Sisu
Allikas: Ramcreativ / Dreamstime.com
Ära võtma:
Suured andmed on kindlustustööstuses laineid löönud, aidates näiteks selliste määrade määramisel ja pettuste avastamisel.
Suured andmed on kindlustussektorile märkimisväärset mõju avaldanud. Suurte andmete abil on kindlustusseltsid suutnud riske täpsemalt arvutada ja pakkuda klientidele paremaid kindlustusmakseid, ennustada ja kontrollida pettusi ning pakkuda isikupärastatud kindlustustooteid. Ülaltoodu saavutamiseks on kindlustusseltsid andnud oma panuse mitmest allikast, näiteks kantavatest meditsiiniseadmetest, mis on olnud tervisekindlustussektori jaoks õnnistuseks. Kuigi kindlustussektor oli oma riski- ja kindlustusmaksete arvutamise meetodeid, pettuste avastamist ja pakkumisi juba arendanud, on rohkemate andmete olemasolu parandanud täpsust ja võimaldanud kindlustusseltsidel ennustada riski senisest täpsemini. (Lisateavet kantavate seadmete ja tervise kohta leiate teemast, kuidas Interneti asjade andmeanalüüs ja isiklikud treenimisseadmed võivad teid tervemaks muuta.)
Kindlustusharu ilma suurte andmeteta
Suurandmed on üsna hiljutine nähtus ja ilmselgelt oli kindlustussektor ilma selleta hoopis teistsugune. Niisiis, kuidas kindlustussektor toimis ilma suurte andmeteta? Vaatame mõnda stsenaariumi:
- Riski arvutamine - kindlustusseltsid võtsid enne riskide arvutamist või hindamist arvesse mitmeid tegureid. Näiteks ravikindlustuse puhul arvestati selliseid tegureid nagu vanus, terviseprofiil, suitsetamine või alkoholism. Lisatasu sõltus riski hindamisest. Riskihindamise meetod ei võtnud siiski arvesse paljusid muid tegureid; see jättis 360-kraadise ülevaate riskidest.
- Pettuste tuvastamine - petturlikud väited on olnud kindlustussektori nuhtluseks ja see on rakendanud teatavaid pettuste avastamise meetodeid. Näiteks kui keegi esitas petturliku nõude, säilitab kindlustusandja nõude esitaja üksikasjad ja lükkab tulevikus tagasi sama nõude esitaja nõuded. See aga ei takistanud petlike väidete levikut. Ilmselt pidid kindlustusandjad selles osas midagi teistmoodi tegema.
- Isikupärastatud tooted - kindlustusseltsid on alati pakkunud tooteid, mis on teatud määral kohandatud. Kuid tooteid ei kohandatud individuaalselt, vaid rühma või kategooria alusel. Näiteks olid teatavad kindlustustooted mõeldud 30–45-aastastele juhtivtöötajatele ja nende võimalikele vajadustele, kuid selliste toodetega oli alati keeruline individuaalseid vajadusi rahuldada.
Suurte andmete mõju kindlustussektorile
Oluline on mõista, et suurandmed ei ole põhjustanud põhimõttelisi muudatusi kindlustustööstuse äritegevuses. See on võimaldanud kindlustusandjatel lihtsalt riske hinnata ja kliendi vajadusi paremini mõista. Allpool kirjeldatakse, kuidas suured andmed on kindlustussektorit mõjutanud.
Kandatavad seadmed nagu Apple Watch ja Fitbiti aktiivsuse jälgijad, mis saavad jälgida inimese tegevusprofiili ja muid elustiili aspekte, on märkimisväärselt mõjutanud seda, kuidas ravikindlustusseltsid riski hindavad. Sellised seadmed pakuvad kindlustusandjatele palju andmeid, mille põhjal saavad kindlustusandjad oma riskihinnangu täpsust suurendada. Accenture'i sõnul pakub kolmandik kindlustusfirmadest oma tooteid nende seadmete analüütika põhjal. Näiteks pakub silmapaistev kindlustusteenuse pakkuja Hancock kindlustusmaksetele allahindlusi ja tasuta kantavat monitori Fitbit. Klientide kindlustusmakseid saab vähendada, kui nad teevad oma tervise parandamiseks kõvasti tööd. Nende tervise paranemisel väheneb risk ja ka lisatasu. (Lisateavet kantavate toodete kohta leiate teemast Wearable Tech: Geek või Chic?)
Te ei saa oma programmeerimisoskusi parandada, kui keegi tarkvara kvaliteedist ei hooli.