Από το ΙΑΤ Insurance Group
Η τεχνολογία αναδιαμορφώνει τον ασφαλιστικό κλάδο, από τις αποζημιώσεις και τα κανάλια διανομής έως το underwriting και την τιμολόγηση. Τι μπορούν και πρέπει να κάνουν οι επιχειρήσεις για να είναι καινοτόμες αναφορικά με τη διαχείριση και την εισαγωγή των δεδομένων στα μοντέλα τους;
1. Κατανόηση του μοντέλου δεδομένων της κάθε επιχείρησης
Κάθε επιχείρηση είναι δομημένη διαφορετικά και έχει μια μοναδική «γλώσσα» δεδομένων που περιγράφει τις πληροφορίες που είναι σημαντικές για τις δραστηριότητές της. Στον ασφαλιστικό κλάδο, αυτή η «γλώσσα» επικεντρώνεται συχνά στην περιγραφή των πολιτικών, των ασφαλίστρων, των καλύψεων, των απαιτήσεων, της τιμολόγησης και των δεδομένων των πελατών. Προκειμένου ένας επιχειρηματικός εταίρος να μοιραστεί τα δεδομένα του με έναν ασφαλιστικό φορέα, τα δεδομένα του πρέπει να «μιλούν την ίδια γλώσσα» με τον ασφαλιστικό φορέα. Ορισμένες εταιρείες έχουν ήδη ένα μοντέλο δεδομένων που μπορεί να χρειάζεται προσαρμογή, ενώ άλλες εταιρείες πρέπει να ξεκινήσουν από το μηδέν. Είτε έτσι είτε αλλιώς, η γνώση του τρέχοντος μοντέλου δεδομένων – και όπου μπορεί να έχει κενά για τους επιθυμητούς επιχειρηματικούς σκοπούς – είναι ένα καλό σημείο για να ξεκινήσετε. Ο στόχος είναι πρώτα να κατανοήσετε τον τρόπο οργάνωσης των δεδομένων, καθώς και τις προβλεπόμενες επιχειρηματικές τους χρήσεις, ώστε μια εταιρεία να μπορεί να σχεδιάσει την κοινή χρήση τους.
Υπάρχουν μερικοί ορισμοί δεδομένων του ασφαλιστικού κλάδου Περιουσίας και Ατυχημάτων που μπορούν να χρησιμοποιήσουν οι επιχειρηματικοί εταίροι για να ανταλλάσσουν δεδομένα πιο εύκολα: ISO και ACORD.
Το ISO έχει πολλά πρότυπα που σχετίζονται με τα δεδομένα ασφάλισης και εστιάζει κυρίως στην τυποποίηση του ορισμού των εντύπων, των καλύψεων, του κόστους ζημιών και της στατιστικής αναφοράς. Το ACORD από την άλλη, ορίζει πρότυπα σχετικά με την οργάνωση και την ανταλλαγή λεπτομερειών συμβολαίων και απαιτήσεων για συγκεκριμένους κλάδους ασφάλισης μεταξύ εταιρειών. Αυτά τα πρότυπα εξορθολογίζουν την ανταλλαγή δεδομένων, έτσι ώστε οι οργανισμοί να αντιπροσωπεύουν μια πολιτική ή να διεκδικούν αποζημίωση με τον ίδιο τρόπο κατά την ενοποίηση συστημάτων και διαδικασιών.
Η χρήση προτύπων όπως αυτά μπορεί να οδηγήσει σε σημαντικά λιγότερη προσπάθεια από το να χρειάζεται να ξοδευτεί χρόνος για να καταλήξουν τα μέρη σε συμφωνία σχετικά με το πώς να γίνει κάτι από το μηδέν. Ανεξάρτητα από το πρότυπο που χρησιμοποιείται, το κλειδί είναι να συμφωνήσετε σε έναν κοινό ορισμό των ασφαλιστικών δεδομένων που θα χρησιμοποιηθούν από κοινού.
