Data science

Tương lai của phân tích dự đoán trong ngành bảo hiểm

Dữ liệu lớn là một trong những ngành phát triển nhanh nhất trên thế giới và được định giá 169 tỷ đô la 2018, với kỳ vọng đạt mốc tỷ đô la 300 vào cuối năm sau. Ngay cả khi đã có ảnh hưởng tiền tệ như vậy trên thế giới, ngành công nghiệp này vẫn đang tự tìm ra cách sử dụng mới cho dữ liệu (và các công việc mới cho các nhà phân tích dữ liệu) luôn được phát hiện, bao gồm cả phân tích dự đoán. Từ trò chơi điện tử đến chăm sóc sức khỏe đến thể thao, những cá nhân có nền tảng phân tích và niềm tin đang tiến lên hàng đầu trong các ngành tương ứng của họ, và ngành bảo hiểm cũng không khác. Tỷ lệ bảo hiểm dựa trên xu hướng của nhân khẩu học nhất định và nam giới trẻ tuổi có xu hướng trả nhiều tiền hơn cho phương tiện chính xác hơn phụ nữ trung niên vì dữ liệu cho thấy nam giới trẻ tuổi có nhiều khả năng bị va chạm hơn. Đó là một ví dụ rất đơn giản về việc sử dụng dữ liệu trong bảo hiểm, nhưng khi khả năng chia sẻ dữ liệu ngày càng phát triển và trở nên an toàn hơn, thì khả năng sử dụng dữ liệu đó theo những cách khác nhau, bao gồm cả khi đưa ra dự đoán cho tương lai, hay còn gọi là phân tích dự đoán. Phân tích dự đoán là gì? Khi các phương pháp phân tích và khoa học dữ liệu kết hợp để tập trung vào tương lai, kết quả là phân tích dự đoán. Phân tích dự đoán sử dụng dữ liệu xu hướng trong quá khứ và hiện tại và các phương pháp tính toán cực kỳ tiên tiến để vẽ nên một bức tranh tục ngữ cho các nhà phân tích về ý nghĩa của dữ liệu trong quá khứ và hiện tại đối với tương lai của một ngành nhất định. Một bước nữa là học máy, nơi các chương trình phân tích không còn cần được lập trình với dữ liệu nữa. Họ chỉ cần đưa nó vào và tự động thay đổi các phân tích dự đoán của họ, do đó có tên là “máy học”. Phân tích dự đoán ảnh hưởng đến ngành bảo hiểm ngày nay như thế nào? Một trong những ứng dụng chính của phân tích dự đoán trong ngành bảo hiểm là đánh giá rủi ro. Cho dù là nhân thọ, ô tô, nhà ở hay cách khác, các công ty bảo hiểm phải cân nhắc mọi thứ về một khách hàng nhất định để xác định tỷ lệ bảo hiểm của họ. Để sử dụng bảo hiểm ô tô một lần nữa làm ví dụ, các công ty sẽ xem xét hồ sơ lái xe, tuổi, vị trí, v.v. để xác định mức phí. Khi thông tin này được đưa vào một hệ thống, nó có thể được so sánh với những cá nhân khác có nhân khẩu học tương tự và sau đó có thể tính đến mức độ hiệu quả của những cá nhân tương tự đó so với bảo hiểm (đối với ô tô, điều này có thể có nghĩa là họ đã bị rơi rất nhiều, có nhiều vé quá tốc độ, hoặc có hồ sơ sạch sẽ). Trong bảo hiểm nhân thọ, hồ sơ sức khỏe thường là chủ đề chính của phân tích dự đoán, vì những phát triển trong chia sẻ EHR cho phép các công ty sử dụng các phương pháp tương tự như bảo hiểm ô tô để xác định những gì tương lai có thể xảy ra đối với một khách hàng nhất định có quá khứ y tế được chia sẻ. Cuối cùng, các công ty bảo hiểm được biết là đã sai lầm ở khía cạnh thận trọng, vì vậy sự gia tăng về tính sẵn có của dữ liệu liên quan này giúp người tiêu dùng tiết kiệm tiền thường xuyên hơn so với chi phí họ phải trả. Phân tích dự đoán sẽ ảnh hưởng đến ngành bảo hiểm trong tương lai như thế nào? Sức trẻ của phân tích dự đoán khiến nó trở nên hấp dẫn vì ngày càng có nhiều khả năng được phát hiện và ngành bảo hiểm cũng giả định như vậy. Các khoản đầu tư đáng kể đang được thực hiện vào ngành và Forbes gần đây đã phát hành một bài báo khuyến khích đầu tư vào phân tích dự đoán. Với xu hướng này, người tiêu dùng đã hỏi, “làm thế nào để bạn sử dụng phân tích dự đoán?” có nghĩa là người đi trước (theo nghĩa bảo hiểm sử dụng dữ liệu) có thể hấp dẫn hơn đối với những người tiêu dùng nói trên. Họ có nhiều khả năng chuyển sang các công ty bảo hiểm hướng tới tương lai, đặc biệt là khi cam kết của họ đối với phân tích dự đoán đồng nghĩa với việc tiết kiệm tiền cho những người tiêu dùng đó. Ngoài ra, các công ty sử dụng phân tích dự đoán phát triển với tốc độ nhanh hơn 7% so với các đối tác không sử dụng. Tương lai của phân tích dự đoán trong bảo hiểm có nhiều khả năng là một phiên bản tinh chỉnh của những gì đã và đang xảy ra, nhưng thực tế là ngành công nghiệp này còn rất non trẻ, việc để mắt đến những tiến triển mới trong việc sử dụng dữ liệu có thể đồng nghĩa với việc đi đầu trong lĩnh vực kinh doanh nghiêm trọng. các đường cong có thể nảy sinh từ ngành công nghiệp dữ liệu đang phát triển nhanh chóng này.

  • Trang chủ
  • CRM
  • Email doanh nghiệp
  • Email marketing
  • Marketing News
  • Marketing tổng thể
  • SEO
  • Thiết kế Website
  • Web Hosting
  • Chatbot
  • Data science
  • Back to top button