كيف تعمل البيانات الضخمة في قطاع التأمين على تحويل السوق

تُحدث شركة Insurtech، وأبرزها البيانات الضخمة في قطاع التأمين، ثورة في ما يمكن أن يكون عليه التأمين. العديد من نقاط الألم لشركات التأمين على السيارات في الماضي (مثل تحديد المخاطر بشكل صحيح، واكتشاف حالات الاحتيال، وتقييم سلوك السائق) فجأة لم تعد مؤلمة للغاية.
بدلاً من ذلك، تبحث البيانات الضخمة في قطاع التأمين عن حلول ديناميكية وعملية.
باستخدام أدوات التحليلات المناسبة بجانبك، يمكنك التفكير في الصورة الكبيرة. على الرغم من أننا سنخدش السطح فقط، إلا أننا سنوضح لك كيف يمكن للبيانات الضخمة إعادة تعريف تقييم المخاطر، وتفضيلات العملاء، وتجنب الاحتيال، وتوفير التكاليف الإجمالية.
فهم المخاطر الخارجية
عندما يتعلق الأمر بتقييم مخاطر التأمين على السيارات، فإن عددًا كبيرًا جدًا من شركات التأمين تضع كل بيضها في دلو «السائق». كم عمرهم؟ ما هو سجل القيادة الخاص بهم؟ ما لون السيارة التي يقودونها؟
هذا لا يعني أن هذه الأشياء غير مهمة، لكنها لا تعطيك صورة كاملة. بعد كل شيء، يمكن للعناصر الأخرى (وهي تؤثر بالفعل) على سلامة السائق.
تعتبر عوامل الخطر الخارجية أوسع نطاقًا مما قد تعتقد - بعضها ربما لم يخطر ببالك أبدًا. تشمل العوامل الواضحة الطقس وحركة المرور، ولكنها على مستوى السطح فقط.
فكر في شكل الطريق. حيث تنتظر نقاط الاختناق والمنعطفات العمياء. مناطق تصادم تاريخية. يمكن أن تكون عوامل الخطر الخارجية هذه مفيدة بنفس القدر، إن لم تكن أكثر من ذلك، من سلوك أو سمات السائق الفردي عند تقييم المخاطر الفردية. لماذا؟ لأنها لا تؤثر على السائق فحسب، بل على جميع السيارات الأخرى على الطريق أيضًا.
قد يكون من الصعب تقييم هذه المخاطر الخارجية بشكل صحيح ودقيق. ومع ذلك، قمنا بتطوير محرك مخاطر خاص مصمم لتقييم 85 عامل خطر خارجي لحساب «السعر الحقيقي للمخاطر».
نعتقد أن هذه واحدة من أكثر المسرحيات فعالية للبيانات الضخمة في قطاع التأمين حتى الآن.
تحسين وفهم مخاطر سلوك السائق
بطبيعة الحال، فإن عوامل الخطر الخارجية ليست الوحيدة التي تلعب دورًا. عندما يتعلق الأمر بتقييم المخاطر، فإن تحليل سلوك السائق (بالطبع) مهم. بمجرد تحديد الأسباب التي تجعلهم يقودون بشكل جيد (أو سيئ)، يجب عليك إيجاد طريقة لتشجيع أداء القيادة بشكل أفضل (مع تصحيح الأداء الضعيف).
هناك عدد من الطرق التي يمكنك من خلالها القيام بذلك. تستخدم بعض شركات التأمين برامج خصم جيدة للسائق، والتي مكافأة القيادة الآمنة من خلال تقديم خصومات - ومعاقبة القيادة السيئة بمعدلات أعلى.
يمكن أن تشمل أنظمة المكافآت المماثلة الألعاب أو قوائم المتصدرين أو المنافسة الودية بين العملاء لتأمين أفضل سجلات القيادة الآمنة، فضلاً عن توفير امتيازات السائق الجيد، مثل الخصومات الإضافية، لمواصلة الأداء الجيد.
يمكن أن يؤثر فهم سلوك العملاء أيضًا بشكل إيجابي على اكتساب العملاء والاحتفاظ بهم. هذا مثال آخر على كيفية قيام البيانات الضخمة في قطاع التأمين بإحداث ثورة في الفضاء. من خلال البيانات الدقيقة التي توضح بالتفصيل كيفية تصرف العملاء، يمكنك تحديد الاستراتيجيات التي تعمل من أجلك بشكل أفضل، والتي لا تعمل، وكيف يمكنك تغيير هذه الاستراتيجيات لجعلها تعمل بشكل أفضل.
