תוכן עניינים:
נתונים גדולים השפיעו משמעותית על ענף הביטוח. בעזרת נתונים גדולים, חברות הביטוח הצליחו לחשב סיכונים בצורה מדויקת יותר ולהציע פרמיות טובות יותר ללקוחות, לחזות ולשלוט בתביעות הונאה ולהציע מוצרי ביטוח בהתאמה אישית. לשם כך, חברות הביטוח קיבלו תשומות ממספר מקורות, כגון מכשירים רפואיים לבישים, ששימשו לטובת תחום הביטוח הרפואי. אף על פי שתעשיית הביטוח כבר פיתחה את שיטות החישוב של הסיכון והפרמיה, גילוי ההונאה והיצעיהם, זמינותם של יותר נתונים הגבירה את הדיוק ואפשרה לחברות הביטוח לחזות סיכון בצורה מדויקת יותר מבעבר. (למידע נוסף על מכשירים לבישים ובריאות, ראה כיצד IoT Data Analytics ומכשירי כושר אישיים יכולים לשמור על בריאותכם יותר.)
ענף הביטוח ללא ביג דאטה
נתונים גדולים הם תופעה די לאחרונה, וברור שתעשיית הביטוח הייתה שונה לגמרי בלעדיה. אז איך ענף הביטוח פעל ללא נתונים גדולים? בואו נסתכל על כמה תרחישים:
- חישוב סיכונים - חברות הביטוח לקחו בחשבון מספר גורמים לפני חישוב או הערכת סיכונים. לדוגמא, במקרה של ביטוח רפואי, נלקחו בחשבון גורמים כמו גיל, פרופיל בריאות, עישון או אלכוהוליזם. הפרמיה הייתה תלויה בהערכת הסיכון. שיטת הערכת הסיכון, לעומת זאת, לא לקחה בחשבון גורמים רבים אחרים; היא פספסה ראייה של 360 מעלות של סיכונים.
- גילוי הונאה - תביעות הונאה היוו חרס עבור ענף הביטוח והיא יישמה שיטות גילוי הונאה מסוימות. לדוגמא, אם מישהו הגיש תביעה בהונאה, המבטח ישמור את פרטי התובע ומכחיש תביעות מאותו תובע בעתיד. עם זאת, זה לא מנע מתפוצה של תביעות הונאה. ברור שהמבטחים היו צריכים לעשות משהו שונה בעניין.
- מוצרים בהתאמה אישית - חברות ביטוח תמיד הציעו מוצרים המותאמים במידה מסוימת. עם זאת, המוצרים לא היו מותאמים באופן פרטני, אלא על בסיס קבוצתי או קטגורי. לדוגמא, מוצרי ביטוח מסוימים תוכננו למנהלים בגילאי 30-45 ולצרכיהם האפשריים, אך תמיד היה קשה לספק את הצרכים האישיים עם מוצרים כאלה.
השפעת ביג דאטה על ענף הביטוח
חשוב להבין כי נתונים גדולים לא הביאו לשינוי מהותי בדרכי ענף הביטוח בעסקיו. זה פשוט אפשר למבטחים להעריך את הסיכון ולהבין את צרכי הלקוח בדיוק רב יותר. להלן תיאור ההשפעה של נתונים גדולים על ענף הביטוח.
