Big Data ist nicht mehr auf die Technologie beschränkt und hat sich zu einem festen Bestandteil der langjährigen Herausforderungen der Versicherungsbranche entwickelt. Im Zentrum der Branche bewerten die Underwriter die Risiken der Versicherung einer bestimmten Person und legen einen entsprechenden Aufschlag für die Police fest. Die Verwendung von Finanzdaten, versicherungsmathematischen Daten, Schadendaten und Risikodaten deckt praktisch jede wichtige Entscheidung ab, die ein Versicherungsunternehmen trifft.

Während die Branche Fortschritte bei der Erfassung und Analyse der meisten strukturierten Daten im Zusammenhang mit ihren Versicherungsnehmern gemacht hat, bleibt das Volumen der unstrukturierten unstrukturierten Daten ebenso wertvoll. Unstrukturierte Daten beziehen sich auf Informationsquellen wie Echtzeit-Newsfeeds, soziale Medien und andere mobile Kanäle.

Um einen Wettbewerbsvorteil zu schaffen und in dieser dynamischen Umgebung erfolgreich zu sein, müssen Versicherer den Wert von Big Data nutzen. Da das Underwriting weiterhin die Preisgestaltung bei Versicherungen vorantreibt, haben Big Data und Analysen auch tiefgreifende Auswirkungen auf Kundeneinblicke, Schadenmanagement und Risikomanagement.

Struktur der Versicherungswirtschaft

Die Versicherungsbranche umfasst im Kern das Management des individuellen Risikos. Zwischen der Lebens-, Kranken- und Haftpflichtversicherung erheben Unternehmen Prämien für Policen und investieren sie in Beteiligungen, bis eine Forderung beantragt wird. Wenn der ausgezahlte Höchstbetrag höher ist als die vereinnahmten Prämien, unterschätzt die anfängliche Politik das Risiko des Einzelnen.

Eine Reihe von Faktoren wird ständig berechnet, um sicherzustellen, dass entsprechende Richtlinien herausgegeben werden. Ein Versicherungsmathematiker hilft Versicherungspolicen zu entwerfen, indem er frühere Informationen verwendet, um die finanziellen Konsequenzen und Risiken zu analysieren. Ebenso wird ein Underwriter Aktuardaten zusammen mit Finanzdaten und Schadensmeldungen verwenden, um den angemessenen Deckungsgrad und die Deckungsbedingungen zu bestimmen. Wenn der Preis zu niedrig ist, können die Gewinnspannen unzureichend sein, und wenn die Preise sehr hoch sind, kaufen die Kunden keine Policen von der Firma.

Da sich die Versicherungsbranche hin zu einem wettbewerbsintensiven Wettbewerb bewegt, müssen sich Unternehmen durch kostengünstige Strukturen, höhere Effizienz und Kundenzufriedenheit auszeichnen. In einer technologiegetriebenen Wirtschaft inspirieren Big Data neue Wege, um diese Prozesse zu transformieren und gleichzeitig die sich entwickelnden regulatorischen Anforderungen zu erfüllen. (Mehr dazu unter: Die Geschichte der Versicherungswirtschaft in Amerika .)

Customer Insights

Infolge der technologischen und kommunikativen Trends in Verbindung mit dem explosionsartigen Wachstum von Daten hat die Wirtschaft "kundenorientierte" . " Die Änderung der Kundenpräferenzen hat die Versicherungsunternehmen unter Druck gesetzt, einfachere und transparentere Produkte zu schaffen. Die Vorhersage des Kundenverhaltens und die Gewinnung von Einblicken in den Wert ist entscheidend für die Entwicklung und Optimierung von Ansprüchen, die zu einer verbesserten Kundenbindung und Rentabilität führen.Durch die Anwendung von Erkenntnissen auf Kunden-Call-Center, Kundenbindungsanalysen und Kundenverhalten können Versicherer ihre Kunden besser an den entsprechenden Support weiterleiten.

Traditionell wurden Richtlinien basierend auf historischen Informationen festgelegt. Die Kundenerfahrung wird jedoch jetzt durch direkte und indirekte Kanäle diktiert. Direkte Interaktionen umfassen Call Center und Versicherungsagenten, während indirekte Kanäle soziale Medien und Marketingkampagnen umfassen. In einem dynamischen Umfeld, in dem Kunden einbezogen und Kundenerwartungen erfüllt werden, müssen sich Versicherer auf die Neudefinition von Kundenbeziehungen und Transparenz konzentrieren.

