أفضل 4 تطبيقات للبيانات الضخمة في مجال التأمين

تساعد البيانات الضخمة شركات التأمين على معالجة الكميات الهائلة من البيانات الناتجة عن مستخدميها. وعندما تتمكن من معالجة كميات كبيرة من البيانات، يتم الكشف عن رؤى جديدة - حتى في العروض التي قدمتها الشركات سنوات. يمكن أن توفر هذه الأفكار رؤى قوية حول التسعير والمخاطر والسلوك وحتى الاحتيال.

ولكن بالضبط كيف هل تكشف البيانات الضخمة عن هذه الأفكار؟ وماذا يعني هذا لشركتك؟ دعونا نتعمق أكثر في أفضل تطبيقات البيانات الضخمة في مجال التأمين.

المخاطر في الوقت الحقيقي

أحد تطبيقات البيانات الضخمة في مجال التأمين هو القدرة على أخذ ومعالجة بيانات التليماتية من السيارة في الوقت الفعلي. يمكن للسائق استخدام بيانات التليماتية لأسباب مختلفة. على سبيل المثال، يمكن أن يساعد السائق في العثور على الطريق الأكثر أمانًا على أساس كل حالة على حدة أو مساعدة السائقين على ضبط السلوك نظرًا لظروف الطريق أو حركة المرور المعينة، كل ذلك في الوقت الفعلي. سيعمل هذا أيضًا مع المركبات المستقلة.

بالنسبة لشركة التأمين، تسمح البيانات بتسعير مخاطر أكثر دقة. يمكن لشركات التأمين الحصول على رؤى حول رحلة كل سائق، مع اعتبار كل رحلة حدثًا منفردًا. بدلاً من حصر كل سائق في متوسط عملاق واحد، يمكن لشركات التأمين إنشاء تسعير دقيق للمخاطر بناءً على الظروف، مما يعني أنه يمكن تعديل الأقساط بالثانية (بدلا من سنويا أو حتى لفترة أطول).

فهم سلوك العملاء

يعد سلوك العملاء أحد أبرز تطبيقات البيانات الضخمة في مجال التأمين. الآن، يمكن قياس السلوك على مستوى لم يكن من الممكن تصوره سابقًا.

ضع في اعتبارك سلوك السائق. ما مدى سرعة ودقة ركنهم؟ متى يتم تسريعها؟ متى يتم تشتيت انتباههم؟ يعد فهم مخاطر إجراءات عميلك تطبيقًا قويًا للبيانات الضخمة في مجال التأمين، ولكنه بالتأكيد ليس التطبيق الوحيد.

يمكنك أيضًا قياس سلوك عميلك من خلال مقدار الوقت الذي يقضيه على موقع الويب، والمدة التي يتركون فيها المنتج في سلة التسوق، ورسائل البريد الإلكتروني التي يردون عليها ولا يستجيبون لها، وإجراءات CTA التي تروق لهم. مع وضع هذه الأمور في الاعتبار، هناك تطبيق آخر للبيانات الضخمة في مجال التأمين وهو أنه يمكنه معالجة سلوك العملاء على ملايين العملاء وتحديد الأنماط والسلوك الذي ربما لم نشهده من قبل.

على سبيل المثال، قد تكون لديك فكرة مفادها أن العملاء الذين يشترون التأمين المضمن يتعرضون على الفور لحوادث أقل من أولئك الذين يقومون بذلك بأثر رجعي. ليس هذا فقط، ولكن يمكنك استخدام هذه الاستراتيجية لاكتساب عملاء جدد وتسعير عملاء جدد من خلال أنماط الشراء الخاصة بهم.

كشف الاحتيال

يمكن أن تتسبب المطالبات الاحتيالية في خسائر كبيرة لشركات التأمين، وهي مشكلة معقدة يجب إصلاحها. وفقًا للمكتب الوطني لجرائم التأمين (NICB)، يؤدي الاحتيال في مجال التأمين على السيارات إلى دفع مبلغ إضافي يتراوح بين 200 و 300 دولار لأقساط تأمين العملاء سنويًا.

كان على الشركات ذات مرة مراجعة وتحديث خطط الكشف عن الاحتيال باستمرار لتقليل خسائرها. ومع ذلك، يعد اكتشاف الاحتيال الآن تطبيقًا أساسيًا للبيانات الضخمة في مجال التأمين. بفضل البيانات الضخمة، أصبح اكتشاف مطالبات الحوادث المزيفة أسهل من أي وقت مضى.

باستخدام البيانات الضخمة، يمكنك تحليل كل شيء عن الحوادث، بما في ذلك سرعة السيارة ومسارها وشكل الطريق والمكان الذي توقفت فيه السيارة بعد الحادث. يمكن لكل منهم تقديم رؤى حقيقية والحكم على ما إذا كانت المطالبة قابلة للتطبيق.

هذا هو تطبيق البيانات الضخمة في التأمين الذي يقلل من مستوى المخاطر.

تسعير أكثر دقة

بغض النظر عن نوع التأمين الذي لديك، سواء كان التأمين الشامل أو التأمين المضمن أو قصير الأجل، تسمح لك البيانات الضخمة باكتساب رؤى تحويلية في نموذج التسعير الخاص بك. مع مزيد من المعلومات، يمكنك فهم المخاطر الفردية وتحديد أسعار أكثر دقة على مستوى ثانية تلو الأخرى وبشكل كلي.

لا يؤدي القيام بذلك إلى جعل مخطط التسعير الخاص بك أكثر دقة فحسب، بل يتيح لك أيضًا توقع توقعاتك المالية بشكل أفضل. سيكون لدى فرق التمويل والمحاسبة داخل شركات التأمين قدر أقل من التخمين مع نماذج تنبؤية أفضل، بالإضافة إلى التسعير والمخاطر التي يمكنهم الاعتماد عليها.

تطبيقات البيانات الضخمة في مجال التأمين موجودة لتبقى

تتقدم صناعة التأمين بسرعة، وتشكل البيانات الضخمة جزءًا كبيرًا منها.

إذا كنت ترغب في مناقشة كيف يمكن لتطبيقات البيانات الضخمة في التأمين أن تساعد شركتك، فقد وصلت إلى المكان الصحيح.

‍