Így segíthet a Big Data az életbiztosítóknak

 2017. január 10., kedd 15:00
A A
Az nem képezi vita tárgyát, hogy a Big Data és a hozzá kapcsolódó legújabb generációs analitikai rendszerek jelentik a biztosítás jövőjét. Összeszedtük, konkrétan hogyan, a biztosítási értéklánc, az egyes munkafolyamatok mely részein segíthet az új technológia, különös tekintettel a Big Data alkalmazásban mérföldkőhöz érkező életbiztosítás területére.

1. Üzleti folyamatok

Itt a feltételes mód már nem is feltétlenül helyénvaló, a gyakorlatban már számos helyen alkalmazásra kerültek az új módszerek, igen látványos eredményekkel: A tapasztalatok szerint például akár 5-15 százalékos javulás érhető el a konverziós arányban, vagyis ennyivel több potenciális ügyfélből lesz tényleges ügyfél azok közül, akik elindítják a biztosításkötés folyamatát. Maga a kötés folyamata is lényegesen rövidül, a legoptimálisabb esetekben napokról akár órákra is csökkenthető az időigény. 

Az előzetes kockázatértékelésben kulcsfontosságú lehet a Big Data révén előálló adatok és összefüggések alkalmazása, akár úgy is hogy a meglévőknél relevánsabb adatokat alkalmaznak a létező kockázati modellekben. Az Aviva például azzal kísérlezett sikeresen, hogy egyes ügyfeleit mentesítette a különféle költséges orvosi vizsgálatok alól, és új, nem hagyományos adatokkal dolgozó prediktív modell segítségével sorolta őket kockázati kategóriákba. A 60.000 ügyfél bevonásával végzett kísérlet eredménye azt mutatta, hogy az alkalmazott modell éppolyan hatékonyan következteti ki az egészségügyi kockázatokat, mint egy vizeletteszt, vagy vérkép elemzés.

Az értékesítésben jelenik meg talán a leghangsúlyosabban, hogy a Big Data alatt korántsem csupán az ügyfelek adatait kell érteni, az analitika akár a biztosító által foglalkoztatott munkaerőbázisra kiterjesztve is hatékonyabb folyamatokat eredményezhet. A megfelelő modellek kidolgozásával minden eddiginél hatékonyabban lehet mérni az értékesítői teljesítményt, és pontosabb információk állnak elő arról, hogy hol érdemes esetleg belenyúlni az adott folyamatba. Mérhetővé válik például hogy az egyes értékesítők mennyi információ átadását tudják elérni az ügyfél részéről, vagy hogy átlagosan mekkora értékű biztosításokat értékesítenek, mennyire bizonyulnak az ügyfeleik hűségesnek a továbbiakban. Mondhatnánk, hogy ezek az adatok már jelenleg is elő tudnak állni, de relatíve sok időbe telne az adatok begyűjtése és összegzése, ezáltal bőven veszítenének aktualitásukból is. A Big Data segítségével mindezek valós időben mérhetők, és ahol szükséges, a folyamatok menet közben módosíthatók, megakadályozva egy negatív spirál kiteljesedését akár. Az értékesítésnél maradva azt se felejtsük el, hogy minden eddiginél jobb eszközök állnak az értékesítők rendelkezésére, már előzetesen egészen pontos modellek állíthatók fel az adott ügyfél várható vásárlási hajlandóságáról, vagy épp lojalitásáról. Nem kell nagyon magyarázni, milyen óriási erőforrásokat szabadít fel az, ha az ügynökök eleve egy jelentős vásárlói potenciállal rendelkező lehetséges ügyfél listából válogathatnak, illetve azt sem, hogy mennyiben javíthat ez az ügyfél portfólió minőségén is.

