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Cloudera:善用數(shù)據(jù)和分析,承保優(yōu)化只需三步

作者: 時間:2022-10-28 來源:電子產(chǎn)品世界 收藏

一直以來,保險公司致力于尋求提高運營效率的方法。加強風險評估與承保是保險經(jīng)營的重要環(huán)節(jié),尤其對于個人保險和中小型企業(yè)保險來說,保險公司更需謹慎評估。俗話說要巧干,而不要苦干,這句話正適用于承保的改進。對于保險公司來說,更巧干的工作方式是通過使用更多的數(shù)據(jù)、分析和機器學習來減少人工工作,實現(xiàn)降本增效。

本文引用地址:http://butianyuan.cn/article/202210/439750.htm

 

根據(jù)麥肯錫近期發(fā)布的一份報告顯示,數(shù)字化承??梢詫①r付率提高三至五個百分點。保險公司要做到這一點并非易事,但可以通過一些實際舉措來達成目標。而且,這無需開展一個為期多年的大型改造項目,而可以在日常工作中不斷迭代,逐步改進運營。

 

第一步:多元化數(shù)據(jù)源助力提升風險評估精準度

 

利用不同的數(shù)據(jù)源可以更準確地了解風險,因為多元化數(shù)據(jù)源能夠提供額外的行為洞察,同時提供總體風險程度評估。這種方法并不意味著需要大量數(shù)據(jù)源,而只需要正確的數(shù)據(jù)源即可,例如健身追蹤器等替代數(shù)據(jù)源提供生活方式的指標。而將這些數(shù)據(jù)與每年的體檢和就診記錄等較傳統(tǒng)的信息相結合,就可以更好地洞察與健康、殘疾和人壽保險有關的風險?;谶h程信息處理的出行或汽車保險等物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)源可以實現(xiàn)高度個性化的保單定制。

 

現(xiàn)今市場上,有許多可以進一步改進承保的第三方數(shù)據(jù)選項,因此選擇那些能為風險評估帶來最大價值的數(shù)據(jù)十分重要。當下有許多保險公司十分關注位置及天氣數(shù)據(jù),以及圖像和視頻等。這些數(shù)據(jù)點完善了風險概況,并且能夠改進對措辭和條件、特征以及費率方面的決策。根據(jù)風險偏好,這些新的數(shù)據(jù)集在承保過程中的權重可能或高或低,但當自動化部署日益增加,它們也可以成為另一輔助風險評估的數(shù)據(jù)點。

 

將這些新的數(shù)據(jù)源納入承保流程并不意味著一定需要進行為期多年的大規(guī)?;A設施改造。為了幫助保險公司在流程中更快地收集實時或批量的正確數(shù)據(jù)源,支持通用數(shù)據(jù)分發(fā)(UDD)概念。簡而言之,這種方法能夠從任何地點收集并駐留數(shù)據(jù),并進行分析,從而更快速地利用這些數(shù)據(jù)源來協(xié)助承保工作的進行。

 

第二步:擴展機器學習和人工智能以提高工作效率

 

在承保過程中獲得更多的數(shù)據(jù)后,就可以使用機器學習和人工智能來大幅提高工作效率。在此,同樣建議保險公司采用循序漸進、隨用隨學的分步式方法提高工作能力。啟用機器學習和人工智能,首先要通過高質量的報告來更好地了解被保險人的風險、敞口和展望;接下來則是進行探索性、描述性的分析;最終通過機器學習和人工智能優(yōu)化事件預測,并在必要時采取預防措施,以實現(xiàn)積極主動的預測性分析。

 

如下圖所示,機器學習和人工智能的每個推進階段都包含額外的數(shù)據(jù)源。

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通過上圖,不難發(fā)現(xiàn)有大量數(shù)據(jù)源可供選擇,但比起繁多的種類,更重要的是需要關注能夠提供最大價值的特定數(shù)據(jù)。改進后的承保會隨著所選數(shù)據(jù)和所使用分析技術的成熟度而持續(xù)優(yōu)化,例如可以評估地理位置、資產(chǎn)描述、天氣數(shù)據(jù)和損失歷史,并提供洞察以備未來的風險選擇。應用地理位置屬性可以進行更多限定的風險計算,因此交互式安全工作程序搭配上物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)跟蹤可以改善風險畫像。

 

在承保范圍內(nèi),具體的業(yè)務用例將決定最具關聯(lián)性的數(shù)據(jù)。風險評估和分類根據(jù)客戶細分而變化,而客戶細分根據(jù)相關實體分析而變化。保險公司需要優(yōu)先明確目標,然后再采取最合適的數(shù)據(jù)源。

 

第三步:采用混合數(shù)據(jù)平臺,一站式高效化數(shù)據(jù)運用

 

最后,如要在以上兩步措施內(nèi)改進承保,就需要采取戰(zhàn)略性的數(shù)據(jù)方法整合來自多家供應商的多種解決方案,或采用一個支持從數(shù)據(jù)收集到機器學習和人工智能等各種數(shù)據(jù)功能的混合數(shù)據(jù)平臺。通過采用 Data PlatformCDP)混合數(shù)據(jù)平臺,保險公司便可以輕松實施上述步驟,從數(shù)據(jù)中獲得清晰且可執(zhí)行的洞察。有效的承保、數(shù)字化、零接觸理賠、客戶服務等都需要基于靈活、現(xiàn)代化的方法,來管理客戶檔案和風險偏好變化。將持續(xù)致力于幫助保險公司實現(xiàn)基礎設施的現(xiàn)代化建設,助力客戶更好地利用數(shù)據(jù)并逐步改善運營。

 



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