Большие данные в страховании: всегда были, но не использовались

Зачем нужно знать семейное положение клиента.

В закладки

Знания о клиенте лежат в основе всех бизнес-процессов и решений страховых компаний. Часть этих процессов мы автоматизируем уже лет десять, и всё это время мы старались накопить побольше данных о клиенте, даже не имея возможности их обрабатывать. В 2016 году мы создали отдел исследования данных, чтобы научиться применять и капитализировать эту информацию.

В каком направлении мы решили двигаться

Мы определили, что большие данные помогут нам:

  • Персонализировать предложение для клиента.
  • Улучшить качество сервиса.
  • Эффективнее распознавать мошеннические схемы.
  • Выдвигать больше гипотез при создании новых продуктов и тарифов.

Автострахование — одно из основных направлений работы нашей компании, поэтому свой первый проект с использованием больших данные, мы решили посвятить розничным обладателям каско. Мы понимали, что если предложить обладателям автомобильной страховки более качественный сервис, то они останутся с компанией надолго.

Пилотным проектом стал «Ренессанс клуб». Основная его цель — персональный сервис с упрощённым урегулированием страхового случая. Клиент ускоренно получает направление на ремонт, а персональный менеджер помогает собирать документы и следить за процессами. Помимо этого, клиент может сам выбрать автосервис, пользоваться услугами такси или каршеринга на сумму до 20 тысяч рублей и получить расширенный лимит на эвакуацию при ДТП.

Что у нас было

Хранилище данных представляло собой огромную песочницу, которая пополнялась из разных источников. Информация в нём никак не была связана между собой, но вот, что у нас было:

  • Общие данные о клиенте, информация о его родственниках и, например, страховках в путешествиях.
  • Имущество клиента, вплоть до серийного номера двигателя автомобиля.
  • Данные по страховым случаям, к примеру, ущерб автомобиля, место ДТП и постановление от правоохранительных органов.

Так как данные данные хранились бессистемно, Пётр Иванов, застраховавший квартиру от пожара, был «клоном» человека, попавшего в ДТП.

С чего мы начали

Первым делом мы привели все данные к единым форматам и попробовали их связать, отталкиваясь от клиента. Так появилась единая клиентская запись: в неё подгружаются данные из разных систем, сами обрабатываются и очищаются от дубликатов. У Петра Иванова теперь есть личная карточка, из которой можно узнать, как часто он пользуется услугами страховой, сколько ему выплатили за прошлогодний угон, и на каком автомобиле он сейчас ездит.

Второй шаг: создание оценочной модели, которая учитывала 200 параметров — в основном из экономической плоскости. Мы несколько раз меняли формулу, стараясь сделать оценку клиентской лояльности справедливее.

Структурировав все знания, мы стали генерировать дополнительные данные о клиенте. Мы не понимали, что конкретно нам нужно, поэтому старались вывести как можно больше признаков. К примеру, нам так и не пригодился возраст, в котором клиент первый раз купил страховой полис, зато мы активно используем данные о родственных связях: люди в браке и с детьми водят автомобиль заметно аккуратнее.

Сейчас мы нашли ещё один признак — домохозяйственные связи. Если в ближайшем окружении потенциального клиента есть люди, подозреваемые в мошенничестве, то его нужно рассматривать намного пристальнее.

Наша формула состоит более чем из двух тысяч параметров: прямых и производных. Клиенты, у которых высокий оценочный балл, попадают в наш клуб и получают привилегии. При этом мы не забираем статус у клиента, если он стал попадать в неприятные истории.

Факторы, от которых зависит попадание в клуб: тип и частота ущерба, вероятность продления полиса и покупок других страховых продуктов. Одни из ключевых параметров — количество лет с нами и широта линейки приобретений. Наша цель заключается в создании модели, которая справедливо сегментирует клиентскую базу, основываясь только на аналитике.

Чем мы сейчас занимаемся

В «Ренессанс клубе» уже больше ста тысяч человек, но его расширение продолжится. С помощью поведенческих моделей мы строим прогнозы: сколько страховых продуктов приобретёт конкретный клиент, какие риски мы при этом несём, какую сумму выплатим за ущерб.

Точность прогноза растёт с количеством данных: по региону и стажу можно спрогнозировать, сколько страховых ситуаций случится и на какую сумму. Мы уже тестируем модель, которая покажет, сколько лет клиент будет страховаться именно у нас.

Есть и данные, до которых наши специалисты ещё не добрались. К примеру, можно анализировать информацию по ДТП: выявлять наиболее опасные маршруты, участки дороги, автомобили. На основе этой информации можно делать интерактивные карты или продукты, которые будут считать вероятность попадания в ДТП.

