Великі дані, ML та IoT: як технології змінюють майбутнє страхових компаній?
28 березня 2023 7 хвилин читання

Великі дані, ML та IoT: як технології змінюють майбутнє страхових компаній?

Тренди та аналітика#ФінансовийСкоринг#Рішення#IOT#IOTISKYIVSTAR#БігДата#BigData#Антифрод#ІнтернетРечей#Технології#Компанії

Про що:

Страховий андеррайтинг (від англ. underwriting — гарантувати), а саме оцінка ризиків, пов’язаних зі страхуванням певних подій, майна та життя, швидко трансформується. Адже розвиток сучасних технологій, як-от аналітика великих даних, машинне навчання та Інтернет речей, допомагають страховим компаніям автоматизувати та оптимізувати цей процес. Зокрема, вони дозволяють персоналізувати продукти та послуги й загалом покращити взаємодію з клієнтами. Про це детальніше — у статті.

Зміст

Фінансовий скоринг на базі великих даних

Безперервна та прискорена оцінка ризику

«Вбудоване» страхування

Загалом є кілька тенденцій, які можуть трансформувати сферу страхування: фінансовий скоринг на базі великих даних, безперервний та прискорений андеррайтинг, а ще «вбудоване» страхування. Розповімо про кожний напрямок детальніше.

Фінансовий скоринг на базі великих даних

Щоб прийняти зважене рішення щодо страхування клієнта, компанії використовують різні типи скорингу (від англ. «scoring» — підрахунок балів): скоринг ризику, скоринг витрат, фінансовий скоринг та інші. Цей інструмент допомагає проаналізувати набір ознак, які характеризують клієнта за певною бальною системою, та визначити, чи надавати йому страхові послуги.

Зазвичай скоринг здійснюється на основі певних даних про позичальника: вік, стать, стан здоров’я, професійна діяльність, історія страхування, об’єкт або суб’єкт страхування тощо. Втім, у кожної компанії скорингова модель індивідуальна та конфіденційна.

Щоб страхова компанія мала змогу доповнити свою скорингову модель та швидше аналізувати більше параметрів, вона може скористатися, наприклад, скорингом на базі Big Data від Київстар.

Дані та аналітика темна

Дані та аналітика

Фінансовий скоринг

Рішення на базі Big Data для перевірки надійності клієнтів та запобіганню втратам при видачі кредиту чи страхуванні.

Спробувати

Як фінансовий скоринг допомагає перевірити страхувальника?

  1. Клієнт звертається до вашої компанії за страховкою.
  2. Страхова компанія за API надсилає запит до Київстар.
  3. Система автоматично аналізує телеком-інформацію клієнта за його мобільним номером та розраховує скоринговий бал.
  4. Скоринговий бал по API передається в страхову компанію, що допомагає менеджеру ухвалювати рішення щодо надання послуг.

Скоринговий бал на базі Big Data від Київстар формується завдяки аналізу багатьох поведінкових маркерів із застосуванням алгоритмів машинного навчання (англ. machine learning, ML) та аналізує інформацію телеком-операторів. Для підключення послуги — замовляйте консультацію на сайті.

Нагадуємо, що Київстар дотримується Законів України «Про інформацію» та «Про захист персональних даних», не передає та не продає персональні дані абонентів. Усі аналітичні моделі з використанням Big Data будуються на основі знеособлених даних. Персональні дані абонентів, включаючи записи розмов, тексти SMS та MMS, історія браузера не передаються та не продаються третім особам.

Дані та аналітика темна

Дані та аналітика

Антифрод від Київстар

Набір інструментів, що допомагають оцінити підозрілість фінансових операцій та реєстрацій на сайті за допомогою аналізу SIM-карти клієнта.

Безперервна та прискорена оцінка ризику

У класичному страхуванні процес оцінки ризику відбувається тільки під час укладання договору. На відміну від нього, безперервний андеррайтинг дозволяє аналізувати ймовірні ризики протягом усього терміну дії страхового поліса. У випадку будь-яких змін щодо ризику компанія може переглянути умови договору, знижуючи непередбачувані витрати.

Розглянемо це рішення на прикладі страхування автомобілів. Одним з інструментів, який змінив правила ведення бізнесу для автострахування у всьому світі, є телематичні дані. Телематикою називають область інформатики, яка охоплює телекомунікації. Якщо говорити про взаємодію з транспортом, то ця система віддалено аналізує стан автомобіля, відстежує і навіть контролює його.

Телематичні дані допомагають отримувати статистику в реальному часі. Наприклад, це стосується електромобілів, які стають все більш популярним видом транспорту. Застосовуючи безперервний аналіз ризику, страхова може моніторити навички водіння, кількість аварій, кількість км пробігу, вчасне технічне обслуговування тощо, та змінювати пункти договору відповідно до цих ризиків.

Президент OnStar Insurance Ендрю Роуз в інтерв’ю McKinsey розповів, що такі дані їхня компанія збирає протягом 25 років. Наприклад, вони можуть визначити:

  • коли сталося ДТП;
  • які пошкодження завдано транспортному засобу: зламані лише деякі деталі чи авто повністю знищене;
  • дізнатися, хто міг постраждати з пасажирів найбільше;
  • побачити відеодоказ аварії тощо.

