Зображення від Pana на Storyset
Страхова політика, що адаптується в залежності від змін у житті клієнта? Премії, які відображають реальну поведінку, стиль життя та ризик, а не лише загальні припущення? Це обіцянка моделей ціноутворення, заснованих на даних. Завдяки інсайтам в реальному часі та найсучаснішим технологіям, страховики впроваджують більш динамічний і персоналізований підхід. Все це для того, щоб створити справедливіший і більш адаптований досвід страхування як для компаній, так і для їх клієнтів.
У цій статті ми розглянемо, як дані змінюють страхову галузь, від ціноутворення в реальному часі до більш розумного управління ризиками і всього, що між ними.
Ласкаво просимо у майбутнє страхування, де рішення визначають дані.
Реагування в реальному часі
Минуло те часи, коли ціноутворення було універсальним для всіх, і кожного полісодержателя обробляли однаково. Тепер, озброєні моделями ціноутворення на основі даних в реальному часі, страховики можуть швидко реагувати на зміни на ринку та індивідуальні ризикові профілі, як ніколи раніше. Що це означає? Швидші реакції, справедливіші ціни та новий рівень гнучкості для всіх учасників.
Чим реальне ціноутворення відрізняється від традиційного?
Ціноутворення в реальному часі перевертає традиційне страхування з ніг на голову. Ось як це працює:
- Динамічний розрахунок премії: Ціни змінюються миттєво, виходячи з актуальної інформації.
- Інтегровані потоки даних: Страховики отримують інформацію з різноманітних джерел, таких як історія страхових випадків, ринкові тенденції та навіть екологічні дані — все це в реальному часі.
- Розумні алгоритми: Сучасні алгоритми миттєво оцінюють ризики.
- Персоналізовані ціни: Більше немає універсальних цін — премії підлаштовуються під індивідуальні ризикові профілі.
Механізми реагування в реальному часі
Зображення від Pana на Storyset
Щоб забезпечити ціноутворення в реальному часі, страховики поєднують передові технології з розумними стратегіями обробки даних. Серед них:
Оркестрація даних
Для збору інформації страховики використовують демографічні дані, історію страхових випадків, поведінкові дані, ринкові тенденції та навіть екологічні фактори. Ці дані об’єднуються в одну зручну систему, що дозволяє приймати точні та швидкі рішення щодо ціноутворення.
Передова аналітика
Штучний інтелект (AI) та машинне навчання постійно відслідковують тенденції, прогнозують ризики та адаптують моделі ціноутворення в реальному часі. Це дозволяє страховикам миттєво реагувати на зміни.
Переваги ціноутворення в реальному часі
Для страховиків:
- Покращене управління ризиками: Підлаштовуючи премії під реальні ризики, можна ефективніше контролювати збитки.
- Покращена точність: Більше не потрібно гадати — дані в реальному часі дозволяють здійснювати точні розрахунки премій.
- Конкурентна перевага: Динамічні моделі ціноутворення можуть покращити ринкову позицію та стати привабливішими для клієнтів.
Для клієнтів:
- Справедливі ціни: Премії відображають унікальну поведінку клієнта та ризик, а не загальні припущення.
- Можливість заощаджень: Для клієнтів з низьким ризиком це може означати зниження премій.
- Персоналізований досвід: Реагування в реальному часі робить страхування більш особистим і орієнтованим на клієнта.
Персоналізація та орієнтованість на клієнта
Зображення від Pana на Storyset
Сучасні моделі ціноутворення, засновані на даних, створені для того, щоб надати більш персоналізований досвід для полісодержателів. Аналізуючи індивідуальну поведінку та вподобання, страховики можуть створювати детальні ризикові профілі та пропонувати поліси та ціни, які підходять для кожного клієнта. Це означає більш точні ставки, які краще відповідають реальному ризику.
Комплексне оцінювання ризиків
Завдяки більш розумним даним, спосіб оцінки ризиків страховиками еволюціонує.
Страхові компанії створюють детальні профілі, комбінуючи різні джерела даних. Це означає поліси, які виглядають індивідуально підібраними, і загалом більш розумне управління ризиками. Ось звідки надходять ці дані:
- Підключені пристрої та датчики Інтернету речей (IoT)
- Телематика в транспортних засобах
- Носимі здоров'я монітори
- Розумні системи будинку
- Активність у соціальних мережах
- Історія страхових випадків
- Шаблони платежів
- Взаємодії з клієнтами
Передові методи аналізу даних
Коли мова йде про аналіз даних, ці передові технології також відіграють важливу роль у тому, як страховики розуміють та задовольняють потреби клієнтів. Ось як це працює:
- Штучний інтелект обробляє величезні масиви даних, виявляючи патерни, які раніше були непомітними.
