Miben segíti a Big DATA a biztosítókat és ügyfeleiket

Az adatok mindig is fontosak voltak a biztosítók számára, valójában az iparág kezdete óta a biztosítók adatokat használnak fel az ügyfeleik kockázatainak elemzésére. Ez a folyamat két részből áll: először a termékek megtervezésekor a biztosítók elemzik a múltbeli eseményeket, hogy megbecsüljék a valószínűségüket. Ez teszi lehetővé számukra, hogy menedzseljék az új termékbevezetéssel járó kockázatokat. Ezt követően, mikor az ügyfél megköti a biztosítást, a biztosító adatokat használ fel az új ügyfél által okozott kockázatok felmérésére. Ezt hívják kockázatelbírálásnak. A növekvő adatmennyiség és az egyre kifinomultabb kockázatmodellezés lehetővé teszi a biztosítók számára, hogy pontosabb kockázatértékeléseket hajtsanak végre, ami számos előnnyel járhat a fogyasztók számára is. 

A big data ma már nem csupán az összegyűjtött információkat jelenti, de az adatok megértéséhez használt módszereket is, amelyek folyamatosan fejlődnek. A régebbi adatfeldolgozó szoftverek nem mindig képesek az egyre növekvő számú kódolt információk hatékony kezelésre. 

A biztosítók is egyre több adatot gyűjtenek

Az amerikai International Data Corporation (IDC) informatikai és távközlési piackutató intézet előrejelzése szerint 2025-re globálisan mintegy 163 zettabájt (1 zettabájt = 1 milliárd gigabájt) adat termelődik évente, vagyis megtízszereződik a mai adatmennyiség. A strukturálatlan adatok ráadásul 15-ször gyorsabban növekednek, mint a strukturáltak, ami igen ígéretes információ-vagyont jelent a cégek számára, feltéve, hogy megfelelő rendszerekkel rendelkeznek azok értelmezéséhez. 

Ma már nem az a kérdés, hogy kell-e a vállalatoknak kezdeni valamit a temérdek adattal, sokkal inkább az, hogy miként tudják hatékonyan beépíteni azokat az üzleti gyakorlatukba, optimalizálni a háttérfolyamatokat, a termékkínálatot és az ügyfél-interakciót. 

A biztosítók is számos módon húzhatnak hasznot a big databól. Támaszkodhatnak például új, innovatív adatgyűjtési módszerekre, mint például a katasztrófa sújtotta övezetekben bevetett drónok, melyek segítségével gyorsan felmérhetik a károkat, megkönnyítve ezáltal a kárfelmérők munkáját és gyorsabban kártalaníthatják a bajba jutott ügyfeleiket. 

A begyűjtött adatok felhasználásával pontosabbá válhat a kockázatbecslés. A kockázati poolok összevonása pontosabban tükrözhet egy-egy érintett kockázatot, például, hogy bizonyos vallási, vagy etnikai csoportokban az alkoholfogyasztás tilalma miatt gyakorlatilag megszűnik a befolyásolt állapotban történő vezetés kockázata. 

A rendelkezésre álló újfajta adatok felhasználhatók korábban nem biztosítható kockázatok fedezésére. A GPS alapú alkalmazásokból kinyerhető adatok például új üzleti modelleket tesznek lehetővé, új fedezeteket lehet segítségükkel kialakítani, mint amilyen a használat alapú biztosítások. Az ilyen hiper-személyre szabott ajánlatok rendkívül vonzók a fogyasztók számára, különösen a P2P carsharing (pl. BeeRides), a gig-economy előretörésével. 

A mesterséges intelligencia adatelemzésben történő bevetésével a biztosítási csalások felderítése is könnyebbé válhat. A gépi tanulási algoritmusok az adatokban felismerhető eltérések, hibák feldolgozásából tanulnak, a növekvő számú adatokon folyamatosan tanítani lehet őket, így jóval nagyobb eséllyel ismernek fel bizonyos csalási mintázatokat, mint az emberi szem. 

A nem megfelelő árazás igen jelentős bevételkiesést okozhat a biztosítóknak. A csomagolt termékek adatelemzésével, az árak piaci trendekhez, fogyasztói viselkedéshez történő valós idejű igazításával jelentős bevételnövekedés érhető el. 

Mennyire szabályozott a big data használata?

Bár nincs külön big data-ra vonatkozó szabályozás, több olyan uniós jogszabály létezik, amelyek relevánsak és alkalmazhatók a big data használatára vonatkozóan. Ezek közé tartozik az általános adatvédelmi rendelet (GDPR), amely jól felkészíti a biztosítókat és az ügyfeleket is a big data környezetre. A rendelet megfelelő szintű iránymutatást ad a biztosítóknak az adatok felhasználását illetően, és erős védelmet biztosít a fogyasztóknak személyes adataik védelmére. Az adatminimalizálás elve, és a célhoz kötöttség elve révén a GDPR megakadályozza, hogy a biztosítók az ügyfelek magánéletébe indokolatlanul behatoljanak és azt veszélyeztessék. 

A lakossági befektetési csomagtermékekre és a biztosítási alapú befektetési termékekre (PRIIP) vonatkozó rendelet előírja, hogy valamennyi termékre vonatkozóan egy dokumentumban kell összefoglalni a kiemelt információkat (KID) az ügyfelek számára. Ennek köszönhetően a biztosítási termékek a big data környezetben is összehasonlíthatók maradnak, a nagyfokú személyreszabottság ellenére. 

A biztosításértékesítési irányelv (IDD) szabályozza az összes biztosítási terméktípus értékesítését, az összes forgalmazó tekintetében, megakadályozva, hogy a big data felhasználásával megkérdőjelezhető értékesítési gyakorlat alakuljon ki. Ezen felül a termékfelügyeletre és az irányításra vonatkozó rendelkezései szabályozzák az új biztosítási termékek kialakítását, és biztosítják, hogy minden biztosítási termék megfeleljen az adott célpiac igényeinek.

A pénzügyi szolgáltatások távértékesítéssel történő forgalmazásáról szól irányelv (DMD) védi a fogyasztókat a visszaélésszerű marketing gyakorlatoktól, ami arra ösztönzné őket, hogy olyan terméket vásároljanak, amit nem kértek. 

A nemek közötti egyenlőségről szóló 2004/113/EK irányelv, az úgynevezett gender direktíva tiltja a biztosítási díjak nemek szerinti meghatározását. Emellett a jelenleg tárgyalt ePrivacy rendelet tervezete további védelmet hozna létre a kommunikáció bizalmas kezelésének biztosításával, továbbá az online nyomon követes és a nem kívánt kereskedelmi kommunikáció tiltásával. 

A Szolvencia II irányelv szintén érinti a big data felhasználását. A kockázatkezelésre vonatkozó prudenciális szabályoknak való megfelelés érdekében a biztosítóknak ugyanis megbízható adatokra kell alapozniuk az áraikat.

Fotó:Pexels