Како велики подаци помажу индустрији осигурања

Аутор: Laura McKinney
Датум Стварања: 1 Април 2021
Ажурирати Датум: 1 Јули 2024
Anonim
The Great Gildersleeve: Gildy’s New Car / Leroy Has the Flu / Gildy Needs a Hobby
Видео: The Great Gildersleeve: Gildy’s New Car / Leroy Has the Flu / Gildy Needs a Hobby

Садржај


Извор: Рамцреатив / Дреамстиме.цом

Одузети:

Велики подаци праве валове у индустрији осигурања, помажући у обављању задатака као што су утврђивање стопа и откривање преваре.

Велики подаци значајно утичу на индустрију осигурања. Уз помоћ великих података, осигуравајуће компаније су могле тачније израчунати ризике и клијентима понудити боље премије, предвидјети и контролисати лажне потраживања и понудити персонализоване производе осигурања. Да би то учинили, осигуравајућа друштва узимају доприносе из више извора, попут носивих медицинских средстава, која су била благодети сектору медицинског осигурања. Иако је индустрија осигурања већ развијала своје методе израчунавања ризика и премија, откривања превара и понуде, доступност више података повећала је прецизност и омогућила осигуравајућим друштвима да прецизније предвиде ризик него раније. (Да бисте сазнали више о носивим уређајима и здрављу, погледајте како вам ИоТ подаци аналитике и уређаји за лични фитнес могу да вам буду здравији.)


Индустрија осигурања без великих података

Велики подаци су прилично недавна појава, и очигледно је да је индустрија осигурања била потпуно другачија без њега. Па како је индустрија осигурања пословала без великих података? Погледајмо неколико сценарија:

  • Прорачун ризика - Осигуравајуће компаније су узеле у обзир бројне факторе пре израчунавања или процене ризика. На пример, у случају здравственог осигурања узети су у обзир фактори као што су старост, здравствени профил, пушење или алкохолизам. Премија је зависила од процене ризика. Међутим, метода процене ризика није узела у обзир многе друге факторе; промашио је ризик од 360 степени.
  • Откривање преваре - Преварне тврдње биле су бич за осигуравајућу индустрију и примењивале су одређене методе откривања превара. На пример, ако је неко поднео лажни захтев, осигуравач ће похранити податке о подносиоцу захтева и одбити захтеве истог подносиоца захтева у будућности. Међутим, то није спречило да се лажне тврдње шире. Очигледно је да су осигуратељи морали учинити нешто другачије у вези с тим.
  • Персонализовани производи - Осигуравајућа друштва су увек нудила производе који су у одређеној мери прилагођени. Међутим, производи нису прилагођени појединачно, већ на нивоу групе или категорије. На пример, одређени производи осигурања дизајнирани су за руководиоце у доби између 30 и 45 година и њихових могућих потреба, али увек је било тешко задовољити појединачне потребе таквим производима.

Велики подаци утичу на индустрију осигурања

Важно је схватити да велики подаци нису довели до неке фундаменталне промене у начину на који индустрија осигурања ради. Једноставно је омогућило осигуратељима да с већом тачношћу процене ризик и разумеју потребе клијената. Доље је описано како су велики подаци утицали на индустрију осигурања.


Носни уређаји као што су Аппле Ватцх и Фитбит трацкери активности, који могу да прате нечији профил активности и друге аспекте начина живота, значајно су утицали на начин на који медицинска осигуравајућа друштва процењују ризик. Такви уређаји осигуравају пуно података осигуравачима на основу којих осигуратељи могу повећати тачност своје процјене ризика. Према Аццентуре-у, једна трећина осигуравајућих друштава сада нуди своје производе на основу аналитике са ових уређаја. На пример, Ханцоцк, истакнути провајдер осигурања, нуди попусте на премије, а такође нуди и бесплатни Фитбит монитор за ношење. Купцима се могу смањити премије напорно радећи на побољшању здравља. Како се њихово здравље побољшава, ризик се смањује и премија такође смањује. (Више о ношењу потражите у одељку Носива технологија: Геек или Цхиц?)

Не можете побољшати своје вештине програмирања када никога није брига за квалитет софтвера.