2. Piaci jelenlét

Nem ismeretlen jelenség a biztosítás világában sem, hogy bizonyos szint alatt már nem szívesen szolgál ki ügyfeleket, a túlságosan kis halakért már nem szívesen "hajol le" egy-egy biztosító. Ennek az elsődleges oka, hogy adott esetben épp annyi időbe és energiába telik ezeket kiszolgálni, mint a nagyobb bevétellel kecsegtető ügyfeleket, egész egyszerűen nem rentábilis velük foglalkozni. Számos kisebb biztosító, vagy épp insurtech startup éppen azzal alapozza meg tevékenységét, hogy ezekre a réspiacokra specializálódik, és valamilyen módon kifizetődővé teszi az ezeken való működést. A Big Data sok egyéb előnye mellett azonban éppen ezeket az idő- és munkaigényes folyamatokat tudja részben vagy egészében automatizálni, és egyrészt az adott biztosító hagyományosnak mondható piacán is nagyobb profitot tud termelni, másrészt lehetővé teszi, hogy a biztosító olyan rétegek számára is elérhető termékeket kínáljon, akikkel eddig nem érte meg foglalkoznia. Hogy mennyire magas szinten űzhető ez, arra jó példa a SCOR Global Life Velogica névre hallgató automatizált kockázatelemző platformja, ami az esetek 90 százalékában kevesebb mint egy perc alatt kifogástalan elemzést küldött az értékesítőknek, a 2014-ig csaknem 1,3 millió kérést kiszolgáló rendszerben az esetek kevesebb, mint 5 százaléka igényelt valamilyen emberi beavatkozást. 

3. Elmélyülő ügyfélkapcsolatok

Vitán felül ez a terület kapja a legnagyobb figyelmet, ha a Big Data lehetőségeiről van szó, ami érthető is, hiszen soha ennyit biztosító nem tudhatott ügyfeleiről vagy potenciális ügyfeleiről, mint napjainkban. A biztosítottak részéről ez egyértelmű félelemmel, de legalábbis fenntartásokkal párosul, leginkább attól tartanak, hogy a biztosító rosszhiszeműen használja fel az információkat. Tegyük a kezünket a szívünkre és ismerjük el, hogy el tudunk képzelni olyan piaci szereplőt, akivel szemben nem alaptalanok ezek a félelmek. Ugyanakkor mindkét félnek be kell látnia, hogy sokkal gyümölcsözőbb, ha a pluszinformációkat a kettejük közti bizalmi kapcsolat elmélyítésére használják. A jó gyakorlat, ha a biztosító a bekért adatokat transzparens módon használja, ezért cserébe pedig további szolgáltatásokat tesz elérhetővé az ügyfélnek, akár olyanokat is, melyek révén további előnyökhoz juthat, illetve pozitív irányban befolyásolja a biztosított viselkedését. A Discovery példája jól mutatja, hogy ez nem csak levegőbe beszélés. Kedvezményekkel, és perszonalizált, egészségesebb életmódra ösztönző, a biztosítottal aktívan kommunikáló programjuk következtében 54 százalékponttal csökkentették a nem fizető szerződések arányát, 34 százalékkal pedig a halandósági rátát a programban résztvevő ügyfelek körében.

4. Új kockázatok kezelése

A Big Data és analitikája abban is segíthet, hogy addig ismeretlen kockázatokat fedezzenek fel, illetve meglévők váljanak kezelhetővé, továbbá az interaktívabb biztosított-biztosító viszonynál egyfajta új szintre lépő cross-selling is elérhetővé válik. A hagyományosnak mondható körön kívüli adatok segítségével ugyanis minden eddiginél pontosabban felismerhető, ha az adott ügyfélnek esetleg olyan kockázata van, aminek nincsen tudatában. Sőt, az életbiztosítás területén ez további előnyökkel bővül, az ilyen típusú termékeknél rendszerint egyetlen előzetes vizsgálat alapján döntenek a kockázatkezelők. Az okoseszközök és a Big Data segítségével azonban naprakész egészségügyi információk birtokába kerülhet a biztosító, és még abban is segíthet ügyfelének, hogy a helytelen életmódból eredő kockázatokra felhívja a figyelmét, tanácsadással segítse azok elkerülését.

 

Előző cikk   Következő cikk    Nyomtatás    Küldés
Ezt már olvasta?

Elfogynak a bankfiókok?

A VG.hu cikke szerint közel hetvennel csökkent a hitelintézeti értékesítési egységek...

Hírlevél
Iratkozzon fel hírlevelünkre és értesüljön első kézből az ágazat híreiről!

