Oι τεχνολογίες των big data και data analytics βοηθούν τις ασφαλιστικές να εχουν μια πληρέστερη εικόνα της δραστηριότητάς τους, ενώ τους επιτρέπει να σχεδιάσουν ακριβέστερη και δυναμική τιμολόγηση, υποστηρίζει η Βάσω Στούμπου, Sales Manager της Analytical View.
Κάποιες από τις συνέπειες της πανδημίας COVID-19, όπως η “βεβιασμένη” υιοθέτηση πρακτικών απομακρυσμένης εργασίας και η οικονομική δυσπραγία, ωθούν τον ασφαλιστικό κλάδο σε νέες στρατηγικές ψηφιακού μετασχηματισμού, αξιοποιώντας τα πολύτιμα δομημένα και αδόμητα δεδομένα των επιχειρήσεων, με χρήση τεχνολογιών advanced analytics.
Όμως, η μετάβαση από τον “data-driven” στον “insight-driven” ασφαλιστικό οργανισμό, προϋποθέτει ασφαλείς και επεκτάσιμες υποδομές, με πρόσβαση σε τεράστιες αποθήκες δεδομένων.
Παράλληλα απαιτείται και ο εκσυγχρονισμός των λεγόμενων “legacy συστημάτων” για την εκμετάλλευση των big data. Επιπροσθέτως, η χρήση αρχιτεκτονικών microservices και container orchestration tools, δίνει σημαντική μείωση στα κόστη και ευελιξία ανταπόκρισης στις ανάγκες του πελάτη.
Οι σύγχρονες “πελατοκεντρικές πρακτικές” ενός οργανισμού, ενισχύονται περεταίρω με την συλλογή δεδομένων που προσφέρει η τεχνολογία Internet-of-Things (IoT), όπως για παράδειγμα τα διασυνδεδεμένα αυτοκίνητα, οι wearable συσκευές κ.α.
Χάρη στην πληροφόρηση που προκύπτει από “εξατομικευμένα” δεδομένα, είναι εφικτή πλέον και η παροχή “usage-based” υπηρεσιών. Σε αυτές, η τιμολόγηση είναι δυναμική και βασίζεται στις ατομικές συμπεριφορές (π.χ. οδηγική) του καταναλωτή, συναρτώντας τυχόν εκπτώσεις με τις συμπεριφορές αυτές, πάντα με σεβασμό στα προσωπικά δεδομένα.
Η επιτυχία όλων των παραπάνω βασίζεται στη συνδυαστική χρήση καινοτόμων τεχνολογιών όπως οι advanced analytics, machine learning και artificial intelligence (ΑΙ), που επιτρέπουν την υιοθέτηση πολλαπλών μοντέλων τιμολόγησης.
Χάρη σε αυτές, αξιοποιούνται τεράστιοι όγκοι δεδομένων κλίματος, δημογραφικών στοιχείων, στοιχείων συμπεριφοράς καταναλωτή και λαμβάνονται υπ’ όψιν παράμετροι ρίσκου, αυξάνοντας την κερδοφορία του οργανισμού.
Χάρη στη ανάλυση των big data οι οργανισμοί μπορούν να δομήσουν ένα ενιαίο προφίλ πελάτη από υποσύνολα δεδομένων που λαμβάνονται από call centers, social media, e-mails, mobile apps, chatbots κ.α., να “σκιαγραφήσουν” τη συμπεριφορά του και να προτείνουν προσωποποιημένες υπηρεσίες.
Επιπροσθέτως, η θεαματική εξέλιξη των Insurtechs, προσφέρει δυνατότητες αξιοποίησης τεχνολογιών AI, robotic process automation, natural language processing, image και video recognition, advanced predictive modelling κ.α. οι οποίες αυτοματοποιούν τις διαδικασίες προσωποποιημένων υπηρεσιών και εκκαθάρισης αποζημιώσεων, ελαχιστοποιώντας τους χρόνους απόκρισης, τα κόστη και τους κινδύνους εξαπάτησης.
Είναι προφανές όμως ότι η επιλογή, ο συνδυασμός και η αξιοποίηση όλων των παραπάνω καινοτόμων -αλλά πολύπλοκων- τεχνολογιών, απαιτεί υψηλή εξειδίκευση για την ορθολογική τους χρήση και κάλυψη των αναγκών κάθε οργανισμού.
Εξειδικευμένοι σύμβουλοι και integrators διαθέτουν τη γνώση και την εμπειρία να υλοποιήσουν εφαρμογές που θα επιτρέψουν στον οργανισμό, όχι να μπλέξει στον κυκεώνα ανεφάρμοστων, ετερογενών τεχνολογιών αλλά να μεταμορφωθεί σε ένα δυναμικό PEOPLEWARE.