अब तक सीमित नहीं है प्रौद्योगिकी, बड़े डेटा बीमा उद्योग की लंबे समय तक चुनौतियों का समाधान प्रदान करने के लिए अभिन्न बन गया है उद्योग के केंद्र में, अंडरराइटर्स एक विशेष व्यक्ति के बीमा के जोखिम का मूल्यांकन करते हैं और तदनुसार नीति के लिए प्रीमियम निर्धारित करते हैं। वित्तीय डेटा, बीमांकिक डेटा का उपयोग, डेटा का दावा करता है और जोखिम डेटा एक बीमा कंपनी द्वारा बनाए गए लगभग हर महत्वपूर्ण निर्णय को कवर करता है

जबकि उद्योग ने अपने पॉलिसीधारकों से जुड़े ढांचागत डेटा के कब्जे और विश्लेषण का प्रगति कर लिया है, जबकि अप्रयुक्त अनस्ट्रक्टेड डेटा का वॉल्यूम अभी भी मूल्यवान है। असंरचित डेटा का मतलब वास्तविक समय समाचार फ़ीड, सोशल मीडिया और अन्य मोबाइल चैनल जैसी जानकारी साझा करने के स्रोतों से है।

प्रतिस्पर्धात्मक लाभ बनाने के लिए और उस गतिशील माहौल में सफल होने के लिए, बीमा कंपनियों को बड़े डेटा के मूल्य का लाभ उठाना चाहिए। चूंकि हामीदारी बीमा की कीमतों को जारी रखने के लिए जारी है, बड़े डेटा और विश्लेषिकी का ग्राहक अंतर्दृष्टि, दावे प्रबंधन और जोखिम प्रबंधन पर गहरा असर हुआ है।

बीमा उद्योग संरचना

इसके मूल में, बीमा उद्योग में किसी व्यक्ति के जोखिम का प्रबंधन शामिल होता है। जीवन, स्वास्थ्य और देनदारी बीमा के बीच, कंपनियां नीतियों पर प्रीमियम एकत्र करती हैं और एक दावे का अनुरोध नहीं किए जाने तक उन्हें होल्डिंग में निवेश करती हैं। यदि अधिकतम भुगतान की गई राशि प्रीमियम एकत्रित की तुलना में अधिक है, तो प्रारंभिक नीति जोखिम के व्यक्ति के स्तर को कम करके आंकी गई है।

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उचित नीतियों को जारी करने के लिए कई कारकों की लगातार गणना की जा रही है। एक एक्टव्यूअर वित्तीय जानकारी और जोखिमों का विश्लेषण करने के लिए पिछले जानकारी का उपयोग करके बीमा बीमा पॉलिसी तैयार करता है। इसी तरह, एक अंडरराइटर वित्तीय डेटा और दावा रिपोर्टों के साथ-साथ कवरेज के उचित स्तर और कवरेज की शर्तों को तय करने के लिए एक्ट्यूवरी डेटा का उपयोग करेगा। यदि कीमत बहुत कम है तो लाभ मार्जिन अपर्याप्त हो सकता है, और अगर कीमतें बहुत अधिक हैं तो ग्राहक कंपनी से नीतियां नहीं खरीदेंगे।

जैसे-जैसे अत्यधिक प्रतिस्पर्धी की ओर बीमा उद्योग के रुझान, कंपनियों को कम लागत वाले ढांचे, अधिक दक्षता और ग्राहक संतुष्टि के जरिए खुद को अलग करना चाहिए। एक प्रौद्योगिकी संचालित अर्थव्यवस्था में, बड़े डेटा इन प्रक्रियाओं को बदलने के नए तरीकों को प्रेरित करते हैं, जबकि विकसित नियामक अनुपालन भी मिलते हैं। (अधिक जानकारी के लिए, देखें: अमेरिका में बीमा का इतिहास ।)

ग्राहक अंतर्दृष्टि

डेटा के विस्फोटक विकास के साथ संयोजन के बाद प्रौद्योगिकी और संचार प्रवृत्तियों, अर्थव्यवस्था ने "ग्राहक-केंद्रितता । " ग्राहक वरीयताओं को बदलने से बीमा कंपनियों पर आसान और अधिक पारदर्शी उत्पाद बनाने के लिए दबाव बढ़ गया है। ग्राहकों के व्यवहार और मूल्य में अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के बारे में अनुमान लगाते हुए विकासशील और अनुकूलन करने के लिए महत्वपूर्ण है जो परिणामस्वरूप ग्राहक प्रतिधारण और लाभप्रदता में सुधार लाते हैं।ग्राहक कॉल सेंटर, ग्राहक प्रतिधारण विश्लेषण और ग्राहक व्यवहार के लिए अंतर्दृष्टि लागू करना, बीमाकर्ता ग्राहकों को उचित सहायता के लिए बेहतर तरीके से मार्ग में ला सकते हैं।

परंपरागत रूप से, नीतियों को ऐतिहासिक जानकारी के आधार पर निर्धारित किया गया था। हालांकि, ग्राहक अनुभव अब प्रत्यक्ष और अप्रत्यक्ष चैनलों द्वारा निर्धारित होता है डायरेक्ट इंटरैक्शन में कॉल सेंटर और बीमा एजेंट होते हैं जबकि अप्रत्यक्ष चैनलों में सोशल मीडिया और मार्केटिंग अभियान शामिल होते हैं। एक गतिशील माहौल के माध्यम से ग्राहकों को आकर्षक बनाने और ग्राहक की उम्मीदों को पूरा करने के लिए, बीमा कंपनियों को ग्राहक संबंधों और पारदर्शिता को फिर से परिभाषित करने पर ध्यान केंद्रित करने की आवश्यकता होती है।