Schadenmanagement

Ein Teil des Versicherungsschutzes ist die Möglichkeit, einen Anspruch geltend zu machen. Ein Versicherungsfall ist eine formelle Aufforderung an die Versicherungsgesellschaft zur Zahlung im Anschluss an ein Ereignis im Rahmen der angegebenen Police. Unnötig zu sagen, sind betrügerische Ansprüche eine Plage für die Versicherungsbranche. Es wird geschätzt, dass jährlich 1 in 10 und fast 80 Milliarden US-Dollar in betrügerischen Ansprüchen in den Vereinigten Staaten gemacht werden.

Predictive Analytics kann eine entscheidende Rolle bei der Bewältigung steigender betrügerischer Ansprüche und Verluste spielen. In der Underwriting-Phase einer Police können Versicherungsunternehmen umfangreiche Daten schnell analysieren, um betrugsanfällige Bewerber zu erkennen. Während der Anspruchsanfrage können Unternehmen interne Datenquellen mit unstrukturierten Daten nutzen, um festzustellen, ob der Anspruch berechtigt ist. Echtzeit-Überwachung durch soziale Medien und digitale Kanäle bietet einen besseren Einblick in den gesamten Antragszyklus.

Die Betrugserkennung kommt nicht nur der Versicherungsgesellschaft zugute, sondern legitime Ansprüche können effizienter bearbeitet werden. (Weitere Informationen finden Sie unter: Ist meine Krankenversicherung gut im Ausland? )

Risikomanagement

Der sich wandelnde Charakter der Versicherungsbranche hat neue Risiken aus Katastrophen und der Einhaltung von Rechtsvorschriften mit sich gebracht. Infolgedessen wird das Risikomanagement für die Organisation wichtiger. Insbesondere die Katastrophenrisikomodellierung prognostiziert den maximalen potenziellen Verlust eines katastrophalen Ereignisses. Mit Big Data und Analytics können Versicherer Richtlinien modellieren, die historische Daten, Versicherungsbedingungen, Exposure-Daten und Rückversicherungsinformationen integrieren. Ebenso können Underwriter Katastrophenstrategien auf der Grundlage granularer Faktoren statt nach Stadt und Staat bewerten. Eine große, datenbasierte Lösung ermöglicht die Aktualisierung von Preismodellen in Echtzeit und nicht nur ein paar Mal pro Jahr.

Traditionell haben sich die häufig wechselnden Reformen und die Verabschiedung von Vorschriften für Versicherungsunternehmen als kostspielig erwiesen. Versicherungsunternehmen werden routinemäßig einer Prüfung unterzogen, und jede Nichteinhaltung kann zu öffentlicher Kontrolle, Geldstrafen und einem angeschlagenen Ruf führen. Viele bundesstaatliche Vorschriften, darunter Basel III, Solvency II, Dodd-Frank und RMORSA Model Act, verlangen von der Versicherungsbranche, viele schwierige bürokratische Hürden zu überwinden. Um auf Compliance-Änderungen zu reagieren und Kosten zu senken, können Algorithmen, die auf Big Data basieren, den wachsenden regulatorischen Anforderungen gerecht werden. Durch die dynamische Überwachung und Einhaltung von Compliance können Unternehmen die Entscheidungsfindung verbessern und Verluste minimieren.

The Bottom Line

Da sich die Auswirkungen auf Finanzwesen, Marketing und Gesundheitswesen bereits stark ausgewirkt haben, war die Integration von Big Data und Analysen in der Versicherungsbranche langsamer als erwartet. Trotz ihrer inhärenten Vorteile behindern erhebliche Herausforderungen die Übernahme von Big Data durch die Versicherer.

Insbesondere gibt es einen Mangel an Einzelpersonen, die Datenanalyse-Fähigkeiten mit Fachkenntnissen in der Versicherungsbranche besitzen. Infolgedessen können Daten aus internen und externen Quellen nicht effektiv in einen einzigen Datensatz integriert werden. Aufgrund des wettbewerbsintensiven Charakters der Versicherungsbranche haben Unternehmen, die Big Data und Analytics erfolgreich integriert haben, durch die Implementierung kostengünstiger Strukturen, höherer Effizienz und proaktiver Kundenbindung einen Wettbewerbsvorteil geschaffen.