In che modo l'industria assicurativa utilizza i data science?

Il settore assicurativo è considerato uno dei settori con attività competitive importanti e poco prevedibili. È immediatamente correlato al rischio. Pertanto, è sempre stato dipendente dalle statistiche. Al giorno d'oggi, la scienza dei dati ha cambiato questa dipendenza per sempre.

Ora, le compagnie di assicurazione hanno una più ampia gamma di fonti di informazione per la valutazione del rischio. Le tecnologie dei Big Data vengono applicate per prevedere rischi e sinistri, per monitorarle e analizzarle al fine di sviluppare strategie efficaci per l'attrazione e la fidelizzazione dei clienti. Indubbiamente, le compagnie assicurative beneficiano dell'applicazione della scienza dei dati, essendo una delle sfere di loro grande interesse. In questo lavoro, ho preparato i primi 9 casi di utilizzo della scienza dei dati nel settore assicurativo, che coprono molte attività diverse.

Intercettazione di una frode

Le frodi assicurative comportano ogni anno ingenti perdite finanziarie per le compagnie assicurative. Le piattaforme e i software di data science hanno permesso di rilevare attività fraudolente, collegamenti sospetti e modelli di comportamento sottili utilizzando più tecniche.

Per rendere possibile questa rilevazione, l'algoritmo dovrebbe essere alimentato con un flusso costante di dati. Di solito, le compagnie di assicurazione utilizzano modelli statistici per il rilevamento efficace delle frodi. Questi modelli si basano sui precedenti casi di attività fraudolenta e applicano un metodo di campionamento per analizzarli. Inoltre, qui vengono applicate tecniche di modellazione predittiva, per l'analisi e il filtraggio delle istanze di frode. Identificare i collegamenti tra attività sospette aiuta a riconoscere schemi di frode che non erano stati notati prima, valorizzando possibili Fraud Ring.

Ottimizzazione dei prezzi

La procedura di ottimizzazione dei prezzi è una nozione complessa. Pertanto utilizza numerose combinazioni di vari metodi e algoritmi. Nonostante il fatto che sia ancora discutibile il problema dell'applicazione di questa procedura per l'assicurazione, sempre più compagnie assicurative adottano questa pratica.

Questo processo presuppone la combinazione dei dati non correlati ai costi e alle caratteristiche di rischio previsti e i dati non correlati alle perdite e alle spese previste e alla sua ulteriore analisi. Cioè, prende in considerazione le modifiche rispetto all'anno precedente del portafoglio analizzato. Pertanto, l'ottimizzazione dei prezzi è strettamente correlato alla sensibilità dei prezzi dei clienti che loro stessi hanno creato.

In altre parole, i costi, le spese, le richieste di risarcimento, i rischi e i profitti storici sono proiettati nel futuro. Algoritmi speciali offrono agli assicuratori l'opportunità di adeguare dinamicamente i premi quotati.

Come caratteristica chiave, l'ottimizzazione dei prezzi contribuisce ad aumentare la fedeltà degli assicurati in una prospettiva di lungo raggio. Insieme a questo, arriva la massimizzazione del profitto e la riduzione del rischio.

Marketing personalizzato

I clienti sono sempre disposti a ottenere servizi personalizzati che soddisfino perfettamente le loro esigenze e il loro stile di vita. Il settore assicurativo non è un'eccezione in questo caso. Gli assicuratori affrontano la sfida di assicurare la comunicazione digitale con i loro clienti per soddisfare le loro esigenze sempre più smart. Le esperienze assicurative altamente personalizzate e rilevanti sono assicurate con l'aiuto dell'intelligenza artificiale, analisi avanzate estrapolano le informazioni da una grande quantità di dati come per esempio: demografici, preferenze, interazione, comportamento, attitudine, dettagli sullo stile di vita, interessi, hobby, per formulare offerte, programmi di fidelizzazione, consigli e opzioni personalizzate che possono dimostrarsi come la vera la chiave di volta.

