保険のビッグデータ

トを削減するのに役立ちます。ビッグデータは主に

• 新しい配布モデルー仮想アシスタント、ロボットアドバイザー、およびチャットボットは、顧客との対話を強化し、マーケティングのターゲットを絞り込みます。
• プロセスの自動化ー手作業の代わりになり、内部ワークフローの効率が向上します。
• 新しい提案ーピアツーピアの概念やデジタル保険会社などの代替ビジネスモデルを作成できます。

健康と生命保険のビッグデータ

新しいデータソースを含む業界では、よりターゲットを絞るだけでなく、より高いアクティビティの割引を提供することで消費者のライフスタイルを改善する新しい保険モデルを開発できます。しかし、健康保険におけるビッグデータの意味は、データのセキュリティ、プライバシー、および倫理に関連する懸念を引き起こします。この分野では、不健康な行動にペナルティを科しても、本当に保護が必要な人に害が及ばないようにするための法律が必要です

P＆C Insuranceのビッグデータ

ビッグデータは顧客の行動とリスクの間の経験的リンクを検出するのに役立つため、損害保険の状況はより有望です。たとえば、自動車保険会社は、報告された事故に基づいて道路を評価し、顧客の追跡を確認できます。ビッグデータを使用すると、自動車保険はドライバーのGPS位置データに基づいて高度にパーソナライズされた顧客プロファイルを取得し、それを使用して最終決定を下すことができます。 GPSデータは暗号化されているため、このようなプロセスはクライアントのプライバシーを侵害しません。

旅行保険のビッグデータ

他のセグメントと比較して、旅行保険はビッグデータとAIテクノロジーを特によく採用しています。保険料が比較的低いため、旅行保険は迅速に決定されるため、この業界では膨大な数のリクエストに対応しています。テクノロジーは、顧客との対話を高速化し、よりカスタマイズされた製品とサービスを提供し、シンプルなコミュニケーションを自動化し、顧客満足度を向上させ、最も有益なオファーを迅速に構成できます。

ビッグデータと保険：イノベーションと競争保険への影響は、常にデータ分析に基づいていました-事故統計、保険契約者の個人情報、サードパーティの情報源は、人々をさまざまなリスクカテゴリーに分類し、詐欺による損失を防ぎ、費用を最適化します。ラピッド
デジタル社会への動きは、各顧客の複雑な行動パターンを作成し、リスククラスを正確に決定するために使用できる新しい情報源を開きます。

2つの新しいデータソースがあります。

• オンライン行動ーこれには、ソーシャルメディアアクティビティ、オンラインショッピング行動、ブラウジングアクティビティなどが含まれます。
• センサーデータ-ドローン、スマートホーム、車などのモノのインターネットのデバイスから。このような個人データは、保険で使用される従来のソースを補完し、競争上の優位性に使用できる個人のライフスタイルと習慣に関するリアルタイムの洞察を生成します。

保険業界におけるビッグデータの役割

データへのアクセスと、そこから新しいリスク関連の洞察を引き出す能力は、保険業界の競争力の重要な要因になります。賢明な行動を促す新しいアプローチはビッグデータを通じて構想することができます。したがって、新しいテクノロジーにより、保険の役割を純粋なリスク保護からリスクの予測と予防に進化させることができます。

リスクアセスメント

保険会社にとって最も重要な用途の1つは、保険料の決定です。主に自動車、家庭、健康保険会社で使用されている多くの保険会社は、テレマティクス（車載通信デバイス）IoTデバイスとウェアラブル（Fitbit、Apple Watchなど）の恩恵を受けて、リスクを予測および計算するために顧客を追跡しています。 、保険会社は、行動データを道路状況や安全な周辺地域などの外生的要因と組み合わせることで、ドライバーが事故に巻き込まれる可能性があるのか​​、車を盗まれているのかを特定できます。ウェアラブル技術の使用が増えているため、健康および生命保険の世界でも同様の使用が見られます。アクティビティトラッカーは、ユーザーの行動や習慣を監視し、アクティビティレベルの継続的な評価を提供できます。多くの保険会社は現在、これらのデバイスの使用に基づいてサービスと割引を提供しています。

不正検出

 保険会社はビッグデータを使用して、データ管理と予測モデリングを通じて不正検出と犯罪行為を改善します。すべての請求の変数を過去の不正請求のプロファイルと照合するため、一致した場合、請求はさらなる調査のために固定されます。これらの照合には、請求を行う人の行動、人々のネットワークも含まれます。 （ソーシャルメディア、信用照会機関など）および請求に関係するパートナー機関（車両修理など）に関連付けられている
ショップ）。これらの複雑な一致は、人間のレーダーの下に落ちる可能性があります。ただし、ビッグデータ分析では正常に検出できます。

顧客維持

さまざまなソースから顧客の行動、習慣、ニーズを包括的に理解することは、保険会社が将来の行動を予測し、関連製品を提供し、適切なセグメンテーションを識別するために非常に戦略的です。保険会社のサイトにログインしている間に、コールセンターのデータ、顧客の電子メール、ソーシャルメディア、ユーザーフォーラム、およびユーザーの行動から得た情報により、保険会社は独自の顧客プロファイルを構築できます。アナリティクスシステムは、ヘルプラインへの多数の呼び出しにフラグを立てることにより、顧客が退出しようとしている場合に見つけることができます。ビッグデータ分析で顧客の洞察を得ると、顧客がいつ顧客のポリシーを離れる、または形成するかを予測できますまた、保険会社が信頼できる関係を構築し、正確な情報で顧客を正しい方法で関与させるのに役立ちます。

マーケティング

顧客の行動を完全に理解した後、保険会社はターゲットを絞った製品やサービスを提供する効率が向上しました。これは、低価格の保険料（主に自動車、家庭、健康保険会社で使用）などのパーソナライズされたサービスと製品を提供することによって行われます。家族が立ち去る可能性がある場合に特別オファーについて顧客に連絡するか、家族が赤ちゃんを産む可能性がある場合に家族向けパッケージを提供することさえあります。

オートメーション

保険会社は、コンプライアンスチェック、データ入力、または開始率の低いスキルを必要とする反復タスクなどの単純なプロセスを自動化するために使用していました。ビッグデータテクノロジーの台頭により、これらの単純なタスクはより複雑なスキルに取って代わりました。ローンの引受、調整、資産評価、請求の検証、顧客の洞察の受信、顧客との対話（チャットボット）、不正検知など、よりインテリジェントな自動化への動きにより、保険会社は膨大な時間とお金を節約できます。アルゴリズムおよびもちろん予測分析を改善するためにデータを訓練する機械学習の助けです。

不正防止と検出

Coalition Against Insurance Fraudによると、米国の保険会社は毎年、詐欺により800億ドル以上を失い、その結果、すべての利害関係者の保険料が増加しています。保険者は、予測モデリングを使用して、個人のデータを過去の不正なプロファイルと比較し、さらに調査が必要なケースを特定できます。