Wertvolle Erkenntnisse aus der Datenanalyse treiben Versicherungsunternehmen dazu, Lösungen für Geschäftsprobleme zu finden. Die Analyse strukturierter Daten über Versicherungsnehmer und unstrukturierter Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich sozialer Medien, hilft Versicherern bei der Analyse der Risiken der Versicherung von Personen, die sich für eine Versicherungspolice entschieden haben.

5 Gründe, warum Big Data der intelligente Weg für den Versicherungsvertrieb ist

Es ist auch notwendig, die zu berechnende Prämie zu bestimmen.

Darüber hinaus haben Big Data und Analysen auch einen großen Einfluss auf Kundeneinblicke, Schadenmanagement und Risikomanagement. Hier sind fünf Möglichkeiten, wie Big Data die Versicherungsbranche verändert:

1. In der Menge stehen

Der Wettbewerb in der Versicherungsbranche macht es für jedes Versicherungsunternehmen wichtig, seine Leistungsfähigkeit gegenüber seinen Wettbewerbern zu definieren und zu beweisen. Diese können sicher sein, ihre Produkte zu niedrigeren Preisen anzubieten, ohne auf einen tadellosen Kundenservice verzichten zu müssen. Big Data und Analysen helfen Versicherern, Geschäftsprozesse zu vereinfachen und sich ändernde regulatorische Anforderungen zu erfüllen.

2. Geschäftsprozesse vereinfachen

Big Data hilft Versicherern dabei, Policenempfehlungen abzugeben, die nicht nur im besten Interesse der Kunden, sondern auch im besten Interesse des Unternehmens liegen. Dies ist nur durch Datenanalyse möglich.

3. Erhalten Sie wertvolle Kundeneinblicke

Da sich die Bedürfnisse und Präferenzen der Kunden häufig ändern, ist es für Versicherungsunternehmen eine ständige Herausforderung, mit ihnen Schritt zu halten. Big Data hilft Versicherungsunternehmen, das Kundenverhalten zu verstehen und vorherzusagen, effektiv bei der Kundenakquise und -bindung. Dies ermöglicht es Versicherungsunternehmen, Produkte zu entwickeln, die dem sich ständig ändernden Geschmack der Kunden entsprechen, und bietet einen intelligenten Versicherungsvertrieb.

4. Verwalten Sie Beschwerden, um Betrug zu erkennen

Die Versicherungsbranche erleidet oft schwere Verluste aufgrund betrügerischer Praktiken, wobei fast 80 Milliarden US-Dollar für betrügerische Ansprüche geschätzt werden. Predictive Analytics hilft Versicherern dabei, steigende Ansprüche anzugehen, Daten aus internen Quellen zu analysieren und Anspruchsteller mit einer höheren Neigung zu betrügerischen Praktiken zu identifizieren. Sie können auch Data Mining verwenden, um digitale Kanäle durch Social Listening zu überwachen, um betrügerisches Verhalten zu erkennen.

5. Risikomanagement

Big Data und Analysen helfen Versicherungsunternehmen bei der Formulierung von Policen, insbesondere Policen für Naturkatastrophen, indem sie Policenbedingungen, historische Daten und andere technische Daten berücksichtigen. Der Versicherungsvertriebsprozess wird relativ effizient, wenn Versicherungsunternehmen Katastrophenversicherungspolicen auf der Grundlage genauer Big Data wie der Wohnadresse und anderer wichtiger Faktoren und nicht nur der Stadt oder des Staates entscheiden können. Big-Data-Lösungen können ihre Preismodelle für einen effizienten Versicherungsvertrieb automatisch aktualisieren.

Die oben genannten Faktoren zeigen perfekt, wie große Datenmengen und Analysen das Gleichgewicht und die Fähigkeit eines Versicherungsunternehmens untermauern, mit den sich ändernden Zeiten Schritt zu halten.