Новая нефть финансовой сферы. Как данные помогают в работе страховых компаний

Автор: Иван Земсков, директор департамента управления данными СК «Росгосстрах»

Эпоха больших данных изменила бизнес-процессы во многих сферах бизнеса, и страхование не стало исключением. Почему же данные стали «новой нефтью»? Этот тезис уже много лет является путеводной звездой для технологичных компаний, мы тут лишь напомним, что сегодня данные — это ценный стратегический актив, позволяющий точнее управлять бизнесом, ускоряющий процессы принятия решений и получения обратной связи по ним. А именно скорость изменений и их эффективность один из ключевых элементов успешного бизнеса. В этой статье посмотрим на несколько из множества направлений, как страховые компании используют данные, какие бизнес-процессы можно автоматизировать с их помощью и какие тренды могут определять будущее страхового рынка.

Каждый бизнес или каждую компанию привычно делить на два больших направления — это работа во фронте и бэк-офисе. Конечно реальность сложнее и разнообразнее, но мы для упрощения используем такой подход и примеры использования больших массивов информации разделим аналогично.

Фронт-офис: на первой линии работы с клиентами

Находить справедливую цену. Большие данные во фронте используются для анализа рисков и определения страховых тарифов. Сбор и обработка информации о клиентах, их поведении и истории страховых случаев позволяют более точно оценить вероятность наступления страховых событий. Это помогает страховщикам разработать более справедливые и конкурентоспособные условия страхования для разных категорий клиентов.

Предлагать релевантные продукты и персонализировать предложения. Анализ предпочтений и поведения клиентов позволяет страховщикам предлагать более персонализированные продукты и услуги. Например, на основе данных о вождении можно предложить автовладельцу страховку с учётом его стиля вождения, что может сделать предложение более привлекательным и выгодным для клиента. Это касается и помощи в формировании комплексных предложений, которые, например, сочетают страхование жилья, покупку продукта для автомобиля и страховки для защиты здоровья.

Помогать клиенту получить дополнительную защиту. Развивая предыдущий тезис, можно утверждать, что знания о клиенте помогают предложить клиенту компании дополнительные возможности обезопасить себя, которые могут его заинтересовать. Например, клиентам, оформившим ОСАГО, компания может предложить и каско. Или предложить клиенту с престижной машиной дополнительные сервисы. Аналитика показывает, что до 30% клиентов ОСАГО соглашаются на покупку более продвинутой страховки. Более сложные стратегии кросс-продаж включают страхование детей или предложения по страхованию от несчастных случаев с телемедицинскими сервисами.

Бороться с мошенничеством. Кроме того, большие данные применяются для выявления потенциальных мошеннических схем. Анализ больших объёмов информации позволяет обнаружить аномалии и закономерности, которые могут указывать на мошенничество. Например, можно выявить повторяющиеся схемы подачи заявлений о страховых случаях или подозрительные совпадения в описаниях происшествий. Это помогает страховым компаниям минимизировать финансовые потери и повысить доверие клиентов.

Бэк-офис: что скрыто от глаз

Оптимизировать бизнес-процессы. Большие данные в бэк-офисе страхования используются для оптимизации внутренних процессов и повышения эффективности работы компании. Сбор и анализ информации о времени обработки и учета договоров, заявлений об убытках скорости выплат и других операционных показателях позволяют выявить узкие места и оптимизировать рабочие процессы. Например, если операционист обрабатывает всего один-два договора в месяц, компания может пересмотреть бюджет на этот процесс. Это способствует росту эффективности компании и улучшению качества обслуживания.

Обеспечивать финансовую устойчивость. Кроме того, анализ больших данных помогает в управлении рисками и финансовом планировании. Страховщики могут анализировать исторические данные о страховых случаях, выплатах и доходах для прогнозирования будущих тенденций и корректировки тарифной политики. Это позволяет более точно оценивать потенциальные риски и оптимизировать резервы, что способствует финансовой устойчивости компании.

Управлять продажами и мотивацией сотрудников. Данные используются для оценки выполнения планов продаж и других показателей эффективности партнёрской и агентской сети. В личных кабинетах менеджеров отображаются динамика продаж, прогресс по плану и размер возможной премии. Это мотивирует сотрудников достигать поставленных целей, вовремя осуществлять коммуникацию для сохранения наших отношений с клиентами.

Снижать объем ручной рутины. Также большие данные применяются для автоматизации рутинных задач и снижения вероятности ошибок. Например, с помощью алгоритмов машинного обучения можно автоматизировать проверку документов, расчёт страховых тарифов и выявление аномалий в данных. Это не только ускоряет обработку информации, но и снижает риск человеческих ошибок, что повышает общую надёжность и эффективность бэк-офисных операций.

Будущее страхового бизнеса: автоматизация и предиктивная аналитика

Вот чего мы ожидаем в сфере развития страховой аналитики:

Рост автоматизации рутинных процессов. На самом деле, поле для автоматизации очень большое — от исправление ошибок в фамилиях клиентов и до автоматической очистки данных.

Моделирование и предиктивный анализ. Это будет применяться в оценке рисков и прогнозировании вероятности покупки тех или иных продуктов.

Развитие чат-ботов и LLM (Large Language Models). В перспективе могут сильно облегчить работу операторов колл-центров и сократить нагрузку на них, но пока менеджеры и автоматизированные системы дешевле.

Большие данные стали неотъемлемой частью страхового бизнеса. Они позволяют не только персонализировать страховые продукты, но и повышать операционную эффективность, выявлять мошеннические схемы и оптимизировать продажи. Компании, которые научатся лучше хранить, систематизировать и анализировать данные, получат конкурентное преимущество и займут лидирующие позиции на рынке.