توسط : امروزه سیستم‌های بیمه به سرعت در حال پیشرفت هستند و به دلیل افزایش استرس در زندگی روزانه، رشد تقاضای بیمه افزایش یافته است. در این میان داده کاوی به شرکت‌های بیمه کمک می‌کند تا الگوهای مفیدی را از بانک اطلاعات مشتری کشف کنند. هدف این مقاله ارائه چگونگی تاثیر داده کاوی در صنعت بیمه است.
داده کاوی یک حوزه میان رشته‌ای برای انواع علوم و صنایع از نجوم و تجارت گرفته تا علوم کامپیوتر، اقتصاد و … است تا الگوهای جدیدی را از آن کشف کند. مجموعه داده‌های بزرگ فناوری داده کاوی می‌تواند به شرکت‌های بیمه در تصمیم‌گیری‌های مهم اقتصادی کمک کند.
کاربرد داده کاوی در صنایع مختلف:
داده‌های مشتری یکی از با ارزش‌ترین دارایی‌های هر بنگاه است. روش‌های سنتی، که برای دستیابی به مقادیر زیادی از داده‌های حاصل از معاملات بیمه مورد استفاده قرار می‌گرفت سخت و پیچیده بود. شرکت‌های بیمه مقادیر زیادی از دیتای مربوط به مشتریان خود را جمع‌آوری کرده‌اند اما مساله مهم و موثر چگونگی بهره بردن از این حجم دیتاست. در این شرایط، داده کاوی برای دسترسی آسان به داده‌ها برای شرکت‌های بیمه بسیار مفید است. داده کاوی بهترین روش برای تبدیل حجم عظیمی از دیتا به اطلاعات برای تصمیم‌گیری است. شرکت‌های بیمه از روش‌های داده کاوی برای تقویت بخش تحقیق و توسعه و افزایش فروش در بین مشتریان استفاده می‌کنند.
داده کاوی در صنعت بیمه
سازمان تنظیم مقررات و توسعه بیمه به عنوان یک نهاد مستقل برای تنظیم و توسعه صنعت بیمه تشکیل شده که اهداف اصلی آن شامل ارتقاء رقابت به منظور ارتقاء رضایت مشتری و تضمین امنیت مالی بازار بیمه است. انواع مختلفی از بیمه مانند بیمه عمر، بیمه املاک، بیمه درمانی، بیمه وسیله نقلیه و سایر بیمه‌ها (مسافرت ، مسئولیت ، بیمه اعتباری) وجود دارند که می‌توانند از تکنیک استخراج داده استفاده کنند. امروزه، بخش بیمه ممکن است اطلاعات ارزشمندی از داده کاوی کسب کند که به سایر سیاست‌های سودآور جامعه کمک خواهد کرد.
داده کاوی به استخراج دانش از حجم عظیمی از دیتا (بیگ دیتا) یا کشف دانش از داده‌ها (KDD) اشاره دارد. هدف از این علم، یافتن الگویی از میان داده‌های بزرگ است که قبلاً داده های ناشناخته بود.
مراحل کشف دانش به شرح زیر است:
- انتخاب: انتخاب داده‌های مربوط به کار
- پیش پردازش: حذف نویز و داده‌های متناقض
- ترکیب چندین منبع داده (Transformation): تبدیل داده به فرم‌های مناسب برای انجام داده کاوی
- داده کاوی: انتخاب الگوریتم داده کاوی مناسب برای الگوسازی در داده‌ها واستخراج الگوهای داده
- تفسیر و ارزیابی: تفسیر الگوها به دانش با از بین بردن الگوهای زائد یا نامربوط و ترجمه الگوهای مفید به اصطلاحاتی که انسان قابل فهم باشد.
در این مقاله چگونگی کاربرد استفاده از تکنیک‌های داده کاوی در صنعت بیمه تشریح شده است.