Така інформація допомагає визначити пріоритети для надання першої допомоги, а також краще зрозуміти, через які обставини сталося ДТП, адже це є важливим нюансом у відшкодуванні збитків.

Страхувальники мають використовувати нові можливості андеррайтингу, щоб не лише заохочувати безпечніше водіння, але й винагороджувати за це водіїв. Тож, компанії, які мають доступ до даних та правильно їх використовують, перетворять це на свою стратегічну перевагу.

Процес оцінки ризику з використанням сучасних технологій, які допомагають страховим організаціям пришвидшити час для ухвалення рішення на видачу поліса, називають прискореним андеррайтингом.

При традиційному скорингу спеціалісти можуть довго збирати та аналізувати велику кількість даних про потенційного страхувальника. Проте сучасні технології, такі як аналітика даних, штучний інтелект та машинне навчання, допоможуть автоматизувати процес та отримати швидкий результат.

Так, наприклад, під час страхування життя, замість тривалого кількатижневого медичного обстеження страхова отримує дані з медичної історії, смарт-пристроїв, інтернет-джерел та соціальних мереж, щоб оцінити ризик всього за кілька днів.

Інформація про стиль життя клієнта, здоров’я його родини може також збиратися через онлайн-опитування або спеціальні пристрої, які зчитують інформацію з медичних документів. Усе це обробляється алгоритмами машинного навчання для визначення страхового ризику та розрахунку страховки. Важливо дотримуватися правил конфіденційності щодо збору, аналізу та захисту медичних даних. Тому обов’язково потрібно отримати згоду клієнта на обробку інформації та дотримуватися закону.

Прискорена оцінка ризику також тісно пов’язана з Інтернетом речей. Наприклад, під час страхування майна, розумні пристрої допомагають збирати дані про стан та безпеку будинку: визначати температуру в приміщенні, відстежувати відкривання дверей та вікон, фіксувати стан димових датчиків. Ці дані можуть вчасно попереджувати про можливі ризики для майна.

Крім того, IoT (Internet of Things) у страхуванні використовується для збору даних щодо безпеки та ефективності роботи обладнання на підприємствах, а при страхуванні у сільському господарстві та тваринництві — допомагає оцінювати ризики захворювання рослин та тварин.

Усе це допомагає зменшити витрати, покращити ефективність страхування, забезпечити швидкий та зручний сервіс для позивачів. Наприклад, компанії можуть динамічно змінювати ціну на страховку на основі життєвих подій клієнта та винагороджувати його, якщо він займається спортом або іншим чином покращує своє здоров’я.

Разом з тим не треба відмовлятися й від традиційних способів оцінки та використовувати усі методи, щоб забезпечити максимальну надійність оцінки ризику.

«Вбудоване» страхування

«Вбудоване» страхування є гарячою темою в індустрії. Це вид страхування, яке можна отримати під час купівлі іншого товару або послуги, наприклад, оформлення кредиту. До 2030 року глобальний ринок такого типу страхування зросте до $70 млрд.

Так, фінансова установа часто пропонує «вбудоване» страхування для позик на придбання авто або квартири. Страхова у цьому випадку є посередником між банком та клієнтом банку. Це зручно, оскільки покупцю не треба додатково шукати, де оформити захист від нещасних випадків, крадіжки тощо.

Також існує «вбудоване» страхування кредитів, яке дозволяє захистити клієнта від несплати позики, якщо він втратить джерело заробітку. Туристичні компанії пропонують страхування путівок, щоб надати захист від непередбачуваних обставин: невдалі погодні умови, затримка/скасування рейсу, втрата багажу тощо.

Роботодавці пропонують «вбудоване» страхування здоров’я своїм співробітникам, щоб зменшити їхні витрати на медичне обслуговування. Таке страхування пропонують іноді навіть продавці корму для домашніх тварин, щоб захистити свої клієнтів від непередбачуваних витрат на лікування улюбленців.

Тож, персоналізація, а саме детальне розуміння клієнтів, дає змогу точніше налаштовувати ціноутворення та розробляти індивідуальні пропозиції. А це, своєю чергою, підвищує цінність клієнта і він стає лояльним до страхової компанії.

Тренди та аналітика#ФінансовийСкоринг#Рішення#IOT#IOTISKYIVSTAR#БігДата#BigData#Антифрод#ІнтернетРечей#Технології#Компанії

Додайте коментар

Усі коментарі публікуються після модерації. Будь ласка, пишіть українською, без спаму та нецензурних слів.

Схожі статті

#Телеком-скоринг#Бізнес#Аналіз#Антифрод#ФінансовийСкоринг
#AntiDDoS#Cybersecurity#MicrosoftAzure#ФінансовийСкоринг#DDoS-атака#Кібератака#Кібербезпека
#BigData#Look-alike#ФінансовийСкоринг#БігДата#ПортретКлієнта
#BigData#Сегментація#Скоринг#ADWISOR#БігДата#Антифрод
#BigData#Антифрод#Телеком-скоринг
#ФінансовийСкоринг#Київстар#BigData#БігДата#Компанії#Бізнес-аналітика#Антифрод
#Скоринг#BigData
#Скоринг#BigData

Підпишіться на щомісячну розсилку найцікавіших новинПідпишіться на розсилку