Як аналіз даних у реальному часі може допомогти страховикам виявляти поліси з високим ризиком?

Щорічні втрати від страхового шахрайства оцінюються у 308,6 мільярда доларів, і це лише в межах Сполучених Штатів, згідно даних Beinsure Media. Наслідком є підвищення страхових тарифів і зростання ризиків для страховиків та перестраховиків, що уповільнює розвиток галузі та призводить до збільшення витрат для кінцевих споживачів.

Кожен новий поліс несе певний рівень ризику, тому важливо виявити потенційні загрози та мінімізувати кількість шахрайських заяв. Використання аналітики в реальному часі через великі масиви даних, штучний інтелект і машинне навчання дає змогу страховим компаніям визначати поліси з підвищеним ризиком ще до укладання договору.

Оцінка ризику вимагає динамічного аналізу історичних, поточних та оперативних даних. Поліси з медичного, туристичного, автомобільного, страхування життя та інших видів страхового покриття мають формуватися з урахуванням індивідуальних ризиків. Наприклад, традиційний бортовий самописець, що використовується в автомобілях та авіації, надає інформацію про обставини події до, під час та після аварії.

Такі дані дозволяють точніше визначати відповідальних осіб, проте страховики мають персоналізувати інформацію, щоб краще адаптувати поліси до поведінкових особливостей клієнтів. Форіншурер вже писав, як штучний інтелект може допомогти страховикам у боротьбі зі страховим шахрайством.

З розвитком АІ-технологій змінюються і тактики тих, хто хоче використати систему. Але галузь страхування далеко не випереджає, а використовує потужність штучного інтелекту, щоб дати відсіч шахраям, йдеться у дослідженні компанії FRISS. Цей стрибок у технологіях не просто змінює гру, але й змінює правила на ринку.

Технології, що підвищують ефективність операцій страховиків

Страхові компанії вже впроваджують технології для підвищення ефективності операцій, аналізу фінансових тенденцій, розрахунку резервних вимог і коригування бюджетів відповідно до змін на ринку. Використання методів машинного навчання та алгоритмів для оцінки ризиків дозволяє автоматизувати процес прогнозування майбутніх збитків, знижуючи ризики і підвищуючи точність ухвалення рішень.

Штучний інтелект і підключені до мобільних додатків телематичні пристрої роблять можливим встановлення страхових премій на основі фактичної поведінки застрахованих осіб. Дані про частоту гальмування, середню швидкість і кількість поїздок дають змогу точніше визначити необхідний рівень покриття та відповідну вартість полісу.

Поліси страхування, що базуються на реальних даних (Usage-Based Insurance), змінюють ринок, оскільки надають можливість страховикам оцінювати ризики в режимі реального часу. Обсяг цього ринку зріс із 43,38 мільярда доларів у 2023 році до прогнозованих 70,46 мільярда доларів до 2030 року.

Для ефективного прийняття рішень страхові компанії повинні створювати архітектуру даних, що підтримує безперервний потік інформації. Такі системи поєднують різні джерела даних, методи обробки та аналітичні інструменти. Збір інформації охоплює демографічні показники клієнтів, історію страхових випадків, кредитні рейтинги, дані пристроїв Інтернету речей і навіть активність у соціальних мережах.

Обробка цих даних потребує хмарних рішень, що дозволяють масштабувати інфраструктуру відповідно до потреб компанії. Для аналізу використовується штучний інтелект, а для пришвидшення оцінки ризиків застосовуються методи обробки природної мови.

Візуалізація даних та інтерактивні панелі управління

Візуалізація даних та інтерактивні панелі управління сприяють точнішому прогнозуванню ризиків та спрощують роботу андеррайтерів. Наприклад, дослідження Cleveland Clinic показало, що майже половина американців використовує пристрої для моніторингу стану здоров'я. Те саме стосується автомобільних відеореєстраторів і розумних аксесуарів, що відстежують фізіологічні параметри.

Головне завдання страхових компаній – створити інфраструктуру для збору, аналізу та використання цих даних у страхових процесах.

Для ефективного виявлення ризикових полісів необхідне спеціалізоване аналітичне програмне забезпечення. Загальні рішення для збору та аналізу даних можуть не забезпечити достатньо глибоких інсайтів або здатності адаптуватися до змінних потреб компанії. Важливі функції страхових аналітичних систем включають алгоритми виявлення шахрайства, що дозволяють виявляти підозрілі заявки та аномалії.

• Автоматизований андеррайтинг дозволяє змінювати умови полісу в режимі реального часу, персоналізуючи досвід страхувальника та зменшуючи кількість помилок.
• Моделі сегментації клієнтів допомагають прогнозувати поведінку страхувальників та оптимізувати пропозиції.
• Системи моніторингу відповідності забезпечують відповідність нормативним вимогам, автоматично оновлюючи поліси відповідно до змін у законодавстві.
• Автоматизація обробки заявок пришвидшує розгляд страхових випадків, підвищує рівень задоволеності клієнтів і зміцнює репутацію компанії.

Головною метою є вдосконалення моделей ризику, що дозволяє зменшити збитки та підвищити операційну ефективність, мінімізуючи потребу в ручному втручанні. Чим більше часу команда приділяє стратегічним завданням, а не обробці документів, тим ефективніше працює компанія.

Впровадження аналітичних рішень в страхуванні

Впровадження аналітичних рішень має свої виклики. Насамперед необхідно оцінити існуючу інфраструктуру та визначити потенційні прогалини в потоці даних. Варто інвестувати у масштабовані рішення, що підтримують хмарні обчислення та гібридні аналітичні функції. Інтеграція джерел даних, таких як звіти IoT, державні реєстри та історичні дані клієнтів, допомагає покращити точність оцінки ризиків.

Створення моделей штучного інтелекту та машинного навчання сприяє більш точному прогнозуванню високоризикових полісів.

Обов’язковими є заходи із забезпечення безпеки даних та відповідності вимогам GDPR, HIPAA та інших регуляторних стандартів. Важливо також навчати персонал і клієнтів, щоб усі учасники процесу були готові до використання нових інструментів аналітики.

Однак використання аналітики в реальному часі потребує значних ресурсів. Інтеграція нових рішень може бути складною через розриви в рівні цифрової підготовки персоналу та клієнтів. Витрати на впровадження хмарних технологій залишаються суттєвими, хоча розвиток штучного інтелекту сприяє поступовому зниженню цих витрат. Деякі страхові компанії стикаються з труднощами у фінансуванні цифрової трансформації, що потребує ретельного аналізу витрат і вигод перед запровадженням нових технологій.

Страхова галузь не допускає помилок. Тому при розробці страхового програмного забезпечення необхідно враховувати всі аспекти – від загальної термінології до специфіки бізнесу та регіонального законодавства клієнтів.