2. Υιοθέτηση βέλτιστων πρακτικών για την ασφάλεια των δεδομένων και το απόρρητο
Τα δεδομένα ασφάλισης συχνά περιλαμβάνουν προσωπικές πληροφορίες που, σε λάθος χέρια, θα μπορούσαν να είναι επιζήμιες. Η προστασία ευαίσθητων πληροφοριών είναι απαραίτητη, γι’ αυτό υπάρχουν κανόνες που υπαγορεύουν τον χειρισμό και την κοινή χρήση δεδομένων. Είναι σημαντικό οι ασφαλιστικές εταιρείες και οι επιχειρηματικοί τους εταίροι να συνεργάζονται για να αναπτύξουν πρότυπα και πρακτικές απορρήτου και ασφάλειας. Η κρυπτογράφηση είναι μια τέτοια πρακτική που βοηθά στην προστασία της κλοπής και της κακής χρήσης δεδομένων. Ουσιαστικά, μετατρέπει τις πληροφορίες σε μια κωδικοποιημένη μορφή που δεν μπορεί να διαβαστεί ή να υποβληθεί σε επεξεργασία εκτός εάν αποκρυπτογραφηθεί από έναν αξιόπιστο και εξουσιοδοτημένο συνεργάτη.
3. Βεβαιότητα ότι θα υπάρξουν ρυθμιστικές αλλαγές και προετοιμασία για αυτό
Η φύση του ασφαλιστικού κλάδου αλλάζει συνεχώς, ειδικά όταν πρόκειται για κανονισμούς σε εθνικό επίπεδο. Εάν η νέα νομοθεσία απαιτεί την ταχεία εφαρμογή μιας αλλαγής, η πρόσβαση σε ένα ευρύ φάσμα σχετικών δεδομένων μπορεί να βοηθήσει τις εταιρείες να προσαρμοστούν γρήγορα για να συμμορφωθούν. Εάν μια επιχείρηση δεν έχει τον έλεγχο των δεδομένων της και δεν έχει έναν τρόπο να επικοινωνήσει αποτελεσματικά τον αντίκτυπο της αλλαγής των κανόνων, έχει μπει ήδη σε μια δυνητικά δύσκολη κατάσταση συμμόρφωσης.
4. Με το βλέμμα πάντα μπροστά στην αναδυόμενη τεχνολογία
Καθώς ο κλάδος εξελίσσεται και ο όγκος των δεδομένων που συλλέγονται συνεχίζει να αυξάνεται, οι ασφαλιστικές θα χρησιμοποιούν ακόμη περισσότερο την τεχνητή νοημοσύνη (AI) και τη μηχανική μάθηση (ML) για να λαμβάνουν τεκμηριωμένες αποφάσεις. Ορισμένες εταιρείες αιχμής χρησιμοποιούν αλγόριθμους machine learning για να λαμβάνουν πιο γρήγορες αποφάσεις για underwriting μέσω της δυνατότητας που δίνει η μηχανική μάθηση για κατανόηση μεγάλων συνόλων δεδομένων και για αξιολόγηση του κινδύνου σε λεπτά ή και δευτερόλεπτα. Επίσης, η τεχνητή νοημοσύνη και η μηχανική μάθηση θα μπορούσαν να αυτοματοποιήσουν τις πιο εμπορευματοποιημένες εργασίες underwriting και επεξεργασίας αξιώσεων, επιτρέποντας στους ειδικούς να επικεντρωθούν σε πιο περίπλοκες καταστάσεις που απαιτούν ανθρώπινη επαφή. Πολλές από αυτές τις τεχνολογίες έχουν ήδη τεθεί σε εφαρμογή στον ασφαλιστικό κλάδο και όχι μόνο.
Το Blockchain είναι ένα άλλο παράδειγμα μιας αναδυόμενης τεχνολογίας που μπαίνει και στον πυρήνα των ειδησεογραφικών τίτλων λόγω της σχέσης της με τα κρυπτονομίσματα. Είναι ένας αυτόματος και ασφαλής τρόπος ανταλλαγής δεδομένων που, ενώ βρίσκονται σε αρχικό στάδιο, μπορεί τελικά να ανθίσουν στην ασφαλιστική αγορά. Η υιοθέτηση του από τον κλάδο είναι η μεγαλύτερη πρόκληση που αφορά σε οποιαδήποτε νέα τεχνολογία, αλλά οι εταιρείες με εμπειρία στον χώρο των ασφαλίσεων γνωρίζουν καλά ότι είναι σημαντικό να ακολουθούν συνεχώς τις τάσεις που θα μπορούσαν να διαμορφώσουν το μέλλον.
No comment yet, add your voice below!