کاربردهای کلان داده در صنعت بیمه
داده کاوی یک فناوری جدید قدرتمند و دارای پتانسیل بسیار خوبی برای کمک به شرکت‌های بیمه در استفاده از داده‌های جمع‌آوری شده در مورد رفتار مشتریان بالقوه است. داده کاوی به بخش بیمه در پیش بینی مطالبات کلاهبرداری و پوشش پزشکی و پیش بینی الگوی مشتری می‌پردازد که کدام مشتری از سیاست‌های جدید استقبال کرده و آن را خریداری می‌کند. داده کاوی در صنعت بیمه کاربرد زیادی دارد و شرکت‌هایی که آن را با موفقیت پیاده‌سازی کرده‌اند، مزیت‌های رقابتی بزرگی دارند. برخی از کاربردهای داده کاوی در صنعت بیمه شامل موارد زیر است:
- عوامل ریسک و ضرر را برای پیش بینی سود شناسایی می‌کند.
- تجزیه و تحلیل سطح مشتری
- تجزیه و تحلیل بازاریابی و فروش
- توسعه نمایندگی‌های جدید
- بیمه اتکایی
- آنالیز مالی
- تخمین ارائه مطالبات معوق
- تشخیص تقلب و کلاهبرداری
با تغییرات سریعی که در حوزه صنعت بیمه رخ می‌دهد، سیستم پشتیبانی تصمیم‌گیری نقش مهمی را ایفا می‌کند. داده کاوی برای حمایت از کنترل سیاست‌ها، کارهای اداری و مدیریتی، مدیریت کارآمد سازمان و داده‌های مالی استفاده می‌شود.
۱) کسب مشتری جدید
کسب مشتری جدید مهمترین سناریوی هر بنگاه است. بطور سنتی، شرکت‌های بیمه از خدمات واسطه‌ها برای به دست آوردن مشتری استفاده می‌کردند، اما امروزه روش‌های زیادی برای دستیابی به مشتریان جدید وجود دارد.
در این بخش تجزیه و تحلیل خوشه‌ای برای شناسایی گروه هدف مشتریانی که سودآوری بیشتری برای شرکت دارند مورد استفاده قرار می‌گیرد.
از داده کاوی بیشتر بخوانید: خوشه بندی در داده کاوی برای مدیریت ارتباط با مشتری
۲) تجزیه و تحلیل سطح مشتری
تحلیل الگوهای خرید و فروش مشتری به شرکت‌های بیمه در انتخاب سیاست‌ها و خدمات جدید برای مشتریان کمک می‌کند. طبق تحقیقات صورت گرفته از فناوری داده کاوی برای تجزیه و تحلیل سوابق مشتری استفاده می‌شود.
۳) تقسیم‌بندی مشتریان
تقسیم بازار موضوع اساسی برای توسعه روابط پایدار در بین مشتریان است. محصولات بیمه می‌تواند مبتنی بر بخش‌های مختلف مشتریان باشد. داده کاوی می‌تواند برای تقسیم مشتری، ارتقاء فروش متقابل خدمات و افزایش مشتری به کار برده شود.
۳) طراحی و انتخاب سیاست
با استفاده از بیگ دیتا شرکت بیمه می‌تواند بررسی کند که آیا مردم تمایل به خرید یک محصول را که با سیاستی خاص طراحی شده دارند یا خیر.
۴) پیش بینی
همانطور که گفته شد داده کاوی برای انواع مختلفی از برنامه‌ها مانند پیش بینی، طبقه‌بندی مشتری و خوشه‌بندی خصوصیات مشتری برای دستیابی به سودآوری استفاده می‌شود. تجزیه و تحلیل پیش بینی برخی از مزایا مانند فرآیند ساده رسیدگی به مطالبات، کاهش حق بیمه با ریسک پایین، تسویه حساب سریع‌تر و خودکار مطالبات را فراهم می‌کند.
۵) مدیریت مطالبات
این یکی از مهمترین کارکردهای داده کاوی در صنعت بیمه است؛ داده کاوی عملکرد مدیریت مطالبات مانند تجزیه و تحلیل مطالبه و بررسی کلاهبرداری را بر عهده دارد.
