Data science essentieel voor toekomstvaste verzekeraar
18 mei 2018 -
De traditionele businessmodellen in de verzekeringswereld lijken eindig te zijn nu verzekeraars over steeds meer data beschikken. Verzekeraars kunnen steeds beter voorspellen welk risico een verzekerde loopt waardoor zij een premie en een product op maat kunnen aanbieden.
Risico's voorspellen
Verzekeraars kunnen risico’s veel beter voorspellen nu zij over steeds meer data beschikken en er algoritmes zijn die op basis van deze data slimme, voorspellende analyses kunnen doen. In het ideale geval kan voor iedere afzonderlijke verzekerde een offerte op maat worden gemaakt, gebaseerd op accurate voorspellingen van het persoonlijke risico. Daarmee kunnen verzekeraars direct hogere conversies realiseren en het volume en de winstgevendheid van het portfolio een boost geven.
Van verzekeren naar voorkomen
Verzekeraars kunnen risico’s en klantgedrag zodanig voorspellen, dat zij activiteiten kunnen ontplooien om schade of ziekte te voorkomen. Een consument met een inboedelverzekering woonachtig in een gebied met een verhoogde kans op wateroverlast kan heel gericht preventiemaatregelen aangeboden worden. De verzekeraar wordt in deze benadering een proactieve serviceverlener in plaats van een reactieve schadehersteller en het aantal schadeclaims loopt terug.
Een proactieve handelwijze is ook exact wat de veeleisende consument in het huidige tijdsgewricht verwacht van een verzekeraar. Dit naast snelle responstijden, een efficiënt en transparant claimafhandelingsproces en een scherpe, persoonlijke pricing. Om aan al deze verwachtingen te kunnen voldoen, dienen verzekeraars data science en machine learning oplossingen in te zetten, stelt Building Blocks. "Het is voor verzekeraars een dynamische tijd die uitdagingen maar zeker ook grote kansen biedt. Met slimme data science oplossingen en algoritmes kunnen verzekeraars data analyseren en vertalen in voorspellende inzichten. Daarmee wordt de basis gelegd voor de transitie naar een klantgerichte serviceorganisatie", aldus Alexander van Eerden, CEO bij Building Blocks.
Voorspellende waarde
Daarnaast maakt het benutten van data science het mogelijk klantvragen te voorspellen en de klantenservice te verbeteren. Tevens wordt het mogelijk nauwkeurig te voorspellen welke claims foutief of frauduleus zijn, waardoor een groot deel van de claims met Straight Through Processing afgehandeld kan worden. Dit leidt intern tot een efficiencyslag en de klant krijgt zijn schade snel uitgekeerd. Al deze kansen worden nader toegelicht in de whitepaper ‘Het huidige model van de verzekeraar is niet houdbaar’. "De whitepaper geeft tevens een goed beeld van de urgentie die gepaard gaat met de geschetste transformatie. Wie in de verzekeringsmarkt een rol van betekenis wil blijven spelen, moet slim innoveren met data science oplossingen," zegt Van Eerden.
