大数据分析改变保险业的六种方式

技术对我们的工作方式产生巨大影响 保险业. 尽管大数据分析即服务仍然相当新，但保险公司严重依赖它。 随着公司在其数据库中增加文档持有者的数量，对有意义的分析的需求变得更加重要。 大数据分析应用程序使这项任务成为可能。

大数据服务帮助解决保险公司日常面临的数据问题。 对于那些仍然习惯于技术的人来说，大数据分析平台可能是一个挑战。 但是，大数据产品可以为您的业务带来哪些好处？ 详细了解保险业如何从客户通过提交首次索赔签署订单开始的数据分析中受益。

以下是大数据分析服务可以改善保险业务的六种不同方式：

1. 欺诈预防

复杂的数据分析工具已经在保险行业中可用。 使用此技术时成功检测欺诈行为。 欺诈性索赔会影响保费成本并浪费分配给合法索赔人的资源。 无论是内部处理还是通过大数据咨询公司处理，快速识别和调查这些案例都很重要。 通过研究过去的行为，数据分析咨询资源可以通过研究过去的行为来确定申请人是否愿意做出虚假声明。 大数据服务产品还可以确定申请人是否有欺诈前科。

社交媒体分析衡量投保人是否可能进行欺诈。 使用预测建模有助于代理决定是否要求更多信息以拒绝策略。 同样，公司使用大数据分析服务在高额支付之前处理索赔。 可以检查索赔数据以了解导致索赔的趋势。 例如，索赔人报告一辆汽车在打开窗户后被盗。 该索赔可以要求调查。

2. 评估潜在风险

数据分析非常适合进行详细的风险评估。 大数据分析应用程序在发布政策之前识别每个申请人带来的风险。 由于大数据服务产品的容量，该行业可以上传警察犯罪记录以及社交媒体信息。 在大数据产品出现之前，这种数据存储量是不可能的。

让我们看一个例子。 此人没有犯罪记录，并且想要购买新车的保险单。 此案例经过风险评估检查，包括车辆配置、客户年龄和现有记录。

借助大数据分析即服务，提供商可以获得比以往更多的信息。 因此，该地区的犯罪率和汽车体验模型所经历的事故数量等细节都被考虑在内。 在保单获得批准之前，风险和保费率会进行相应的评估。

3. 简化内部保险活动

高效的大数据分析平台可以简化内部运营。 这包括以下领域：

• 客户反馈评估
• 查看如何销售政策
• 评估客户对销售技巧的反应
• 衡量促销的有效性
• 确定哪些保单索赔最多
• 这些只是大数据分析能力正在改善的一些情况。

大量数据在瞬间得到处理，数据分析有助于管理人员检查其业务的哪些领域做得很好，哪些领域需要改进。 这允许对销售产品的员工进行更清晰的反馈，并帮助他们遵守产品的统计要求。

4. 个人保单优惠

保险业以客户为中心。 这意味着必须根据每个客户的偏好定制和定制策略。 客户希望他们的客户成为值得信赖的顾问，帮助他们以最优惠的价格获得最佳政策。 这是通过大数据咨询公司或为灵活的客户体验设计算法的内部资源来实现的。 数据分析算法有助于保留客户并预测有利于客户的计划。

智能大数据分析平台为保险公司提供每个申请人的全面视图。 这就是为什么代理商可以根据潜在客户的保险历史提供可操作的见解。

5. 简化复杂案例

有些人设置匿名报价，获得保险以提出索赔，并由保险公司支付。 其中一些很容易证明，因为欺诈和大数据分析有助于更快地识别合法案件。 另一方面，某些情况涉及很多复杂性。 这些案例需要大量的事实核查，以确保证据与客户在索赔中所说的相符。 大数据分析应用程序使用挖掘技术来处理这些索赔并识别风险。 数据挖掘对不同的主张进行分类，并根据相关性对其进行评分。 其中一些工具可以确定公司愿意结算多少。

6. 结算问题

许多客户抱怨解决诉讼时间太长。 这可能会延迟客户获得所需护理或从与保险事件相关的经济损失中恢复的能力。

使用大数据服务有助于几乎立即解决一些索赔。 保险公司资源可以评估每个客户或承运人承保的所有客户的索赔历史记录。 这节省了劳动力成本并提高了准确性。 调查人员不必花费大量时间来完成索赔中的每个数据点。 客户也更高兴，因为他们可以更快地获得索赔检查，情况就是如此。

结论

数据分析咨询有助于降低欺诈率并简化复杂案例。 简化的流程和定制的政策也提高了客户满意度。 通过访问和评估个人申请人的风险，大数据消除了高风险的潜在客户并防止他们增加风险，从而降低对合法投保人的支付。 有一些风险和问题需要解决，但这并不能改变大数据分析服务大大改善了申请人的处理并促进了理赔流程的事实。

数据分析在最需要的时候推动保险业向前发展。 我们希望看到更多对行业产生积极影响的变化。 您的组织是否像应有的那样由数据驱动？ 无论您拥有保险公司还是提供外包服务，数据分析都会增加获得和留住优秀客户的可能性。 如果实施得当，大数据服务产品可以帮助保险业留住客户并改善他们的服务。

如果您一直在等待证明大数据分析解决方案值得付出努力和成本的证据，那么现在您拥有了。