Недавнее исследование, проведенное Willis Towers Watson на рынке пере/ страхования недвижимости США и Канады, показало, что большинство перестраховщиков внедряют расширенную аналитику гораздо медленнее, чем предполагалось.
Брокер сообщил, что в целом компании либо слишком амбициозны в своих целях использования аналитики, либо сдерживаются реалиями повседневных проблем бизнеса и рынка.
Почти половина респондентов определили проблемы с информационными узкими местами в качестве основной причины отсутствия прогресса в тех областях, где людям и системам обычно приходится взаимодействовать.
Другими главными препятствиями были устранение инфраструктурных ограничений и нехватка персонала для анализа данных.
«Безусловно, нет недостатка в амбициях, когда речь идет о страховщиках P & C, которые хотят использовать данные и расширенную аналитику для улучшения своего бизнеса», - сказала Лиза Суков, директор практики P & C в Северной Америке, страхового консалтинга и технологий, Willis Towers Watson.
«Но по их собственному признанию, большинство из них сейчас не отвечают этим чаяниям», - пояснила она. «Один из способов восстановить их решимость - согласовать стратегию и аналитику, определив, что является ключевым для достижения конкурентного преимущества, и соответственно направить усилия и ресурсы. Им не следует увлекаться аналитикой ради аналитики».
Согласно результатам опроса, пере / страховщики P & C ожидали, что к настоящему времени они будут продолжать использовать расширенную аналитику.
Например, 77% респондентов считают, что они уже должны были использовать внутренние данные о клиентах, но в действительности используют только 54%.
WTW также выявил аналогичные разрывы в ожидаемом и фактическом использовании для социальных сетей (46% против 26%) и кликов (34% против 14%).
«Многие страховщики собирают данные о клиентах как часть процесса подачи заявления или претензии, что может иметь более широкое значение при проведении подходящей аналитики», - говорит Натали Бегин, директор практики P & C в Северной Америке, страховой консалтинг и технологии, Willis Towers Watson.
«Однако страховщики не максимизируют использование своих внутренних данных о клиентах - им не следует упускать из виду то, что доступно. Они также должны сделать еще один шаг и выборочно дополнить внутренние данные наборами внешних данных для улучшения результатов».
Прогресс в использовании искусственного интеллекта и машинного обучения также не оправдал ожиданий, хотя процент респондентов, которые используют как для построения моделей риска для принятия решений (26%), так и для сокращения ручного ввода (22%), удвоился за последние два года.
Кроме того, 69% охарактеризовали свое текущее состояние интеграции в службу страхования на ранней стадии, а 22% заявили, что ничего не делают в этой области.
«Есть рычаги, которые могут использовать страховщики, чтобы сосредоточиться на внедрении расширенной аналитики, такой как анализ распределения персонала, чтобы получить максимальную отдачу от сотрудников, которые могут посвятить достаточно времени и развить свои навыки в процессе», - продолжила Суков.
«В целом, страховщики должны разработать план для применения данных и аналитики, но при этом оставаться гибкими, чтобы использовать преимущества рыночных и технических разработок по мере их возникновения. Представьте, что весь процесс расширения возможностей аналитики - это путешествие, а не пункт назначения».
Подготовлено порталом Allinsurance.kz