Le piattaforme raccolgono tutti i dati possibili per definire i principali requisiti dei clienti. Dopo di ciò, viene fatta l'ipotesi su quello che funzionerà o non funzionerà. Arriva il momento di sviluppare il suggerimento o di scegliere quello adatto al cliente specifico, che può essere raggiunto con l'aiuto dei meccanismi di selezione e abbinamento.

La personalizzazione delle offerte, delle polizze, dei prezzi, delle raccomandazioni e dei messaggi insieme a un ciclo costante di comunicazione contribuiscono ampiamente alle tariffe della compagnia assicurativa.

Segmentazione del cliente

Le moderne tecnologie hanno portato la promozione di prodotti e servizi a un livello qualitativamente nuovo. Diversi clienti tendono ad avere aspettative specifiche per il settore assicurativo. Il marketing assicurativo applica varie tecniche per aumentare il numero di clienti e assicurare strategie mirate. A questo proposito, la segmentazione della clientela si rivela un metodo chiave.

Gli algoritmi eseguono la segmentazione dei clienti in base alla loro sofisticazione finanziaria, età, posizione, ecc. Pertanto, tutti i clienti sono classificati in gruppi e sottogruppi individuando le coincidenze nel loro atteggiamento, preferenze, abitudini o informazioni personali. Questo raggruppamento consente di sviluppare attitudini e soluzioni particolarmente rilevanti per i cluster individuati.

Di conseguenza, è possibile sviluppare politiche di cross-selling mirate, i servizi personali possono essere personalizzati per ogni segmento specifico.

Life Time Value

Il lifetime value (CLV) dei clienti è un fenomeno complesso che rappresenta il valore di un cliente per un'azienda nella forma della differenza tra i ricavi ottenuti e le spese sostenute nell'intero rapporto futuro con lo stesso.

La previsione del CLV viene generalmente valutata tramite i dati sul comportamento del cliente al fine di prevedere la redditività del cliente per l'assicurazione. Pertanto, i modelli basati sul comportamento sono ampiamente applicati per prevedere il cross-buying e la fidelizzazione. La recency, un valore monetario di un cliente per un'azienda e la frequenza, sono considerati fattori importanti per il calcolo del reddito futuro. Gli algoritmi assemblano e elaborano tutti i dati per costruire la previsione. Ciò consente di prevedere la probabilità del comportamento e dell'atteggiamento dei clienti, il mantenimento dei premi o delle garanzie accessorie. Inoltre, la previsione CLV può essere utile per lo sviluppo della strategia di marketing, in quanto rende disponibili le informazioni dei clienti.

Motori a regole

I motori a regole sono gli algoritmi applicati per fornire offerte adeguate per ogni particolare cliente. Aiutano a influenzare le decisioni, le scelte e le preferenze quotidiane dei clienti in base a regole specifiche preimpostate.

Questi algoritmi utilizzano speciali sistemi di filtraggio per individuare le preferenze e le peculiarità nelle scelte dei clienti. Gli algoritmi, inoltre, comprendono l'analisi dei dati ottenuti da semplici questionari relativi a dati demografici e alcune informazioni personali relative all'esperienza assicurativa e all'oggetto assicurativo (costo del bene, sinistrosità, garanzie accessorie, vetustà veicolo, chilometri percorsi).

Sulla base di queste informazioni, i motori generano proposte di assicurazione più mirate su misura per clienti specifici. Così, ad esempio, la compagnia di assicurazione può evitare l'ambiguità dell'offerta di assicurazione auto a un cliente che è alla ricerca di una proposta di assicurazione sanitaria.

Valutazione del rischio

L'implementazione degli strumenti di valutazione del rischio nel settore assicurativo permette la previsione del rischio limitandolo al minimo al fine di ridurre le perdite. Esistono due tipi principali di rischio: puro e speculativo. Il processo di valutazione del rischio è chiamato a bilanciare la redditività dell'azienda e ad evitarli entrambi.