दावा प्रबंधन

बीमित होने का एक हिस्सा दावा दायर करने की क्षमता है। एक बीमा दावे बीमा कंपनी को घोषित नीति के अनुसार एक घटना के बाद भुगतान के लिए एक औपचारिक अनुरोध है। कहने की जरूरत नहीं है कि धोखाधड़ी का दावा बीमा उद्योग के लिए एक प्लेग है। अनुमान लगाया गया है कि 10 में से 1 और लगभग 80 बिलियन अमरीका सालाना धोखाधड़ी के दावों में सालाना बनाये जाते हैं।

अनुमानित विश्लेषिकी बढ़ती धोखाधड़ी दावों और नुकसानों को संबोधित करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकता है एक पॉलिसी के हामीदारी चरण में, बीमा कंपनियां धोखाधड़ी-संभावित आवेदकों का पता लगाने के लिए तीव्र डेटा का तेजी से विश्लेषण कर सकती हैं। दावे के अनुरोध के दौरान, कंपनियां अनधिकृत डेटा के साथ आंतरिक डेटा स्रोत का लाभ उठाने के लिए दावा कर सकती हैं कि दावा वैध है या नहीं। वास्तविक समय निगरानी, ​​सोशल मीडिया और डिजिटल चैनलों के माध्यम से पूरे दावे चक्र के दौरान अधिक जानकारी प्रदान करते हैं।

धोखाधड़ी का पता लगाने न केवल बीमा कंपनी का लाभ लेता है, लेकिन इसके परिणामस्वरूप वैध दावों को अधिक कुशलता से संसाधित किया जा सकता है। (और अधिक के लिए, देखें: क्या मेरा स्वास्थ्य बीमा अच्छा है? )

जोखिम प्रबंधन

बीमा उद्योग की बदलती प्रकृति ने आपदाओं और विनियामक अनुपालन से नए जोखिम लाए हैं। नतीजतन, संगठन के लिए जोखिम प्रबंधन अधिक महत्वपूर्ण हो जाता है। विशेष विपदा जोखिम मॉडलिंग में एक विपत्तिपूर्ण घटना से अधिकतम संभावित नुकसान की भविष्यवाणी की गई है। बड़े डेटा और विश्लेषिकी के साथ, बीमाकर्ता ऐतिहासिक डेटा, नीति की स्थिति, जोखिम डेटा और पुनर्बीमा जानकारी को एकीकृत नीतियों का मॉडल कर सकते हैं। इसी तरह, अंडर-रायटर शहर और राज्य के बजाय दानेदार कारकों के आधार पर विपत्ति नीतियां दे सकते हैं। एक बड़ा डेटा चालित समाधान मूल्य निर्धारण मॉडल को वर्ष में कुछ समय के बजाय वास्तविक समय में अपडेट करने की अनुमति देता है।

परंपरागत रूप से, अक्सर बदलते सुधारों और नियमों को अपनाने की प्रकृति बीमा कंपनियों को महंगा साबित हुई है। बीमा कंपनियां नियमित रूप से परीक्षाओं के अधीन हैं और किसी भी अपूर्णता के परिणामस्वरूप सार्वजनिक जांच, जुर्माना और कलंकित प्रतिष्ठा प्राप्त हो सकती है। बासेल III, सॉलवेसी II, डोड-फ्रैंक, और आरएमओआरएसए मॉडल एक्ट सहित कई संघीय नियमों के लिए, बीमा उद्योग को कई, मुश्किल नौकरशाही हुप्स के माध्यम से कूदने की आवश्यकता होती है। अनुपालन परिवर्तन और कटौती लागत को पूरा करने में मदद करने के लिए, बड़े डेटा के आधार पर एल्गोरिदम बढ़ती नियामक मांगों को पूरा कर सकता है। गतिशील रूप से निगरानी और अनुपालन का अनुपालन करके, संगठन निर्णय लेने और घाटे को कम करने में सुधार कर सकते हैं।

नीचे की रेखा

पहले से ही वित्त, विपणन और स्वास्थ्य सेवा में बड़े प्रभावों के साथ, बीमा उद्योग में बड़े डेटा और विश्लेषिकी को एकीकृत करने की उम्मीद से धीमी गति से रहा है अपने अंतर्निहित लाभ के बावजूद, महत्वपूर्ण चुनौतियां बीमा कंपनियों द्वारा बड़े आंकड़ों को अपनाने में बाधा डालती हैं।

विशेष रूप से, बीमा उद्योग में विशेषज्ञता वाले डेटा विश्लेषिकी कौशल रखने वाले व्यक्तियों की कमी है। नतीजतन, आंतरिक और बाहरी स्रोतों से डेटा एक डेटा सेट में प्रभावी ढंग से एकीकृत करने में असमर्थ हैं। बीमा उद्योग की अत्यधिक प्रतिस्पर्धी प्रकृति के कारण, बड़ी संख्या और विश्लेषिकी को सफलतापूर्वक एकीकृत करने वाली कंपनियों ने कम लागत वाली संरचनाओं, अधिक कुशलता और सक्रिय ग्राहक सगाई को लागू करके प्रतिस्पर्धा में बढ़त बनाई है।