Sisältö
Lähde: Ramcreativ / Dreamstime.com
Ottaa mukaan:
Suuri tieto on aalloittanut vakuutusalaa, auttaen muun muassa hintojen määrittämisessä ja petosten havaitsemisessa.
Suuret tiedot ovat vaikuttaneet merkittävästi vakuutusalaan. Suurten tietojen avulla vakuutusyhtiöt ovat kyenneet laskemaan riskit tarkemmin ja tarjoamaan asiakkaille parempia vakuutusmaksuja, ennakoimaan ja hallitsemaan vilpillisiä korvausvaatimuksia ja tarjoamaan henkilökohtaisia vakuutustuotteita. Edellä mainitun toteuttamiseksi vakuutusyhtiöt ovat ottaneet tietoja useista lähteistä, kuten puettavista lääkinnällisistä laitteista, jotka ovat olleet siunaus sairausvakuutusalalle. Vaikka vakuutusala oli jo kehittänyt riskien ja vakuutusmaksujen laskentamenetelmiään, petosten havaitsemista ja tarjoamista, lisätietojen saatavuus on parantanut tarkkuutta ja antanut vakuutusyhtiöille mahdollisuuden ennustaa riskiä aiempaa tarkemmin. (Jos haluat lisätietoja puettavista laitteista ja terveydestä, katso Kuinka Internet-tietojen analysointi ja henkilökohtaiset kuntolaitteet voivat pitää sinut terveemmänä.)
Vakuutusala ilman suuria tietoja
Suuret tiedot ovat melko viimeaikainen ilmiö, ja ilmeisesti vakuutusala oli aivan erilainen ilman sitä. Joten miten vakuutusala toimi ilman suuria tietoja? Katsotaanpa muutamia skenaarioita:
- Riskien laskeminen - Vakuutusyhtiöt ottivat huomioon useita tekijöitä ennen riskien laskemista tai arviointia. Esimerkiksi sairausvakuutuksessa otettiin huomioon muun muassa ikä, terveysprofiili, tupakointi tai alkoholismi. Maksu riippui riskin arvioinnista. Riskinarviointimenetelmässä ei kuitenkaan otettu huomioon monia muita tekijöitä; se jäi ilman 360 asteen näkymää riskeistä.
- Petosten havaitseminen - Vilpilliset vaatimukset ovat olleet vitsaus vakuutusalalla, ja se on soveltanut tiettyjä petosten havaitsemismenetelmiä. Esimerkiksi, jos joku on tehnyt vilpillisen vaateen, vakuutuksenantaja tallentaa kantajan tiedot ja kieltäytyy tulevaisuudessa esittämästä samaa kantajaa koskevia vaatimuksia. Se ei kuitenkaan estänyt vilpillisten vaatimusten leviämistä. On selvää, että vakuutuksenantajien piti tehdä asiasta toisin.
- Henkilökohtaiset tuotteet - Vakuutusyhtiöt ovat aina tarjonneet tuotteita, jotka on räätälöity tietyssä määrin. Tuotteita ei kuitenkaan räätälöity yksilöllisesti, vaan ryhmä- tai luokkaperusteisesti. Esimerkiksi tietyt vakuutustuotteet oli suunniteltu 30–45-vuotiaille avainhenkilöille ja heidän mahdollisille tarpeilleen, mutta tällaisten tuotteiden yksilöllisten tarpeiden tyydyttäminen oli aina vaikeaa.
Suurten tietojen vaikutus vakuutusalaan
On tärkeää ymmärtää, että iso data ei ole aiheuttanut mitään perustavanlaatuista muutosta tapaan, jolla vakuutusala menee liiketoimintaansa. Se on antanut vakuutuksenantajille mahdollisuuden arvioida riskejä ja ymmärtää asiakkaiden tarpeita entistä tarkemmin. Alla on kuvaus kuinka suuri tieto on vaikuttanut vakuutusalaan.
Pukeutuvat laitteet, kuten Apple Watch ja Fitbit-aktiivisuusseurantalaitteet, jotka voivat seurata ihmisen toimintaprofiilia ja muita elämäntavan näkökohtia, ovat vaikuttaneet merkittävästi siihen, miten sairausvakuutusyhtiöt arvioivat riskiä. Tällaiset laitteet tarjoavat vakuuttajille paljon tietoa, joiden perusteella vakuutuksenantajat voivat lisätä riskinarviointiensa tarkkuutta. Accenturen mukaan kolmasosa vakuutusyhtiöistä tarjoaa nyt tuotteitaan näiden laitteiden analytiikkaan perustuen. Esimerkiksi Hancock, tunnettu vakuutustoimittaja, tarjoaa alennuksia vakuutusmaksuista ja ilmaisen Fitbit-puettavan näytön. Asiakkaiden vakuutusmaksuja voidaan vähentää työskentelemällä kovasti terveyden parantamiseksi. Kun heidän terveytensä paranee, riski vähenee ja myös palkkio vähenee. (Lisätietoja kudottavista, katso Wearable Tech: Geek tai Chic?)
Et voi parantaa ohjelmointitaitojasi, kun kukaan ei välitä ohjelmiston laadusta.