빅 데이터 분석이 보험 산업을 변화시키는 6가지 방법

기술은 우리가 일하는 방식에 큰 영향을 미칩니다 보험 부문. 서비스로서의 빅 데이터 분석은 아직 상당히 새롭지만 보험 회사는 이에 크게 의존합니다. 회사에서 데이터베이스의 보험 계약자 수가 증가함에 따라 의미 있는 분석의 필요성이 더욱 중요해집니다. 빅 데이터 분석 애플리케이션은 이 작업을 가능하게 합니다.

빅 데이터 서비스는 보험 회사가 매일 직면하는 데이터 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다. 빅데이터 분석 플랫폼은 기술에 아직 익숙해지지 않은 사람들에게 도전이 될 수 있습니다. 그러나 빅 데이터 오퍼링이 귀하의 비즈니스를 위해 무엇을 할 수 있는지 이해하면 많은 이점이 있습니다. 보험 업계가 고객이 신청서에 서명하는 시점부터 첫 번째 청구 제출에 이르기까지 데이터 분석을 통해 어떤 이점을 얻을 수 있는지 자세히 알아보십시오.

다음은 빅 데이터 분석 서비스가 보험 비즈니스를 개선할 수 있는 XNUMX가지 방법입니다.

1. 사기 방지

정교한 데이터 분석 도구는 이미 보험 업계에서 사용할 수 있습니다. 성공적인 사기 탐지는 이 기술을 사용할 때 중요합니다. 사기 청구는 정당한 청구인에게 할당된 프리미엄 비용과 낭비 자원에 영향을 미칩니다. 사내에서 처리하든 빅데이터 컨설팅 업체를 통해 처리하든 이러한 사례를 신속하게 파악하고 조사하는 것이 중요합니다. 과거 행동을 검토함으로써 데이터 분석 컨설팅 리소스는 지원자가 과거 행동을 검토하여 거짓 주장을 할 의향이 있는지 확인할 수 있습니다. 빅 데이터 서비스 오퍼링은 지원자가 이전에 사기로 유죄 판결을 받았는지 여부도 판단할 수 있습니다.

소셜 미디어 분석은 보험 계약자가 사기를 저지를 가능성이 있는지 여부를 측정합니다. 예측 모델링을 사용하면 상담원이 정책을 거부하기 위해 더 많은 정보를 요구할지 여부를 결정할 수 있습니다. 마찬가지로 회사는 빅 데이터 분석 서비스를 사용하여 높은 지불금을 지불하기 전에 청구를 처리합니다. 클레임 데이터에서 클레임으로 이어진 추세를 확인할 수 있습니다. 예를 들어 청구인이 창문을 열어둔 후 도난 차량을 신고합니다. 이 주장은 조사를 요청할 수 있습니다.

2. 잠재적 위험 평가

데이터 분석은 자세한 위험 평가를 수행하는 데 이상적입니다. 빅 데이터 분석 애플리케이션은 정책이 발행되기 전에 각 신청자가 제기하는 위험을 식별합니다. 빅 데이터 서비스 제공 용량으로 인해 업계는 경찰 범죄 기록과 소셜 미디어 정보를 업로드할 수 있습니다. 이 정도의 데이터 저장 용량은 빅 데이터 제공 이전에는 불가능했습니다.

예를 들어 보겠습니다. 그 사람은 범죄 기록이 없으며 새로운 자동차 보험 정책을 원합니다. 이 상태는 차량 제조사, 고객 연령 및 기존 기록을 포함하는 위험 평가 검사를 통과합니다.

빅 데이터 분석 서비스를 통해 서비스 공급자는 이전보다 더 많은 정보를 사용할 수 있습니다. 따라서 해당 지역의 범죄율과 자동차 시승 모델의 사고 건수 등의 세부 사항이 고려됩니다. 정책이 승인되기 전에 위험이 평가되고 그에 따라 보험료 요율이 결정됩니다.

3. 내부 보험 활동의 합리화

효과적인 빅 데이터 분석 플랫폼은 내부 운영을 간소화할 수 있습니다. 여기에는 다음 영역이 포함됩니다.

• 고객 피드백 평가
• 정책 판매 방법 확인
• 영업 기법에 대한 고객 반응 평가
• 판촉 효과 측정
• 클레임 수가 가장 많은 정책 결정
• 이는 빅 데이터 분석 기능으로 개선되는 상황 중 일부에 불과합니다.

