Ефективність страхової аналітики ставиться під сумнів через розрізненість нормативно-правового регулювання на різних ринках

Посилення регулювання та нерівномірне застосування законів ускладнюють практичне використання глобальних розвідданих

Глобальну страхову аналітику стає все важче використовувати, оскільки регулювання фрагментується на різних ринках.

Виступаючи перед Insurance Business UK на саміті Axco Global Insurance Summit, керівники Axco Insurance Information заявили, що фірми працюють у системі, яка одночасно розходиться та зближується, що ускладнює збір та застосування розвідувальних даних.

"У вас є це цікаве поєднання дивергенції та конвергенції", – сказав Марк Трампер, керуючий директор Axco Insurance Information.

З одного боку, геополітичні зрушення призводять до фрагментації, оскільки деякі регулятори стають більш протекціоністськими та встановлюють більші обмеження на те, як фірми працюють на своїх ринках. Водночас інші юрисдикції об'єднуються з більшими торговельними блоками для підтримки транскордонного бізнесу.

Результатом є складніше регуляторне середовище для глобальних страховиків, які працюють в обох динаміках.

Регулювання розширюється, розвідка відстає

Ця складність посилюється обсягом самого регулювання.

"Спостерігається тенденція до зростання обсягу регулювання", – сказав Патрік Бейкер, директор з питань продуктів та інновацій в Axco Insurance Information.

Нові правила зумовлені цифровізацією, глобальними ризиками та новими технологіями. Але проблема полягає не лише в темпах змін, а й у тому, як ці правила впроваджуються. Регулювання часто фрагментоване у способах його видання, різне у способах його тлумачення та різна швидкість його виконання.

Трампер сказав, що регулятори стають більш наполегливими у застосуванні цих правил.

"Вони більше схильні карати тих, хто не влаштовується належним чином, не веде бізнес належним чином", – сказав він.

Для страховиків та брокерів це створює багаторівневу проблему: відстеження змін у регуляторних актах, перевірка їхньої точності та розуміння того, як вони будуть застосовуватися на практиці на різних ринках.

Зі зростанням вимог регуляторних органів, проблема зміщується з доступу до інформації на її використання. Бейкер зазначив, що фірми стикаються зі зростаючими труднощами не лише у відстеженні нормативних змін, але й у розумінні того, як ці зміни впроваджуються на місцевому рівні.

"Ринки ставитимуться до них зовсім по-іншому", – сказав він.

Це створює додатковий рівень складності, коли формальні правила не завжди відображають ринкову практику.

Водночас внутрішні обмеження посилюються. Команди з комплаєнсу повинні керувати зростаючими обсягами інформації без додаткових ресурсів, водночас конкуруючи за таланти на ринку, де спеціалізованих експертів стає все важче знайти.

"Вони не є центром прибутку", – сказав Трампер. "У них не так вже й багато грошей".

Технології підвищують очікування, але прогалини залишаються

На цьому тлі технології підвищують очікування щодо того, як слід отримувати доступ до страхової інформації та як її використовувати, але реальність у багатьох організаціях залишається неоднорідною.

"В електронних таблицях та електронній пошті все ще виконується величезна кількість процесів", – сказав Трампер.

Цей розрив створює тиск усередині фірм, оскільки більш просунуті інструменти існують поруч зі застарілими системами, які не розвивалися з такою ж швидкістю.

Розгортання платформ також збільшує попит на інтегровані дані. Фірми прагнуть об'єднати фрагментовані набори даних з різних юрисдикцій, систем та форматів, зі зростаючим інтересом до вбудовування аналітичних даних безпосередньо в робочі процеси, а не до окремого доступу до них.

Можливість перетворювати дані на практичну інформацію залишається обмеженою. Великі організації продовжують працювати з ізольованою інформацією, що зберігається в різних системах, мовах програмування та регуляторних середовищах.

"У вас різні мови, різні валюти, різні правила", – сказав Трампер.

Зведення цієї інформації докупи у зручній для використання формі залишається значним викликом, особливо коли фірмам потрібно застосовувати її в режимі реального часу.

Хоча штучний інтелект починає підтримувати такі сфери, як вилучення та порівняння даних, його ефективність залишається залежною від якості та узгодженості вихідних даних.

На думку Бейкера, успішними будуть ті фірми, які ставляться до даних та аналітики як до стратегічного активу, а не як до адміністративної функції. Це вимагає інвестицій не лише в технології, а й у якість даних, системи та людей.

"Поєднання штучного інтелекту та експертів дійсно розкриє цінність", – сказав він.

Але і він, і Трампер застерігали від того, щоб розглядати технології як рішення самі по собі.

"Існує спокуса розгорнути штучний інтелект заради самого штучного інтелекту", – сказав Трампер.

Натомість, фірми, які рухатимуться вперед, будуть тими, хто визначатиме чіткі результати, будь то швидша обробка заяв, покращене дотримання вимог чи краще прийняття рішень, та узгоджуватиме технології, процеси та людей навколо цих цілей.