۶) توسعه شرکت و نمایندگی‌های جدید
تهیه محصول یا طرح جدید به نیاز مشتری بستگی دارد. شرکت‌های بیمه از دیتای موجود خود برای توسعه هر چه بهتر محصولات جدید و کمپین‌های بازاریابی استفاده کردند.
۷) مدیریت ریسک
صنعت بیمه علاقه مند به شناسایی خطرات مربوط به تجارت خود است. یکی از مراحل اصلی فرایند مدیریت ریسک، تامین مالی ریسک است. مدیریت ریسک شامل شش مرحله شناسایی ریسک، تجزیه و تحلیل ریسک، اولویت‌بندیو نظارت بر ریسک است.
۸) بیمه اتکایی یا بیمه مجدد
بیمه اتکایی در زمینه‌های مدیریت ریسک انجام می‌شود. بیمه‌گر ممکن است یک شرکت بیمه اتکایی ویژه باشد که فقط در زمینه بیمه اتکایی فعالیت دارد. ابزارهای داده کاوی می‌توانند براساس داده‌های مطالبات سابق، مدل‌های پیش بینی شده را برای رسیدن به سطح بیمه اتکایی ایجاد کنند. این مدل‌های پیش بینی می‌توانند براساس تجربه از دست دادن سیاست‌های مشابه در گذشته ، سیاست‌های مناسبی برای بیمه اتکایی مشخص کنند.
۹) تشخیص تقلب و کلاهبرداری
کشف کلاهبرداری و ادعاهای فیک در شرکت بیمه بسیار مهم است. داده کاوی فاکتورهایی را که منجر به هدر رفتن هزینه از طریق کلاهبرداری می‌شود را جدا می‌کند.
داده کاوی حرفه‌ای تر: ۵ استراتژی بهبود استفاده از داده‌ها برای کسب و کار
تکنیک‌های داده کاوی و کاربرد آن در صنعت بیمه
تکنیک‌های داده کاوی برای بهبود تصمیم‌گیری در حوزه‌های مختلف بیمه به کار برده می‌شود. همچنین داده کاوی از مدل‌سازی پیش بینی، تقسیم بازار، تجزیه و تحلیل سبد بازار برای پاسخگویی به سؤالات تجاری با دقت بیشتر استفاده می‌کند. روش‌های مختلف داده کاوی که برای توسعه صنعت بیمه مورد استفاده قرار می‌گیرد عبارتند از: طبقه‌بندی، خوشه‌بندی، رگرسیون، قوانین انجمنی و خلاصه‌سازی که برای کشف دانش از پایگاه داده استفاده می‌شود.
طبقه بندی
الگوریتم طبقه بندی برای توسعه کسب و کار استفاده می‌شود و بانک اطلاعاتی مشتری را به گروه‌های همگن تقسیم می‌کند. طبقه‌بندی، داده‌ها را به گروه‌هایی از پیش تعریف شده تقسیم می‌نماید.
خوشه بندی
خوشه‌بندی برای شناسایی طبقات مشابه افراد، اطلاعات و یا اشیاء و برای گروه‌بندی بر اساس رفتار مشتری استفاده می‌شود. این تکنیک برای تقسیم مشتری و بازاریابی هدفمند کاربرد دارد.
رگرسیون
از رگرسیون می‌توان برای پیش بینی استفاده کرد. تجزیه و تحلیل رگرسیون برای مدل‌سازی رابطه بین یک یا چند متغیر مستقل و وابسته استفاده می‌شود. در شرکت‌های بیمه تکنیک‌های پیچیده‌تری برای پیش بینی ارزش‌ها، تهدیدات، ریسک‌ها و فرصت‌های آینده مورد نیاز است.
قوانین انجمنی
شرکت‌های بیمه در زمینه نگهداری مشتری با مشکلات زیادی روبرو می‌شوند. قوانین انجمنی تمام ارتباطاتی را که مشتریان در آن مجموعه کالاهای مکرر خریداری می‌کنند را پیدا کرده و به شرکتها کمک می‌کند تا تصمیم‌های خاصی بگیرند. تجزیه و تحلیل سبد بازار و برنامه‌های متقابل فروش نمونه‌های معمولی برای مدل‌سازی ارتباط هستند.
