Door Kevin Kanga, Senior Square Management Consultant.
Big data en verbonden dingen, wat zijn de toepassingen voor verzekeringsmaatschappijen?
Big data verschijnt eind jaren negentig en enige tijd na kunstmatige intelligentie, en wordt gedefinieerd als de hoeveelheid enorme en heterogene data die traditionele tools voor databasebeheer niet aankunnen.
Big data wordt ook beschreven door zijn “3V’s”: grootte geeft de hoeveelheid data aan; diversiteit met betrekking tot de vorming van data (gestructureerd en ongestructureerd) die een specifieke verwerking vereist (datamining); En tot slot, de snelheid die overeenkomt met de snelheid van gegevenscirculatie en verwerking in realtime.
Hieraan wordt de “3V”-waarde toegevoegd die uit deze gegevens is afgeleid. In feite is het niet alleen de bedoeling dat gegevens die eenmaal zijn verzameld, worden opgeslagen. Het volgt een levenscyclus, een cyclus die rijk is aan aanvullende informatie, zoals onze dagelijkse gewoonten of onze emoties, die krachtige indicatoren zijn voor verzekeraars.
Met gegevens van deze waarde kunnen verzekeraars optimaal profiteren van de voordelen van AI om:
– Interne processen optimaliseren en klantprofielen beter leren kennen: de implementatie van chatbots, die in real time kunnen reageren op vragen van polishouders, stelt de klantenrelatiediensten in staat zich te concentreren op acties met de grootste toegevoegde waarde. Klanten vinden antwoorden op hun vragen zonder een systematisch verzoek om menselijke tussenkomst;
– Zorg voor een snellere vergoeding bij schade: dankzij de gegevens die de verzekerde meestuurt, kan de verzekeringsmaatschappij de afhandeling van de schade automatiseren, zeker voor de eerste betrouwbaarheidscontroles. Zo zijn er algoritmes ontwikkeld, die het mogelijk maken om geautomatiseerde fraude op te sporen op basis van afbeeldingen of documenten;
– Klantloyaliteit analyseren door verzekeringsproducten aan te passen aan de gewoonten van de polishouders: Suggestiemotoren zullen cross-sellingaanbiedingen afstemmen op het profiel en het gedrag van de polishouder.
Op het gebied van ziektekostenverzekeringen maken gezondheidsgegevens het mogelijk om een betere kennis van ziekten te verkrijgen, de impact ervan op de mens beter te beoordelen en een eerlijkere en uitgebreidere dekking te bieden. Dit kan een sneeuwbaleffect hebben en de uitgaven in de gezondheidssector verminderen.
Enkele voordelen van het gebruik van big data
Betere kennis van klantprofielen
Loyaliteitsanalyse door aanpassing van verzekeringsproducten
Daarnaast dragen geconnecteerde objecten in hoge mate bij aan de verdere verzameling van deze kostbare data, dit digitale zwarte goud of zelfs wel “digitale grondstoffen” genoemd volgens BPI France. Ze zijn in staat om het op te slaan en primaire verwerking te bieden.
Geschat op 12 miljard in 2021, zal het aantal verbonden objecten tegen 2025 de grens van 30 miljard bereiken (Iot Analytics.2022). Sommige verzekeringsmaatschappijen gebruiken deze onderscheppingen om nieuwe aanbiedingen te ontwikkelen en op de markt te brengen.
Een autoverzekering is een goed voorbeeld via de ‘pay how you drive’-formule. Dit is een concept dat door verzekeringsmaatschappijen wordt gebruikt om de premie voor goede chauffeurs te verlagen als beloning voor goed rijden.
Dankzij een connected box die op de auto van de verzekerde is geïnstalleerd, is het mogelijk om zoveel mogelijk informatie te verzamelen en de prijzen aan te passen aan het daadwerkelijke gebruik dat de bestuurder van zijn auto heeft. De chauffeursscore wordt zo gegenereerd en geïntegreerd in een digitaal platform dat beloningen in realtime modelleert (voorbeeld van Safe Driving Technology). Het is ook mogelijk om te profiteren van het beoordelen van het rijgedrag van chauffeurs, het volgen van hun ritten en het ontvangen van gepersonaliseerd preventief advies via het waarschuwingssysteem om hun rijgedrag te verbeteren. Veel verzekeraars zullen geleidelijk volgen, in deze race om het aanbod te personaliseren.
Zo zijn geconnecteerde objecten, big data en kunstmatige intelligentie met elkaar verbonden en vormen samen de hele structuur van de technologische revolutie. Een daarvan is het data-invoerpunt, de tweede, de brandstof die de machine constant voedt, en de laatste, de hersenen. In deze voortdurende revolutie blijft de kwestie van gegevensbeveiliging een primaire zorg voor polishouders en inspectie-instanties. Van daaruit de technologische ambities van de acteurs in de zaal inperken, rijst de vraag.