Büyük veri analitiğinin sigorta hasar verilerinin işlenmesini iyileştirmesinin 6 yolu

Büyük verinin sigorta hasar yönetimi ile ne ilgisi var? Görünüşe göre çok fazla. Sigortacılar, eksperlerin elle yazılmış notları, dolandırıcılık listelerinden elde edilen veriler ve ABD'deki "Insurance Crime Bureau (NICB)" hasar veri tabanı gibi hasar veri tabanlarının yanı sıra hasar yönetim sistemlerinden elde edilen bilgiler gibi inanılmaz miktarda veriyi eleyip aramakta ve sıralamaktadır.

Tüm bu sigorta hasar verilerinden en iyi şekilde yararlanıyor musunuz?

Ele alınması gereken bu kadar çok talep varken, eksperlerinizin tüm verileri gözden geçirecek ve her bir talebi dikkatle değerlendirecek zamanı yoktur. Ne yazık ki, değerli bir bilgiyi gözden kaçırırlarsa en iyi kararı veremeyebilirler. Bu da kararlarının çoğunun deneyimlere, içgüdülere ve eldeki sınırlı bilgilere dayandığı anlamına geliyor.

Bu nedenle - ve diğer pek çok nedenle - büyük veri analitiği, sigorta hasar yönetiminde giderek daha önemli bir rol oynamaktadır. Eksperlerle birlikte çalışan analitik, daha yakından inceleme, öncelikli işlem ve daha fazlası için talepleri işaretleyebilir.

İşte analitiğin sigorta hasar verilerinde büyük fark yaratabileceği altı alan:

Suistimali Önleme– Forbes, sigorta taleplerinin tahminen %20'sinin sahte olduğunu belirtmiştir. Yüksek bir ödeme yapılmadan önce bu iddiaları nasıl tespit edersiniz? Bugün piyasadaki dolandırıcılık çözümlerinin çoğu kural tabanlıdır. Ne yazık ki, dolandırıcıların kuralları manipüle etmesi ve etrafından dolaşması çok kolay. Tahmine dayalı analitik ise kurallar, modelleme, metin madenciliği, veri tabanı aramaları ve istisnai raporlamanın bir kombinasyonunu kullanarak hasar döngüsünün her aşamasında dolandırıcılığı daha erken ve daha etkili bir şekilde tespit eder.

Subrogasyon – Subrogasyon fırsatları, genellikle veri hacminin büyüklüğü içinde kaybolur – bunun çoğu polis kayıtları, eksper notları ve tıbbi kayıtlar şeklindedir – hepsi sağlıkta büyük veri formlarındandır. Metin analitiği, bu yapılandırılmamış verilerde, genellikle bir subrogasyon davasını işaret eden ifadeleri bulmak için arama yapar. Subro fırsatlarını önceden tespit ederek, kayıp giderlerini azaltırken kayıp kurtarmayı en üst düzeye çıkarabilirsiniz.

Uzlaşma - Maliyetleri düşürmek ve adaleti sağlamak için, sigortacılar genellikle talepleri anında uzlaştıran hızlı süreçler uygularlar. Ancak fazla ödeme yaparsanız, bir talebi anında çözmek maliyetli olabilir. Doğal afetten etkilenen bir bölgede ev ödemelerinin arttığını gören her sigortacı bunun nasıl işlediğini bilir. Hasarları ve hasar geçmişlerini analiz ederek, anlık ödemeler için limitleri optimize edebilirsiniz. Analitik ayrıca daha yüksek müşteri memnuniyeti ve daha düşük işçilik maliyetleri için talep döngü sürelerini kısaltabilir. Ayrıca, oto tamir talepleri için araç kiralama gibi konularda da önemli tasarruflar sağlar.

Hasar rezervi - Bir hasar ilk rapor edildiğinde, büyüklüğünü ve süresini tahmin etmek neredeyse imkansızdır. Ancak, özellikle sorumluluk ve işçi tazminatı gibi uzun kuyruklu hasarlarda, doğru hasar rezervi ayırma ve hasar tahmini çok önemlidir. Analitik, bir hasarı benzer hasarlarla karşılaştırarak hasar rezervini daha doğru bir şekilde hesaplayabilir. Ardından, sigorta hasar verileri her güncellendiğinde, analizler hasar rezervini yeniden değerlendirebilir, böylece gelecekteki hasarları karşılamak için elinizde ne kadar paraya ihtiyacınız olduğunu tam olarak anlarsınız.

Etkinlik - En karmaşık hasarlarda daha deneyimli eksperlerinizi görevlendirmek mantıklıdır. Ancak hasarlar genellikle sınırlı verilere dayalı olarak atanır ve bu da hasar süresini, ödeme tutarlarını ve nihayetinde müşteri deneyimini etkileyen yüksek yeniden atama oranlarına neden olur. Veri madenciliği teknikleri, deneyim ve hasar türüne göre hasarları puanlamak, önceliklendirmek ve en uygun ekspere atamak için hasar özelliklerini kümeler ve gruplandırır. Bazı durumlarda, talepler otomatik olarak karara bağlanabilir ve sonuçlandırılabilir.

Dava - Bir şirketin hasar tespit gider oranının önemli bir kısmı ihtilaflı hasarların savunulmasına gider. Sigortacılar, hangi taleplerin davayla sonuçlanma olasılığının daha yüksek olduğunu belirlemek amacıyla bir dava eğilim puanı hesaplamak için analitiği kullanabilir. Daha sonra bu talepleri, talepleri daha kısa sürede ve daha düşük tutarlarla çözme olasılığı daha yüksek olan daha kıdemli eksperlere atayabilirsiniz.

Analitiği neden sigorta talepleri veri işlemenizin bir parçası haline getirmelisiniz? Çünkü sigorta bir meta haline geldikçe, taşıyıcıların kendilerini farklılaştırmaları daha önemli hale geliyor. Hasar yaşam döngüsüne analitik ve yapay zeka eklemek, maliyet tasarrufu ile ölçülebilir bir yatırım getirisi sağlayabilir. 1 milyar dolarlık bir sigortacının hasar oranındaki sadece yüzde 1'lik bir iyileşme, kar hanesinde 7 milyon dolardan daha fazla bir değere sahiptir.