Big Data у страхуванні: завдання й технології оцінювання ризиків

Робота страхових компаній базується на аналізі та обробці колосальних обсягів інформації. Статистичні дані та прогнози, особисті відомості про страхувальників допомагають групувати клієнтів за різними категоріями ризику й оптимізувати виплати за страховкою.

Джерела Big Data:

• кредитні історії;
• поведінка користувачів в інтернеті, інформація щодо онлайн-покупок;
• активність на сайтах, у додатках і в соціальних мережах;
• дані розумних гаджетів, телеком-операторів, провайдерів і багато іншого.

Використання методу аналізу Великих даних прискорює обробку інформації. Наприклад, можна швидко перевірити кредитну і страхову історію клієнта, проаналізувати заявки за допомогою машинного інтелекту та підібрати оптимальний пакет послуг для кожного страхувальника. У результаті співробітники економлять час і можуть сфокусуватися на прибутковіших завданнях. А допоможе в цьому компанія Київстар — найбільший агрегатор даних в Україні.

Завдання, які виконує Big Data від Київстар:

• складання портрета клієнта, виявлення потреб, інтересів і «болів»;
• визначення цільової аудиторії та її сегментування, щоб зацікавити якомога більше людей і запропонувати їм відповідні умови страхування;
• скорингова перевірка, яка розраховує надійність клієнта під час укладання договору і прогнозує страхові випадки;
• таргетований маркетинг, спрямований на рекламу та розвиток компанії.

Абоненти мобільного оператора Київстар генерують величезні масиви Великих Даних. Завдяки цій інформації вийде точніша статистика щодо переваг клієнтів, ніж за допомогою анкетування чи опитування. Аналізуючи неструктуровані дані, страхові служби створюють ефективні рекламні кампанії для поточних користувачів і залучення нових.

Як і в будь-якому бізнесі, страховим компаніям важливий дохід і збільшення кількості продажів. Однак клієнти давно перестали бути безликою юрбою, тому до кожного споживача послуги потрібен індивідуальний підхід. Крім того, людям потрібна і важлива реклама, але тільки та, яка їм цікава.

Розглянемо на прикладі автострахування. Один сегмент цільової аудиторії цінує екологічність і економічність машини, інший — кількість кінських сил і зовнішній вигляд, третій — місткість і безпеку. Водночас компанія мусить запропонувати вигідні умови страхування для всіх клієнтів.

Big Data від Київстар допоможе персоналізувати страхові поліси для кожної категорії, а таргетована розсилка — налагодити комунікацію. Клієнти зможуть застрахувати майно на відповідних умовах і будуть отримувати інформаційні повідомлення, які відповідають їхнім перевагам.

Отже, аналіз Великих даних знизить відтік потенційних покупців, забезпечить зростання продажів, створить превентивний попит в наявних клієнтів і залучить нових. Як? За допомогою інструменту ADWISOR.

ADWISOR — це інтелектуальна платформа для автоматизованої розсилки інформаційних і рекламних повідомлень через SMS або Viber. Система застосовує спеціальні фільтри, які допомагають налагодити комунікацію з наявними, новими й потенційними користувачами послуг. Завдяки Big Data від Київстар страхова компанія скоротить витрати на рекламу й залучить зацікавлених клієнтів, збільшивши виторг фірми.

Аналіз Великих даних допомагає оцінити ризики відразу в декількох напрямах: для створення полісів, запобігання страховим випадкам і протидії шахраям. Технологія знижує вартість послуг компанії та захищає службу від фінансових втрат.

Створення полісів

Тарифні умови формуються з урахуванням ймовірності настання страхового випадку та оцінювання ризиків. На рішення щодо видавання поліса впливає безліч чинників. Серед них: особисті дані страхувальника, об’єкт страхування, статистика щодо настання страхових випадків та їх причини. Big Data від Київстар збирає всі необхідні відомості, простежує закономірності й на їхній основі розраховує вартість страхового поліса для конкретного клієнта.

Протидія шахраям

Прибуток компанії безпосередньо залежить від витрат на страхові виплати. Саме тому страховикам вкрай важливо заздалегідь визначити шахраїв, щоб не втратити гроші. Перевірити кожного потенційного клієнта вручну — тривалий і копіткий процес, тому й тут не обійтися без машинного інтелекту. Один з інструментів аналізу Великих даних — антифрод-скоринг. Алгоритм Big Data самостійно обробляє величезні масиви інформації щодо страхових випадків і визначає дії, характерні для шахрайських схем.

Big Data в страхуванні допомагає автоматизувати рутинні процеси зі збору, зберігання та аналізу даних, щоб скоротити витрати на обробку заявок та адміністрування. В умовах зростальної конкуренції на ринку, застосування технології зменшить вартість страхового поліса й залучить нових клієнтів. Також Big Data від Київстар допомагає точніше оцінити ризики, спрогнозувати страхові випадки та вберегти бізнес від шахраїв.

1. Чи може Big Data швидко перевірити історію страхувальника?

Внаслідок доступу до Великих даних технологія швидко перевіряє історію страхувальника і формує скоринговий бал клієнта.

2. Чи можуть технології Big Data протидіяти шахраям у страхуванні?

Так, завдяки антифрод-скорингу, який оцінює платоспроможність страхувальника, оберігаючи службу від шахраїв. Враховується страхова історія, кількість порушених зобов’язань, їхні терміни та серйозність.

3. Чи можна за допомогою Big Data побудувати модель середньостатистичного клієнта для страхової компанії?

Звісно. Аналіз Великих даних враховує інформацію про клієнтів, регіональні чинники, відомості мобільного оператора. У результаті можна скласти портрет середньостатистичного споживача страхових послуг.