E-mail címe:

Címkék
díjbevétel (96), megtakarítás (91), mnb (89), kgfb (88), öngondoskodás (86), nyugdíj (79), életbiztosítás (75), mabisz (66), katasztrófa (59), fogyasztóvédelem (57), bank (55), viszontbiztosítás (52), gépjármű-biztosítás (48), generali (44), pszáf (44), szolvencia (43), káresemény (41), lakásbiztosítás (40), eu (40), biztosítás (39), hitelezés (38), ingatlancom (32), nem-életbiztosítás (32), utasbiztosítás (32), bírság (31), baleseti adó (30), swiss re (30), elemzés (29), munich re (28), románia (28), kockázat (26), felmérés (25), lakásár (24), egészségbiztosítás (23), reálhozam (23), casco (21), viharkár (20), bankraciohu (20), klímaváltozás (19), hitel (19), felelősségbiztosítás (19), hitelminősítő (19), brexit (19), kutatás (18), eiopa (18), allianz (18), devizahitel (18), union (17), befektetés (17), vagyonbiztosítás (17), csalás (17), természeti katasztrófa (16), pénzügyi szektor (16), autó (15), magánnyugdíj (15), roland berger (15), groupama (15), konferencia (15), nyereség (15), ing (14), kkv (14), balesetbiztosítás (14), lakáshitel (14), jelentés (14), cea (14), nem-élet biztosítás (14), felvásárlás (14), eb (14), aegon (13), tőkemegfelelés (13), cig pannonia (13), kína (13), fbamsz (12), uniqa (12), k&h (12), stressz-teszt (12), gépjármű biztosítás (12), gépjármű (12), kárigény (11), kiberbiztonság (11), genertel (11), nyugdíjbiztosítás (11), baleset (11), usa (11), hamisítás (10), fintech (10), telematika (10), alkusz (10), villámkár (10), s&p (10), hamisítás elleni nemzeti testület (10), aviva (10), axa (10), használtautó (10), hent (10), ngm (10), otp bank (9), k&h biztosító (9), árvíz (9), ingatlan (9), egészségügy (9), vig (9), groupama biztosító (9), ksh (9), közvetítő (8), generali csoport (8), verona (8), kötvény (8), nn (8), netriskhu (8), alulbiztosítás (8), cig pannónia (8), mobil (8), hurrikán (8), kórház (8), kaszab attila (7), autóipar (7), kiberbiztosítás (7), buszbaleset (7), eset (7), moodys (7), 4life direct (7), lakás (7), erste (7), fitch (7), pwc (7), pénztár (7), otp (7), mkb (7), eredmény (7), betörés (7), akvizíció (7), ügynök (7), adósság (7), gdp (7), bamosz (7), ey magyarország (6), insurtech (6), felügyelet (6), hitelminősítés (6), hannover re (6), köbe (6), végtörlesztés (6), munkahely (6), adó (6), innováció (6), agrárbiztosítás (6), fejlesztés (6), allianz hungária (6), görögország (6), kpmg (6), digitalizáció (6), fagykár (6), kiberbűnözők (6), kiberbűnűzés (6), államkötvény (6), közvetítés (6), megújuló energia (6), unit-linked (6), am best (5), munkanélküliség (5), vienna life (5), nemzeti agrárgazdasági kamara (5), értékpapírosítás (5), gdpr (5), vagyon (5), közlekedés (5), gender direktíva (5), big data (5), szerződési jog (5), lakáspiac (5), bróker (5), adatvédelem (5), insurance europe (4), lakástakarék (4), tanulmány (4), signal (4), lloyds (4), birság (4), lengyelország (4), profit (4), qbe (4), m&a (4), kárhányad (4), századvég (4), közúti baleset (4), életbiztosítás nem-élet biztosítás (4), gfk (4), deloitte (4), vienna life biztosító (4), unicredit (4), vienna insurance group (4), elnök (4), iot (4), végtörlesztésl (4), határidő (4), startup (4), posta (4), online (4), aon benfield (4), éghajlatváltozás (4), union biztosító (4), válság (4), jövedelem (4), aon (4), iais (4), jármű (3), blokklánc (3), államadósság (3), aaa auto (3), csok (3), black friday (3), mikrobiztosítás (3), erste biztosító (3), síbiztosítás (3), zöld kártya (3), k&h bank (3), nyugdíjpénztár (3), integráció (3), cig pannónia biztosító (3), mabisz konferencia (3), mi (3), k&h biztos jövő index (3), alapkezelő (3), gilyén ágnes (3), mesterséges intelligencia (3), alulbiztosított (3), lakáhitel (3), biztosítási szektor (3), pénziránytű alapítvány (3), eredmények (3), oktatás (3), netrisk (3), kötelező (3), lízing (3), mastercard (3), uniqa biztosító (3), szolvencia ii (3), nn biztosító (3), hitelintézeti szemle (3), biztonság (3), ingatlanbiztosítás (3), fhb (3), betegség (3), gyógyszer (3), nak (3), viszontbiztosító (3), drón (3), adókedvezmény (3), oecd (3), foglalkoztatottság (3), limra (3), összeolvadás (3), gki (3), magyarország (3), nfm (3), elektromobilitás (3), bankkártya (3), díjfizetés (3), szlovákia (3), vienna (3), létszámbővítés (3), cp contact (2), földrengés (2), anglia (2), portfoliohu konferencia (2), aegon magyarország (2), tűzesetek (2), kárérték (2), cotar (2), blockchain (2), aig (2), magyar bankszövetség (2), atm (2), rekord (2), Általános egészségbiztosító (2), építőipar (2), dimenzió biztosító (2), accenture (2), nemzeti fogyasztóvédelmi hatóság (2), vállalkozás (2), díjak (2), pénz7 (2), határidők (2), agrár (2), kampány (2), amerika (2), ügyfélszolgálat (2), dublin (2), pioneer (2), fhb csoport (2), blokkchain (2), mobilfizetés (2), piac (2), unió (2), járműbiztosítás (2), bankráció (2), pandurics anett (2), értékesítés (2), cafeteria (2), social media (2), luxemburg (2), trenkwalder (2), atradius (2), ingatlanpiac (2), környezettudatosság (2), airbnb (2), önvezető autók (2), olasz (2), kár (2), microsoft (2), ajánlás (2), thomas hladky (2), who (2), vihar (2), eurostat (2), uber (2), kiberbűnözés (2), fenntarthatóság (2), biztosítási piac (2), kerékpár (2), biztosítási díj (2), dróntörvény (2), kínai biztosítási szektor (2), unsar (2), ausztria (2), drágulás (2), nav (2), veronai buszbaleset (2), pzu (2), muisz (2), zurich (2), befektetési alapok (2), marketing (2), lopás (2), garancia (2), szabályozás (2), alapkamat (2), kölcsön (2), leépítés (2), technológia (2), n26 (2), biztosítás és kockázat (2), árfolyamgát (2), biztosításközvetítés (2), nyaralás (2), dimenzió egyesület (2), jégkár (2), bíróság (2), informatika (2), németország (2), mentőcsomag (2), it (2), cyber (2), abi (2), világbank (2), astra (2), bnp paribas cardif biztosító (2), budapest bank (2), bankszektor (2), gyorsjelentés (2), jogsértés (2), mezőgazdaság (2), díjnavigátor (2), deloitte magyarország (2), bizalom (2), bűncselekmény (2), 2017 (2), hr (2), facebook (2), biztosító (2), olaszország (2), gyorshajtás (2), gazdaság (2), bdo magyarország (2), kárbejelentés (2), nrc marketingkutató és tanácsadó kft (2), biztosítótársaság (2), omnibus (2), díj (2), baker tilly hungária (2), fejlődő országok (2), albérlet (2), eub (2), bankbiztosítás (2), ukrajna (2), panaszkezelés (2), flottabiztosítás (2), régió (2), thm (2), generali-providencia (2), ferma (2), egészsébiztosítás (2)
Rendezvényajánló
FINTECHSHOW 2017
Időpont:
2017.04.11 - 2017.04.11
Helyszín:
Anker't - Budapest, Paulay Ede utca 33.
további információk