많은 데이터가 즉시 처리되고 데이터 분석을 통해 관리자는 비즈니스의 어떤 영역이 잘되고 있고 어떤 영역이 개선이 필요한지 검토할 수 있습니다. 이를 통해 제품을 판매하는 직원에 대한 보다 의미 있는 피드백이 가능하고 제품에 대한 통계적 요구 사항을 준수하는 데 도움이 됩니다.

4. 개인 정책 제안

보험산업은 고객중심이다. 이는 정책이 각 클라이언트의 기본 설정에 맞게 사용자 정의되고 조정되어야 함을 의미합니다. 고객은 고객이 최상의 거래에서 최상의 정책을 얻을 수 있도록 도와주는 신뢰할 수 있는 조언자가 되기를 원합니다. 이것은 유동적인 고객 경험을 위한 알고리즘을 설계하는 빅 데이터 컨설팅 회사 또는 내부 리소스를 통해 달성됩니다. 데이터 분석 알고리즘은 고객을 유지하고 어떤 계획이 고객에게 도움이 될지 예측하는 데 도움이 됩니다.

지능형 빅 데이터 분석 플랫폼은 보험 회사에 각 신청자에 대한 포괄적인 보기를 제공합니다. 이것이 에이전트가 잠재 고객의 보험 기록을 기반으로 실행 가능한 통찰력을 제공할 수 있는 이유입니다.

5. 복잡한 사례 단순화

어떤 사람들은 익명의 인용을 하고 보험에 가입하여 청구를 제기하고 보험 회사로부터 돈을 받습니다. 이러한 작업 중 일부는 사기 및 빅 데이터 분석을 통해 적법한 사례를 더 빠르게 식별하는 데 도움이 되므로 증명하기가 더 쉽습니다. 반면에 어떤 경우에는 많은 복잡성이 수반됩니다. 이러한 경우 증거가 고객이 주장에서 말하는 것과 일치하는지 확인하기 위해 수많은 사실 확인이 필요합니다. 빅 데이터 분석 애플리케이션은 마이닝 기술을 사용하여 이러한 주장을 처리하고 위험을 식별합니다. 데이터 마이닝은 다양한 주장을 분류하고 관련성에 따라 점수를 매깁니다. 이러한 도구 중 일부는 회사가 결제하려는 금액을 결정할 수 있습니다.

6. 정산 문제

많은 고객들이 소송을 해결하는 데 시간이 오래 걸린다고 불평합니다. 이로 인해 고객이 필요한 치료를 받거나 보험 사고와 관련된 재정적 손실로부터 회복하는 능력이 지연될 수 있습니다.

빅 데이터 서비스를 사용하면 일부 청구를 거의 즉시 해결할 수 있습니다. 보험 회사 리소스는 보험에 가입한 각 고객 또는 모든 고객의 청구 내역을 평가할 수 있습니다. 이것은 인건비를 절약하고 정확도를 향상시킵니다. 조사관은 클레임의 각 데이터 포인트를 마무리하는 데 많은 시간을 할애할 필요가 없습니다. 청구 확인을 있는 그대로 더 빨리 받을 수 있기 때문에 고객도 더 만족합니다.

결론

데이터 분석 컨설팅은 사기율을 줄이고 복잡한 사례를 단순화하는 데 도움이 됩니다. 간소화된 프로세스와 맞춤형 정책도 고객 만족도를 높입니다. 개별 신청자의 위험에 액세스하고 평가함으로써 빅 데이터는 고위험 잠재 고객을 걸러내고 위험이 증가하는 것을 방지하여 합법적인 보험 계약자에 대한 지불액을 낮출 수 있습니다. 해결해야 할 몇 가지 위험과 문제가 있지만 빅데이터 분석 서비스가 신청자 처리를 크게 개선하고 청구 해결 프로세스를 용이하게 했다는 사실은 변하지 않습니다.

데이터 분석은 가장 필요한 시기에 보험 산업을 발전시키고 있습니다. 업계에 긍정적인 영향을 미치는 변화가 더 많아지기를 기대합니다. 귀하의 조직은 필요한 만큼 데이터 중심적입니까? 보험 회사를 소유하든 아웃소싱 서비스를 제공하든 관계없이 데이터 분석은 우수한 고객을 확보하고 유지할 가능성을 높입니다. 제대로 구현되면 빅 데이터 서비스 오퍼링은 보험 업계가 고객을 유지하고 서비스를 개선하는 데 도움이 됩니다.

빅 데이터 분석 솔루션이 노력과 비용을 들일 만한 가치가 있다는 증거를 기다리고 있었다면 이제 가능합니다.