Как большие данные (Big Data) влияют на принятие решений в страховании?

В страховой индустрии Big Data — это огромные массивы информации, которые можно использовать для более точной оценки рисков. К 2024 году источники таких данных значительно расширились. Это телематика в автомобилях, браслеты для мониторинга здоровья и социальные сети, сведения IoT-устройств в «умных» домах и на производствах. Использование ряда инструментов для сбора информации помогает выстраивать процессы компаний вокруг клиентов, что крайне важно для развития бизнеса. Так считают эксперты, например Ольга Ослон, которая участвовала в запуске первого онлайн-сервиса страховании в России. Однако современные технологии не только повышают удовлетворенность клиентов, но и трансформируют андеррайтинг. Стратегические преимущества Big Data в оценке страховых рисков Анализ больших данных существенно повышает точность андеррайтинга, создавая более детальные профили риска. Это ведет к возможности персонализации тарифов. Страховщики могут предлагать индивидуальные ставки, основанные на реальном поведении и характеристиках конкретного клиента. Big Data открывают новые горизонты в области предиктивной аналитики. Обработка больших данных с помощью алгоритмов машинного обучения позволяет прогнозировать вероятность наступления страховых случаев и лучше управлять рисками. Автоматизация процессов обработки заявлений и выявления мошеннических схем на основе анализа больших данных ускоряет выплаты добросовестным клиентам и минимизирует потери. Наконец, аналитика становится мощным инструментом в работе над новыми страховыми продуктами. Понимание потребностей клиентов, получаемое благодаря Big Data, помогает страховщикам выявлять новые ниши и предлагать решения, отвечающие запросам потребителей. Например: в автостраховании: использование телематики для оценки стиля вождения и корректировки тарифов; в страховании жизни и здоровья: сбор данных с носимых устройств для отслеживания физической активности и подбора программы; в имущественном страховании: анализ сведений со спутников и дронов для оценки вероятности наводнений, пожаров и других стихийных бедствий; в страховании киберрисков: оценка сведений о кибератаках для точной оценки рисков и разработки превентивных мер. Для обработки Big Data используют современный инструментарий. Машинное обучение и Al анализируют неструктурированные данные. Облака применяют для хранения объемов информации. Технологии распределенных вычислений задействуют для работы с данными в реальном времени. Продвинутая визуализация позволяет наглядно представлять результаты анализа. Этико-правовые аспекты использования Big Data Использование больших данных открывает широкие возможности для страховой отрасли, позволяя точнее оценивать риски. Однако это также создает новые вопросы, требующие тщательного рассмотрения этических и правовых аспектов. Работа с личной информацией клиентов требует соблюдения стандартов безопасности. Кроме того, страховщики сталкиваются с регуляторным вызовами и необходимостью адаптации законодательства к новым реалиям использования Big Data. Принимаемые на основе анализа решения должны быть понятны и объяснимы. Надо уметь балансировать между индивидуализацией тарифов и принципами социальной справедливости....