هنگامی که مشتریان می‌خواهند چیزی را بیمه کنند، این تکنیک به بیمه در یافتن ارتباط بین کالاهای مختلف کمک می‌کند.
خلاصه سازی
این تکنیک که برای تولید گزارش مورد استفاده قرار می گیرد ، تصمیم گیری بهتری را برای حجم زیادی از بانک اطلاعات مشتری با کمک ابزارهای تجسم فراهم می‌کند. این عملکرد بیشتر در تصمیم گیری های تجاری ایجاد می کند. برای حل مشکلات تجاری و تصمیم گیری ، این تکنیک های داده کاوی می تواند به سازمان کمک کند اما انتخاب تکنیک های مناسب می تواند برای سازمان مهم باشد.
چالش‌های داده کاوی در صنعت بیمه
در سازمان‌های بیمه، پردازش مقادیر زیادی از دیتا با برخی از چالش‌ها روبرو می‌شود. سیستم داده کاوی در هنگام دستیابی به داده‌های مشتری با مشکلات بسیاری روبرو است:
- داده‌های پر از نویز و داده‌های اضافی
- حجم و پیچیدگی بالا برای انواع مختلف داده
- تخصص ترکیب یک یا چند تکنیک
- داده‌های فاسد و بلا استفاده
سخن نهایی
داده کاوی نقش کلیدی در صنایع مختلف به ویژه در بخش بیمه ایفا می‌کند. تکنیک‌های داده کاوی اهمیت و نقش مهمی برای مدیریت داده‌های مشتری و به دست آوردن مزیت رقابتی در بخش بیمه دارند.
مساله مهم در استفاده از داده‌ها تخصص بهره‌برداری اطلاعات از آن‌هاست. داده کاوی نیازمند تخصص و علم زیادی است که معمولا درون سازمان هزینه زیادی بر مدیران وارد می‌کند. پیشنهاد متخصصان این حوزه عموما برونسپاری داده کاوی و استفاده از بیگ دیتاست. دیتاک یکی از شرکت‌های فعال در حوزه بیگ دیتای شبکه‌های اجتماعی و فضای وب است که با کمک متخصصان، کارشناسان و مشاوران حرفه‌ای علم داده می‌تواند به شرکتها و صنایع مختلف خدمات داده کاوی ارائه دهد. همچنین دیتاک با در اختیار داشتن دیتای فارسی فضای آنلاین می‌تواند به تحلیل افکار کاربران نسبت به برند، ارائه تحلیل بازار و خدمات بازاریابی و دیجیتال مارکتینگ بپردازد.
[box type=”shadow” align=”aligncenter” class=”” width=”770″]
برای آشنایی بیشتر با خدمات دیتاک در صنعت و سازمان خود با کارشناسان ما در ارتباط باشید.
[button color=”orange” size=”big” link=”https://dataak.com/%d8%a7%d8%b1%d8%aa%d8%a8%d8%a7%d8%b7-%d8%a8%d8%a7-%d8%af%db%8c%d8%aa%d8%a7%da%a9/” icon=”” target=”true” nofollow=”false”]تماس با دیتاک[/button] [/box]
در این مقاله گفتیم که چگونه شرکت‌های بیمه می‌توانند از روش‌های داده کاوی بهره‌مند شوند و از این طریق هزینه‌ها را کاهش داده، سود را افزایش دهند و مشتریان جدیدی بدست آورند، بعلاوه مشتریان فعلی را حفظ کرده و محصولات جدید را توسعه دهند. در نهایت می‌توان نتیجه گرفت که بخش بیمه با افزایش استفاده از داده کاوی، نرخ رشد فزاینده‌ای دارد. آینده بیمه در افزایش برنامه‌های محصول و بهبود سطح خدمات با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته داده کاوی تضمین شده‌تر خواهد بود.