Похожая информация хранится и по угонам. Отчасти она уже используется — стоимость страхования напрямую связана с «угоняемостью» марки автомобиля, но ещё есть куда двигаться. Точно так же можно составить карту мест, вероятность угона в которых выше или создать продукт, который вовремя сигнализирует клиенту о потребности сменить противоугонную систему.

Также с помощью анализа данных мы успешно боремся с мошенничеством: находим зависимости и учитываем их при скоринге.

Мы активно развиваем технологическое направление, поэтому приглашаем на работу в московский офис аналитиков данных с зарплатой в 100–140 тысяч рублей. Нужно будет выполнить тестовое задание и пройти собеседование.

Условия
{ "author_name": "Ренессанс страхование", "author_type": "editor", "tags": [], "comments": 3, "likes": 26, "favorites": 14, "is_advertisement": false, "subsite_label": "renins", "id": 54157, "is_wide": true, "is_ugc": false, "date": "Sat, 29 Dec 2018 14:58:11 +0300" }
{ "id": 54157, "author_id": 231213, "diff_limit": 1000, "urls": {"diff":"\/comments\/54157\/get","add":"\/comments\/54157\/add","edit":"\/comments\/edit","remove":"\/admin\/comments\/remove","pin":"\/admin\/comments\/pin","get4edit":"\/comments\/get4edit","complain":"\/comments\/complain","load_more":"\/comments\/loading\/54157"}, "attach_limit": 2, "max_comment_text_length": 5000, "subsite_id": 231213 }

3 комментария 3 комм.

Популярные

По порядку

6

Это все конечно так классно. Но вы не хотите двинуться в направлении, направленном на прекращение нарушения закона в виде отказа в оформлении ОСАГО если прописка не СпБ или Мск ?
Можно начать например с тех у кого не было ни одного ДТП, потом уже совсем по закону делать все.

Ответить
0

"Одни из ключевых параметров — количество лет с нами..."
В этом месте вы теряете большой массив клиентов, которые сразу могут стать членами клуба по схожим параметрам. Кстати, вот тут и пригодится возраст, когда клиент первый раз приобрёл полис.
Оценочная модель должна быть разной в зависимости от групп - в итоге можно в разы увеличить точность прогнозов.

Ответить
0

то есть вы построили еще одну систему для управления рисками. ок

а в чём велью для клиентов? стало дешевле?
или может вы часть рынка отвоевали?

как вы эти данные монетизировали?
или просто построили красивые графики и статистику и отчитываетесь?

Ответить
0
{ "page_type": "article" }

Прямой эфир

[ { "id": 1, "label": "100%×150_Branding_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox_method": "createAdaptive", "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfl" } } }, { "id": 2, "label": "1200х400", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfn" } } }, { "id": 3, "label": "240х200 _ТГБ_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fizc" } } }, { "id": 4, "label": "240х200_mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "flbq" } } }, { "id": 5, "label": "300x500_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfk" } } }, { "id": 6, "label": "1180х250_Interpool_баннер над комментариями_Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "bugf", "p2": "ffyh" } } }, { "id": 7, "label": "Article Footer 100%_desktop_mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjxb" } } }, { "id": 8, "label": "Fullscreen Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjoh" } } }, { "id": 9, "label": "Fullscreen Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjog" } } }, { "id": 10, "disable": true, "label": "Native Partner Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyb" } } }, { "id": 11, "disable": true, "label": "Native Partner Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyc" } } }, { "id": 12, "label": "Кнопка в шапке", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "bscsh", "p2": "fdhx" } } }, { "id": 13, "label": "DM InPage Video PartnerCode", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox_method": "createAdaptive", "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "bugf", "p2": "flvn" } } }, { "id": 14, "label": "Yandex context video banner", "provider": "yandex", "yandex": { "block_id": "VI-223676-0", "render_to": "inpage_VI-223676-0-1104503429", "adfox_url": "//ads.adfox.ru/228129/getCode?pp=h&ps=bugf&p2=fpjw&puid1=&puid2=&puid3=&puid4=&puid8=&puid9=&puid10=&puid21=&puid22=&puid31=&puid32=&puid33=&fmt=1&dl={REFERER}&pr=" } }, { "id": 15, "label": "Плашка на главной", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "byudx", "p2": "ftjf" } } }, { "id": 16, "label": "Кнопка в шапке мобайл", "provider": "adfox", "adaptive": [ "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "byzqf", "p2": "ftwx" } } }, { "id": 17, "label": "Stratum Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fzvb" } } }, { "id": 18, "label": "Stratum Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "tablet", "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fzvc" } } }, { "id": 19, "label": "Тизер на главной", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "cbltd", "p2": "gazs" } } } ]
Компания отказалась от email
в пользу общения при помощи мемов
Подписаться на push-уведомления
{ "page_type": "default" }