La valutazione del rischio sta nell'individuare la quantificazione del rischio e le ragioni del rischio. Queste sono le basi per l'analisi e il calcolo dei dati. Il modello a matrice dell'analisi è ampiamente applicato in questo campo. Questo modello fornisce un approccio sistematico alle informazioni di rischio comparabili nel tempo. Si basa sugli algoritmi che rilevano e combinano i dati relativi ai singoli rischi che variano in base alla natura, al carattere e all'effetto. Quindi, vengono valutati i potenziali gruppi di rischio. Pertanto, il rischio complessivo dell'azienda è previsto attraverso la previsione dei rischi dei gruppi di esposizione.

Predizione e calcolo dei sinistri

Le compagnie di assicurazione sono estremamente interessate alla previsione del futuro. La previsione accurata offre la possibilità di ridurre la perdita finanziaria per l'azienda.

Gli assicuratori usano metodologie piuttosto complesse per questo scopo. I modelli principali sono un albero decisionale, una foresta casuale, una regressione logistica binaria e una macchina vettoriale di supporto. In questo caso sono in fase di analisi un gran numero di variabili diverse. Gli algoritmi implicano il rilevamento delle relazioni tra la richiesta, l'implementazione di un'elevata dimensionalità per raggiungere tutti i livelli, l'individuazione delle osservazioni mancanti, ecc. In questo modo viene realizzato il portafoglio del singolo cliente.

La previsione delle dichiarazioni imminenti aiuta a far pagare premi competitivi non troppo alti e non troppo bassi. Contribuisce anche al miglioramento dei modelli di pricing. Questo aiuta la compagnia di assicurazioni ad essere un passo avanti rispetto ai suoi concorrenti.

Le recenti evoluzioni delle analisi fotografiche, riescono a quantificare un danno da una semplice foto, movimentando una riserva di un sinistro con pochissimi giorni di anzianità sulle spalle. Immaginiamo per un momento quanti automatismi potrebbero crearsi con semplici informazioni derivanti da una scatola nera agganciata a delle foto, il tutto combinato con analisi di machine learning in grado di stimare migliaia di danni in pochissimi secondi.

Automatizzare il marketing negli eventi della vita

Nelle condizioni del mercato assicurativo altamente competitivo, le compagnie assicurative affrontano la lotta quotidiana per attirare più clienti possibili attraverso più canali. Pertanto, le aziende devono utilizzare strategie di marketing complesse per raggiungere i propri obiettivi. Il marketing automatizzato raggiunge il suo apice in questo punto.

Il marketing automatizzato è una chiave per rivelare le intuizioni dell'atteggiamento e del comportamento dei clienti attraverso la ricerca iniziale, le domande sui prodotti, gli acquisti e i reclami. Poiché l'obiettivo principale del marketing digitale è quello di raggiungere una persona giusta al momento giusto con un messaggio giusto, il timing è una variabile importante. Grazie a delle tecniche di data science, le compagnie possono raccogliere i dati da più canali e rilevare date e celebrazioni speciali. Quindi, tramite algoritmi e associazioni complesse, vengono applicati suggerimenti e strategie mirate.

Monitorando il cliente durante il ciclo di vita, le compagnie assicurative si garantiscono un flusso costante di clienti che corrispondono a una vasta gamma di suggerimenti.

Conclusioni

Le moderne tecnologie si stanno muovendo in modo estremamente veloce e si stanno diffondendo nei vari settori del business. Sotto questo aspetto, il settore assicurativo non è secondo a nessuno. L'applicazione delle statistiche nell'assicurazione ha una lunga storia. Pertanto, il fatto che le compagnie stiano utilizzando attivamente l'analisi delle scienze dei dati non è sorprendente. Con una tecnologia più sofisticata nasce la necessità di uno skillset più avanzato per sfruttare al massimo tale possibilità di crescita, la rapidità con cui le aziende possano adattarsi e garantire che la scienza dei dati sia parte della loro organizzazione determinerà quanto saranno competitive negli anni a venire.