assurance. Certaines de ces opérations sont faciles à prouver car les fraudes et l'analyse des mégadonnées permettent d'identifier plus rapidement les cas légitimes. En revanche, certains cas impliquent beaucoup de complexité. Ces cas nécessitent des tonnes de vérification des faits pour s'assurer que les preuves correspondent à ce que le client dit dans la réclamation. Les applications d'analyse des mégadonnées utilisent des techniques d'exploration de données pour traiter ces réclamations et identifier les risques. L'exploration de données classe diverses revendications et les enregistre sur une base de lien. Certains de ces outils peuvent déterminer le montant que l'entreprise souhaite régler.

6. Problèmes de règlement

De nombreux clients se plaignent que le règlement des affaires judiciaires prend du temps. Cela peut retarder la capacité du client à obtenir les soins dont il a besoin ou à se remettre des pertes financières associées à un événement assuré.

L'utilisation de services de Big Data permet de régler certaines réclamations presque instantanément. Les ressources des compagnies d'assurance peuvent évaluer l'historique des réclamations de chaque client ou de tous les clients assurés par la compagnie de transport. Cela réduit les coûts de main-d'œuvre et améliore la précision. Les enquêteurs n'ont pas besoin de passer beaucoup de temps à compléter chaque point de données d'une réclamation. Les clients sont également plus heureux car ils obtiennent leurs chèques de réclamation plus rapidement, comme ils le sont.

Conclusion

Le conseil en analyse de données aide à réduire le taux de fraude et simplifie les situations complexes. La simplification des processus et des politiques personnalisés augmente également la satisfaction des clients. En accédant et en évaluant les risques des candidats individuels, les mégadonnées suppriment les clients potentiels qui font face à des risques importants et les empêchent d'augmenter le risque, ce qui pourrait entraîner une baisse des paiements pour les détenteurs de documents juridiques. Certains risques et problèmes doivent être résolus, mais cela ne change rien au fait que les services d'analyse des mégadonnées ont considérablement amélioré le traitement des demandes et facilité le processus de règlement des demandes.

L'analyse des données fait avancer le secteur de l'assurance à un moment où elle est le plus nécessaire. Nous nous attendons à voir un plus de changements ayant des impacts positifs dans l'industrie. Votre organisation est-elle aussi axée sur les données qu'elle devrait l'être ? Que vous possédiez des compagnies d'assurance ou que vous fournissiez des services d'externalisation, l'analyse de données augmente la probabilité d'obtenir et de conserver d'excellents clients. Lorsqu'elles sont correctement mises en œuvre, les offres de services Big Data aident le secteur de l'assurance à fidéliser ses clients et à améliorer ses services.

Si vous attendez des preuves que les solutions d'analyse du Big Data valent l'effort et les coûts, vous l'avez maintenant.