پیش بینی خسارت چگونه به رشد صنعت بیمه کمک می‌کند؟

امروزه نقش صنعت بیمه در حال تغییر است. به این دلیل که شرکت‌ها از روش‌های آنالیزی جدید برای پیش بینی خسارت و ریسک استفاده می‌کنند و این روش‌ها به آن‌ها در بررسی ریسک موجود کمک خواهد کرد.

در عصر حاضر مدل‌های کسب و کار سنتی و روش‌های قدیمی همواره از جانب تکنولوژی در معرض تهدید بوده اند.

شرکت‌های بیمه‌ای جدید از قدرت تکنولوژی‌های نوآورانه استفاده می‌کنند تا لیدر‌های همیشگی بازار بیمه را از بین ببرند. اما خبر بد این است که تعداد کمی از شرکت‌های بیمه (لیدرها) از این رویداد تأثیر نمی‌پذیرند و نجات می‌یابند.

Tony Tarquini رییس بیمه اروپا در شرکت سخت افزاری Pegasystems می‌گوید: “بیمه‌های مدرن به شکل فزاینده‌ای از داده‌های اینترنت استفاده می‌کنند و با اعمال الگوریتم‌های قوی هوش مصنوعی، هشدار‌های خطر را به موقع دریافت می‌نمایند.

حمایت و حفاظتی که در مقابل ریسک‌ها از بیمه گذار می‌شود و راه حل‌های پیشنهادی که برای مقابله با ریسک ارائه می‌گردد، از طریق سرویس‌های هشدار خطر به دست می‌آید و این سرویس‌ها مهم ترین وجه تمایز این شرکت‌ها و کلید موفقیت آن‌ها در آینده خواهد بود.”

هوش مصنوعی قوی و تحلیل حجم زیادی از اطلاعات ((big data به بیمه‌گران این قدرت را می‌دهد که به سمت پیش بینی خسارت و حوادث حرکت کنند.

هر چه میزان اطلاعاتی که شرکت‌های بیمه از بیمه‌گذاران در اختیار دارند بیشتر باشد، آن‌ها قادر خواهند بود از این اطلاعات ارزشمند برای پیش بینی رفتار بیمه‌گذاران استفاده کرده و برای هر بیمه‌گذار فایلی از اطلاعات گذشته او تهیه کنند تا به این وسیله حجم خسارات و ریسک را کاهش دهند.

شرکت Aviva سبک رانندگی شما را اصلاح می‌کند!

شرکت بیمه چند ملیتی Aviva از «آنالیز داده‌ها برای پیش بینی خسارت و حوادث» یا «آنالیز‌های پیش بینانه» استفاده کرده است تا به بیمه‌گذاران کمک کند ریسک تصادفات جاده‌ای ناشی از رانندگی پر خطر را کاهش دهند.

به وسیله اپلیکیشن رانندگی Aviva و تکنولوژی پیشرفته این شرکت، رانندگان می‌توانند سبک رانندگی خود را با رانندگی رانندگان ایمن _ که تا 170 دلار در حق بیمه شان تخفیف گرفته اند _مقایسه کرده و آن را بسنجند.

ایجاد اینگونه مشوق‌های مالی برای رانندگی ایمن تر، هم سبک رانندگی بیمه‌گذاران را تغییر می‌دهد، هم آنان را به افراد کم ریسک تر برای شرکت‌های بیمه تبدیل می‌کند.

با استفاده از این تکنیک‌ها بیمه‌گران قادر خواهند بود ریسک‌هایی که بیمه‌گذاران با آن مواجه اند را بهتر درک کنند. در نتیجه با درک بهتر این ریسک‌ها بیمه‌گران می‌توانند خدمات بیمه‌ای مناسب تری را در اختیار مشتریانشان قرار دهند و به آن‌ها کمک کنند تا ریسک‌های خود را بشناسند، مدیریت کنند و آن‌ها را کاهش دهند.

از طرف دیگر، پیشگیری از خطر که به وسیله «آنالیزهای پیش بینانه» به دست می‌آید، تاثیر مستقیم بر هزینه‌های ناشی از پرداخت خسارت در شرکت‌های بیمه دارد.

