Data science

อนาคตของการวิเคราะห์เชิงทำนายในอุตสาหกรรมประกันภัย

บิ๊กดาต้าเป็นหนึ่งในอุตสาหกรรมที่เติบโตอย่างรวดเร็วที่สุดในโลก และมีมูลค่าถึง 169 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ 169 โดยคาดว่าจะ เข้าใกล้เป้าหมาย $ พันล้านภายในสิ้นปีหน้า แม้จะมีอิทธิพลด้านการเงินในโลกอยู่แล้ว อุตสาหกรรมก็ยังคงค้นหาตัวเอง และมีการใช้ข้อมูลใหม่ๆ (และงานใหม่สำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูล) อยู่ตลอดเวลา รวมถึงการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ตั้งแต่วิดีโอเกม การดูแลสุขภาพ ไปจนถึงกีฬา บุคคลที่มีภูมิหลังและความเชื่อในการวิเคราะห์กำลังก้าวไปสู่แถวหน้าของอุตสาหกรรมที่เกี่ยวข้อง และอุตสาหกรรมประกันภัยก็ไม่ต่างกัน อัตราการประกันขึ้นอยู่กับแนวโน้มในกลุ่มประชากรที่กำหนด และชายหนุ่มมักจะจ่ายค่ารถที่แน่นอนมากกว่าผู้หญิงวัยกลางคน เนื่องจากข้อมูลแสดงให้เห็นว่าชายหนุ่มมีแนวโน้มที่จะเกิดอุบัติเหตุ นั่นเป็นตัวอย่างง่ายๆ ของการใช้ข้อมูลในการประกันภัย แต่เมื่อความสามารถในการแบ่งปันข้อมูลมีการพัฒนาและมีความปลอดภัยมากขึ้น ความสามารถในการใช้งานข้อมูลในรูปแบบต่างๆ ก็เช่นกัน รวมถึงการทำนายสำหรับอนาคต หรือที่เรียกว่าการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ Predictive Analytics คืออะไร? เมื่อวิธีการวิเคราะห์และวิทยาศาสตร์ข้อมูลรวมกันเพื่อมุ่งเน้นไปที่อนาคต ผลลัพธ์ก็คือการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ใช้ข้อมูลแนวโน้มในอดีตและปัจจุบัน และวิธีการคำนวณขั้นสูงสุดเพื่อวาดภาพสุภาษิตสำหรับนักวิเคราะห์เกี่ยวกับความหมายของข้อมูลในอดีตและปัจจุบันสำหรับอนาคตของอุตสาหกรรมที่กำหนด อีกขั้นหนึ่งคือแมชชีนเลิร์นนิง โดยที่โปรแกรมวิเคราะห์ไม่จำเป็นต้องตั้งโปรแกรมด้วยข้อมูลอีกต่อไป พวกเขาเพียงแค่รับมันเข้าไปและเปลี่ยนการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์โดยอัตโนมัติ ดังนั้นชื่อ “แมชชีนเลิร์นนิง” Predictive Analytics ส่งผลต่ออุตสาหกรรมประกันภัยในปัจจุบันอย่างไร การใช้งานหลักประการหนึ่งของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในอุตสาหกรรมประกันภัยคือการประเมินความเสี่ยง ไม่ว่าจะเป็นชีวิต รถยนต์ บ้าน หรืออย่างอื่น บริษัทประกันภัยจะต้องชั่งน้ำหนักทุกอย่างเกี่ยวกับลูกค้ารายใดรายหนึ่งเพื่อกำหนดอัตราค่าประกันของพวกเขา หากต้องการใช้ประกันภัยรถยนต์เป็นตัวอย่างอีกครั้ง บริษัทต่างๆ จะดูประวัติการขับขี่ อายุ สถานที่ และอื่นๆ เพื่อกำหนดอัตรา เมื่อนำข้อมูลนี้เข้าระบบแล้ว ก็สามารถนำไปเปรียบเทียบกับบุคคลอื่นๆ ที่มีข้อมูลประชากรใกล้เคียงกัน และสามารถพิจารณาได้ว่าบุคคลที่คล้ายกันนั้นทำได้ดีเพียงใดเมื่อเทียบกับการประกันภัย (สำหรับรถยนต์ นี่อาจหมายความว่าพวกเขาชนกันมาก มี พวงของตั๋วเร่งหรือมีประวัติส่งเสียงดังเอี้ย) ในการประกันชีวิต บันทึกสุขภาพมักเป็นหัวข้อหลักของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ เนื่องจากวิวัฒนาการในการแบ่งปัน EHR ช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถใช้วิธีการที่คล้ายกันในการประกันภัยรถยนต์เพื่อกำหนดอนาคตที่อาจจะเกิดขึ้นสำหรับลูกค้าที่มีประวัติทางการแพทย์ร่วมกัน ในท้ายที่สุด เป็นที่ทราบกันดีว่าบริษัทประกันภัยทำผิดด้วยความระมัดระวัง ดังนั้น การเพิ่มขึ้นของข้อมูลที่เกี่ยวข้องจะช่วยประหยัดเงินของผู้บริโภคได้บ่อยกว่าที่ต้องจ่าย Predictive Analytics จะส่งผลต่ออุตสาหกรรมประกันภัยในวันพรุ่งนี้อย่างไร การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์รุ่นเยาว์เพียงอย่างเดียวทำให้มันน่าสนใจเพราะมีการค้นพบความสามารถเพิ่มมากขึ้นเรื่อยๆ และอุตสาหกรรมประกันภัยก็ถือว่าเช่นเดียวกัน มีการลงทุนที่สำคัญในอุตสาหกรรม และเมื่อเร็ว ๆ นี้ Forbes ได้เผยแพร่บทความที่สนับสนุนการลงทุนในการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ เมื่อคำนึงถึงแนวโน้มนี้ ผู้บริโภคจึงถามตัวเองอยู่แล้วว่า “คุณใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์อย่างไร” หมายความว่าผู้บุกเบิก (ในแง่ของการใช้ข้อมูลประกัน) สามารถดึงดูดผู้บริโภคดังกล่าวได้มากขึ้น พวกเขามีแนวโน้มที่จะเปลี่ยนไปใช้บริษัทประกันที่มองการณ์ไกลมากขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อความมุ่งมั่นของพวกเขาในการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์หมายถึงการประหยัดเงินสำหรับผู้บริโภคเหล่านั้น นอกจากนี้ บริษัทที่ใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จะเติบโตในอัตรา 7% เร็วกว่าบริษัทอื่นๆ ที่ไม่ใช้ อนาคตของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในการประกันภัยมีแนวโน้มที่จะเป็นรุ่นที่ปรับปรุงแล้วของสิ่งที่เกิดขึ้นแล้ว แต่เนื่องจากอุตสาหกรรมยังอายุน้อยมาก การคอยจับตาดูวิวัฒนาการใหม่ในการใช้ข้อมูลอาจหมายถึงการอยู่ข้างหน้าธุรกิจที่จริงจัง เส้นโค้งที่อาจเกิดขึ้นจากอุตสาหกรรมข้อมูลที่กำลังเติบโตอย่างรวดเร็วนี้

  • บ้าน
  • Business
  • Data science
  • Marketing
  • Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Back to top button