لنفترض أن بياناتك تُظهر أن فئة ديموغرافية محددة - النساء ذوات الدخل المرتفع، في الثلاثينيات من العمر، اللائي يقودن أسرع من المتوسط - أقل عرضة لاستخدام التأمين الخاص بك. باستخدام البيانات الضخمة، يمكنك إجراء المزيد من الأبحاث حول لماذا هذه المجموعة السكانية لا تستخدم التأمين الخاص بك وتجميعها استراتيجيات التسويق المستهدفة التي من المرجح أن تؤثر عليهم في شركتك.
يمكن أن يكون هذا المستوى من تحليل البيانات مفيدًا أيضًا في فهم تفضيلات العملاء ومستويات رضاهم، مما يسهل الاحتفاظ بالعملاء والحفاظ عليهم لفترة أطول. تكتشف الخوارزميات التي تغذيها البيانات الضخمة في قطاع التأمين الاتجاهات (مثل عدم رضا العملاء) مبكرًا، مما يسمح لشركات التأمين بالانتقال وإصلاح المشكلات قبل أن تتضاعف. هذا يعزز ولاء المستهلك ويعطي رؤية أفضل للعملاء.
اكتشاف الاحتيال ومنعه
عندما يتعلق الأمر بالتأمين، فإن الاحتيال ليس أمرًا مضحكًا. تكلفة المطالبات الاحتيالية ما يزيد عن 80 مليار دولار في الولايات المتحدة كل عام، حيث تبلغ قيمة الاحتيال في الممتلكات أكثر من 30 مليار دولار.
الحقيقة هي أن شركات التأمين غالبًا ما تضطر إلى دفع مبالغ باهظة لتغطية عجز الاحتيال، وأحيانًا تصل إلى 10٪ من إجمالي مطالباتها.
من خلال بياناتنا الضخمة في قطاع التأمين، يمكنك استخدام نظام التحليلات والتليماتية من أجل مراقبة المركبات وأصولها بشكل أفضل. نحن نساعد عملائنا على فحص هذه البيانات وتحليلها، مما يقلل بشكل كبير من فرصة الاحتيال في مجال التأمين على السيارات.
إن فهم سرعة السيارة ووقت وقوع الحادث وأي أصوات محتملة في السيارة قبل وقوع الحادث، من بين عوامل أخرى، يمكن أن يساعد شركات التأمين على تجميع صورة أوضح لما حدث بالضبط.
إن التهديد بهذا وحده كافٍ لردع النشاط الاحتيالي، ولكنه يمكن أن يساعد أيضًا في القبض على أولئك الذين يتسمون بالجرأة الشديدة.
بيانات ضخمة وتكاليف قليلة
الاحتيال في مجال التأمين ليس الطريقة الوحيدة التي يمكن أن تساعد بها البيانات الضخمة شركات التأمين على خفض التكاليف والحفاظ عليها منخفضة. من خلال الاستفادة من أشياء مثل UBI (التأمين القائم على الاستخدام) وخيارات التأمين المضمنة، يمكن لشركات التأمين تقديم أسعار معقولة بسبب درجات تقييم المخاطر الأكثر دقة.
يعود ذلك إلى فهم وتحليل واستخدام البيانات التي تم جمعها من عملائك وتنفيذها في الأسعار التي تقدمها. مع التأمين القائم على الاستخدام، تعتمد السياسات على مدى أمان قيادة العميل بشكل عام. تقوم شركات التأمين بتقييم ذلك من خلال جمع البيانات من خلال سيارة السائق، ثم استخدامها لرسم صورة شاملة عادلة لسجلها وسياسات الأسعار وفقًا لذلك.
وفي الوقت نفسه، يسمح التأمين المضمن لشركات التأمين بتقديم سياسات تأمين منخفضة السعر إلى مجموعة أكبر من المستهلكين من خلال دمج الخطط في المنتجات التي يبحث عنها العملاء بالفعل، مما يجعلها إضافة مرحب بها إلى رحلة الشراء الحالية.
تتيح لهم البيانات الضخمة مراقبة المخاطر وتقليل فرص الاحتيال، مما يعني أن شركات التأمين يمكن أن تنفق أقل على تكاليف التوزيع.
لنتحدث عن البيانات الضخمة
إذا كنت مهتمًا بمعرفة كيف يمكن للبيانات الضخمة تغيير الطريقة التي تقوم بها شركتك بالتأمين، فلنتحدث. تقود Inaza الطريق للبيانات الضخمة في قطاع التأمين.
نحن نقدم حلول التوصيل والتشغيل والمخصصة لشركائنا، ونعمل معهم لفهم أهدافهم ومساعدتهم على الوصول إلى هناك بسرعة.