شرکت‌هایی که این سیستم را زودتر اعمال می‌کنند، برگشت جریان مالی را بهتر درک خواهند کرد. چرا که پیشگیری از خطر در طولانی مدت به معنای کاهش هزینه هاست.

این موضوع یک توانایی مهم برای شرکت‌های بیمه به حساب می‌آید و آن دسته از شرکت‌هایی که با ساز و کار این سیستم اشنایی ندارند، در صنعت بیمه پیشرفتی نخواهند داشت.

پیش بینی خسارت طوفان هاروی در شرکت Esurance

یک شرکت بیمه در آمریکا به نام Esurance از سیستم «آنالیز‌های پیش بینانه» استفاده کرده تا بتواند پروسه پرداخت خسارات ناشی از حوادث طبیعی را سرعت ببخشد.

بعد از حادثه «طوفان هاروی» که در نتیجه آن سیل و خسارات زیادی به شهر تگزاس وارد شد، شرکت Esurance از «آنالیز‌های پیش بینانه» استفاده کرد تا تصاویر هوایی نقاط حادثه دیده را مطالعه و بررسی کند. در نتیجه این امکان فراهم شد تا کارشناسان بیمه برای ارزیابی خسارت، نیاز به بازدید و بررسی حضوری خودروهای آسیب دیده نداشته باشند.

همه شرکت‌های بیمه نسبت به مزیت‌های این سیستم آگاهی دارند اما به کار بستن و راه اندازی آن پروسه‌ای پیچیده است. رییس یک شرکت بیمه‌ای میگوید: “ما برای به کار بردن این سیستم سه مولفه مهم تعریف کرده ایم:

تعریف استراتژی روشنی از «آنالیز‌های پیش بینانه» مناسب

ایجاد یک مدل عملیاتی برای معرفی ارزش تجاری شرکت با استفاده از هوش مصنوعی

سرمایه گذاری بر روی افزایش اطلاعات و ارتقای سطح «آنالیز‌های پیش بینانه»”

پیش بینی خسارت و حادثه چگونه انجام می‌شود؟

داده‌های به دست آمده از میلیون‌ها میلیون سنسور و دستگاه‌های متصل به هم، حجم زیادی از اطلاعات را در اختیار بیمه‌گران قرار می‌دهد تا به وسیله آن بتوانند تحلیل و پیش بینی مناسبی از رفتار بیمه‌گذاران در آینده داشته باشند.

برای مثال سنسورهای پوشیدنی (آنچه ضربان قلب، فشار خون و دیگر اطلاعات بالینی را در اختیار مصرف کننده قرار می‌دهد) درک کلی از سلامت فرد را برای فروش بیمه عمر به شرکت بیمه ارائه می‌دهد. همچنین نوع دیگری از سنسورها مثل سنسور‌های هوشمند داخل خانه هستند که پیش بینی می‌کنند چه زمانی وسایل خانه باید تعمیر شود.

در نهایت و بعد از بررسی‌های فوق، می‌توان گفت شرکت‌های بیمه‌ای که بخش عظیمی از تکنولوژی‌های نوآورانه نسل بعد را دربرمیگیرند، فرصت رشد بسیار زیادی در اختیار دارند.

اما شرکت‌های بیمه‌ای که برای تعیین حق بیمه به سوالات ساده‌ای مثل سن جنسیت و کار بسنده می‌کنند، بعید است در عصر دیجیتال و با پیشرفت اینشورتک بتوانند به کار خود ادامه دهند.

در حقیقت اگر بیمه‌گران «آنالیز‌های پیش بینانه» را به کار نبرند و سیستم سنتی گذشته را اعمال کنند، در مقایسه با شرکت‌های نوآور در پرداخت خسارات دچار تأخیر بیشتری می‌شوند. همین امر باعث می‌شود شرکت‌هایی که این سیستم را در کار خود اعمال کرده اند، مشتریان بیشتری جذب نموده و در طولانی مدت طیف وسیعی از بیمه‌گذاران را دربرگیرند.