Verzekeraars

Privacyveilige en nauwkeurige risicobeoordelingen, schadeanalyse en marketingmodellen

Data innovation.

Verzekeraars behoren tot de data-innovators. Dat is geen verrassing, omdat risicoberekening de kern van hun activiteit is. Klantdata bevat veel potentie voor andere use cases op het gebied van marketing, customer experience en fraude detectie. Flexibele, snel bewegende start-ups veranderen de verzekeringsmarkt ingrijpend. Zij maken gebruik van nieuwe, op AI-gebaseerde diensten.

Verzekeraars zullen hun data- en analyseprocessen opnieuw moeten ontwerpen. De ontwikkeling van datacentrische AI- en analyseoplossingen is urgent. Traditionele verzekeraars die streven naar datagestuurd en datagebaseerd werken, ondervinden nog vele hindernissen.

Uitdagingen.

Verzekeraars kunnen gegevens niet gebruiken of delen vanwege privacy-beperkingen. Gebreken in demografische diversiteit of randgevallen kunnen onevenwichtigheden veroorzaken in analyses en voorspellingen. Het is ook tijdrovend en kostbaar om accurate gegevens op grote schaal te verzamelen.

Gevoelige en persoonlijke informatie over polishouders is streng gereguleerd. Wettelijke en regelgevende druk maken het erg moeilijk om effectief samen te werken met andere juridische entiteiten en landen of externe leveranciers. Een gebrek aan vermogen om risico’s en verzekeringsclaims nauwkeurig te evalueren, leidt echter tot onjuiste prijsstellings- en marketingbeslissingen.

... Verzekeraars behoren tot de data-innovators

... Verzekeraars zullen hun data- en analyseprocessen opnieuw moeten ontwerpen

Use cases

Nauwkeurige risicobeoordelingen en marktselectie

Completed Uitgebreide en betrouwbare klantprofielen

Verzekeraars hebben toegang nodig tot uitgebreide en betrouwbare datasets. Zonder is het onmogelijk om risico's te beoordelen, mogelijke uitkomsten nauwkeurig te modelleren en de beste markten te selecteren. Met synthetische data die echte klantprofielen en gedragingen nabootst, kunnen verzekeraars alsnog over een uitgebreide, betrouwbare dataset beschikken.

Verbeterde fraudedetectie

Solide en nauwkeurige fraudemodellen

Frauduleuze activiteiten en datalekken zijn een grote zorg voor verzekeraars. Het gebrek aan betrouwbare gegevens maakt het identificeren en beperken van deze bedreigingen lastig. Deze data is echter nodig om fraudemodellen te maken. Synthetische gegevens bieden hier uitkomst. Deze bieden toegang tot solide, nauwkeurige datasets die up-to-date zijn, representatief en voldoen aan wet- en regelgeving zoals de GDPR.

Schadeanalyse en targeting van bestaande klanten

Inzicht in gedrag en voorkeuren van klanten

Verzekeraars willen schadebeheerprocessen stroomlijnen en frauduleuze claims identificeren zonder vooringenomenheid. Ook willen ze nieuwe groeigebieden en kansen identificeren. Claimanalyse bevat echter gevoelige gegevens. Claimanalyse bevat echter gevoelige gegevens. De beperkingen die data-scientists ondervinden, maakt het erg lastig om modellen te bouwen. Synthetische data-analyse ondersteunt verzekeraars bij het identificeren van factoren die van invloed zijn op klantbehoud en het terugdringen van klanten die een polis opzeggen. Verzekeraars krijgen zo alsnog inzicht in het gedrag en de voorkeuren van klanten. Ze kunnen er zowel de targeting als klantenservice mee verbeteren.

Marketingmodellen

Cross-selling and up-selling through deep insight into customer behaviors

Verzekeringen behoren tot low-interest producten. Dat maakt het lastig om aan om cross-selling en up-selling te doen. Met diepgaand inzicht in het gedrag van klanten, is dit mogelijk. Daarvoor is echter toegang tot veel gegevens op detailniveau vereist. Bijvoorbeeld demografische gegevens, klantcontact, claims, reacties op marketingcampagnes, enz. Vanwege privacywetgeving zijn de benodigde persoonsgegevens niet beschikbaar. Met synthetische data kan een verzekeraar alsnog de benodigde inzichten vergaren voor cross- en upsell-campagnes. Omdat klanten doelgerichte informatie ontvangen, verhoogt het de Net Promoter Score (NPS) van deze campagnes.

Inzichten in klantervaring

Optimale balans tussen operationele efficiëntie en klanttevredenheid

Verzekeraars streven naar een evenwicht tussen operationele efficiëntie en klanttevredenheid. Een hoge klanttevredenheid vergt investeringen in onder meer een omvangrijk callcenter, training van callcentermedewerkers, selfservice, et cetera. Bovendien willen verzekeraars verschillende services aanbieden op basis van potentiële klantwaarde. Om een goed inzicht te krijgen in de relatie tussen klantinteracties en klanttevredenheid is persoonlijke informatie vereist. Deze data is vanuit het oogpunt van privacy niet beschikbaar. Met synthetische data kan dit wel, met waardevolle informatie en inzichten als resultaat.

Klantgegevens van tussenpersonen

Inzichten in klanten via intermediairs

Tussenpersonen beschermen hun gegevens zorgvuldig. Ze willen niet het risico lopen dat het hoofdkantoor klanten rechtstreeks benadert. Door synthetische gegevens te delen, krijgt het hoofdkantoor alsnog alle benodigde informatie voor allerlei analyses. Deze synthetische gegevens zijn op geen enkele manier terug te herleiden naar individuele klanten. Daarmee vormt het geen enkel risico voor de tussenpersonen.

HR-analyses

Analyses van medewerkers voor werving en selectie

Synthetische data is nuttig voor HR-analyses. Bijvoorbeeld om het hoofd te bieden aan de krapte op de arbeidsmarkt. Met dit type data is het mogelijk om analyses te maken van werknemers op basis van leeftijd, geslacht, afstand tot het werk, opleiding, et cetera.