- Моделі машинного навчання (Machine Learning) прогнозують поведінку та потреби клієнтів з високою точністю, що допомагає страховикам залишатися проактивними.
- Прогнозувальна аналітика надає гострі інсайти в ризики, що дозволяє приймати кращі рішення на основі даних.
Інтеграція зовнішніх джерел даних
Використання різноманітних джерел даних для розумніших профілів ризиків
Страхові компанії обирають більш комплексний підхід та використовують всі види даних, щоб створити чіткішу картину ризиків.
Візьмемо телематику та IoT пристрої, наприклад. Ці пристрої надають дані в реальному часі про те, як люди водять автомобілі, користуються своїми транспортними засобами, обслуговують свої будинки і навіть проводять повсякденні справи. Уявіть собі пристрій для відстеження автомобіля, який моніторить звички водіння, або розумний датчик будинку, що слідкує за системами безпеки — обидва дають страховикам цінну інформацію для більш точної оцінки ризиків.
Але є й інший бік — цифровий слід. Страховики аналізують дані з соціальних мереж, онлайн поведінки, публічних записів та навіть життєвих подій, щоб отримати більш повне уявлення про спосіб життя своїх клієнтів та рівень їхнього ризику. Така інформація допомагає персоналізувати поліси та вдосконалити моделі ціноутворення.
Передове збагачення даних для глибшого розуміння
Окрім збору різноманітних даних, страховики використовують стратегії збагачення даних, щоб ще глибше покращити свою оцінку ризиків. Одним із важливих підходів є поєднання внутрішніх даних з зовнішніми наборами даних, щоб заглибитися в аналіз. Наприклад, інтеграція інформації на основі геолокації може допомогти страховикам краще оцінювати регіональні ризики, такі як зони підтоплення або місця з підвищеним рівнем злочинності.
Іншою стратегією є залучення фінансових та урядових джерел даних, які надають додатковий контекст про фінансову стабільність та історію особи. Це може допомогти при оцінці ризиків в таких сферах, як медичне, житлове та автомобільне страхування.
До того ж, дані про клімат та навколишнє середовище набирають все більшого значення в прогнозуванні ризиків від природних катастроф — що є важливим етапом у світлі змін клімату. Аналізуючи ці дані, страховики можуть точніше прогнозувати ризики, пов’язані з природними катастрофами, що дозволяє надавати більш точні ціни та адаптовані варіанти покриття.
Виклики та важливі аспекти
Ціноутворення, що базується на даних, має багато переваг, але є і деякі виклики, про які страховики повинні пам'ятати. Які саме?
Одним із занепокоєнь є упередженість ШІ. Якщо моделі не будуть ретельно налаштовані, вони можуть непередбачувано надавати перевагу певним групам, що може призвести до несправедливого ціноутворення. Також є ризик порушення приватності клієнтів. Страховики повинні зберігати особисту інформацію в безпеці та дотримуватися правил захисту даних. Прозорість — ще один важливий аспект: страховики повинні чітко пояснити, як моделі ШІ визначають рішення щодо ціноутворення.
Нарешті, ми маємо звернути увагу на етичні аспекти, щоб забезпечити справедливе та відповідальне використання особистих даних.
Підсумок
Ціноутворення, засноване на даних, — це важливий крок на шляху до того, щоб зробити страхування більш ефективним для всіх. Страховики можуть запропонувати більш справедливі тарифи, швидше реагувати на зміни та надавати клієнтам набагато більш персоналізований досвід — все завдяки даним у реальному часі та розумній аналітиці. Для полісодержателів це означає прозорість, гнучкість і впевненість у тому, що їхнє покриття відповідає їхнім унікальним потребам.
Звучить, як те, що ви шукаєте? Зв’яжіться з нами, щоб дослідити персоналізовані рішення InsurTech, які допоможуть вашому бізнесу процвітати завдяки ціноутворенню на основі даних.
Спочатку опубліковано на https://shapedthoughts.io 20 грудня 2024 року.
Перекладено з: Data-Driven Pricing For Smarter And Fairer Insurance