تقریباً هر کسب‌وکاری مشتاق استفاده از یادگیری ماشین پیشرفته و علم داده در حوزه بیمه است تا شهرت خود را حفظ کند و با اتخاذ و اجرای برنامه‌های الگوریتمی تقریباً در هر زمینه‌ای، از جمله مراقبت‌های بهداشتی، خدمات مشتری و بیمه بصورت عاقلانه، کار خود را به پیش براند.

کسب و کارها در بخش بیمه با مشکلات مختلفی روبرو هستند. بیمه، یک بازار فوق العاده رقابتی است، به خصوص اکنون که مصرف‌کنندگان می توانند به راحتی، کسب و کارها را بصورت برخط (آنلاین) با هم مقایسه کنند. متأسفانه، درطی سال‌ها، سرمایه‌گذاری کمی در فناوری‌های نوظهور در صنعت بیمه انجام شده است. موارد استفاده فوق الذکر به عنوان پایه‌ای برای برنامه‌های کاربردی جدیدی است که شرکت‌های بیمه با درک مزایای یادگیری ماشین و علم داده در صنعت بیمه و اینکه چگونه می‌توانند خدمات مشتری را بهبود بخشند، توسعه خواهند داد.

تجربه ناخوشایند بیمه‌ای مشتریان ممکن است به کمک علم داده با چیزی سریع، راحت و با قیمت مناسب‌تر جایگزین شود. مصرف‌کنندگان در نهایت، بیمه قابل‌سفارشی‌سازی‌ را تجربه خواهند کرد. زیرا شرکت‌های بیمه می‌توانند با علم داده در بیمه سلامت و فناوری یادگیری ماشین، خواسته و نیاز مصرف‌کنندگان خود را بهتر درک کنند. علاوه بر این، علم داده ارتباط مشتریان با ارائه‌دهندگان بیمه را ساده‌تر می‌کند و احتمال خرید را افزایش می‌دهد. تمام راه‌های فوق برای نشان دادن نحوه استفاده از علم داده در صنعت بیمه مورد بحث قرار گرفته است.

علم داده در بیمه: موارد استفاده

کشف تقلب

تقلب‌های بیمه‌ای هر ساله هزینه‌های زیادی را برای شرکت‌های بیمه به همراه دارد. با این حال، شرکت‌ها اکنون می‌توانند فعالیت‌های متقلبانه، روابط مشکوک و الگوهای رفتاری زیرکانه را با استفاده از روش‌های مختلف و با کمک علم داده در پلت‌فرم‌ها و نرم افزارهای صنعت بیمه شناسایی نمایند.

یک جریان ثابت از داده‌ها باید به الگوریتم داده شود تا این تشخیص را فعال کند. مدل‌های آماری معمولاً توسط شرکت‌های بیمه برای شناسایی موثر تقلب استفاده می‌شوند. چنین مدل‌هایی بر اساس موارد قبلی تقلب هستند و آن‌ها را با استفاده از تکنیک‌های نمونه‌گیری بررسی می‌کنند. علاوه بر این، روش‌هایی برای مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده برای مطالعه و فیلتر کردن موارد تقلب استفاده می‌شود. یافتن ارتباط بین اقدامات مشکوک، به شناسایی طرح‌های کلاهبرداری که قبلاً کشف نشده بودند، کمک می‌کند. کشف تقلب یکی از مهم‌ترین و مفیدترین موارد استفاده از یادگیری ماشین در بیمه است.

طبقه‌بندی مشتریان

سطح کاملاً جدیدی از تبلیغات محصول و خدمات با فناوری‌های مدرن به دست آمده است. مشتریان معمولاً تقاضاهای متفاوتی از صنعت بیمه دارند. راهکارهای مختلفی در بازاریابی بیمه‌ای برای افزایش تعداد مشتریان و تضمین پویش‌های بازاریابی هدفمند استفاده می‌شود. در این راستا،‌ تقسیم‌بندی مشتری به عنوان یک روش حیاتی بکار گرفته می‌شود.

الگوریتم‌ها با یافتن مشترکات مشتریان در نگرش‌ها، علایق، رفتارها یا اطلاعات شخصی، آنها را بر اساس سن، جغرافیا، پیچیدگی اقتصادی و موارد دیگر دسته بندی می‌کنند. این تقسیم‌بندی، توسعه نگرش‌ها و راه‌حل‌های منحصربه‌فرد مربوط به مشتریان خاص را امکان‌پذیر می‌سازد. دسته‌بندی مشتری نمونه مناسبی از برنامه‌های بیمه برای یادگیری ماشین است.

در نتیجه، می‌توان خدمات شخصی‌سازی‌شده (سفارشی) را تولید کرد که برای هر بخش خاص مناسب بوده و سیاست‌های فروش متقابل را هدف قرار می‌دهد.

ارزیابی ریسک

استفاده از روش‌های ارزیابی ریسک در بخش بیمه تضمین می‌کند که می‌توان ریسک را پیش‌بینی کرد و با هدف کاهش زیان‌ها، در سطح کمینه نگه داشت. دو دسته اصلی ریسک، عبارتند از ریسک خالص و ریسک سوداگرانه . برای حفظ عملکرد مالی شرکت و جلوگیری از هر دو، به سازوکار ارزیابی ریسک نیاز داریم.

یافتن ریسک و علل آن، اولین گام در ارزیابی ریسک در موارد استفاده از یادگیری ماشین در بیمه است. این موارد به عنوان پایه‌ای برای محاسبات و پردازش داده‌ها عمل می‌کنند. در این زمینه، اغلب از مدل ماتریسی تحلیل استفاده می‌شود. این الگو، یک روش نظام‌مند برای ریسک داده‌های مرتبط در زمان ارائه می‌دهد. این روش بر اساس الگوریتم‌هایی است که اطلاعات مربوط به خطرات خاص را که از نظر ماهیت، ویژگی و تأثیر متفاوت هستند، شناسایی و جمع‌آوری می‌کند. سپس گروه‌های خطر احتمالی مورد ارزیابی قرار می‌گیرند. در نتیجه، ریسک کل شرکت از طریق ریسک گروه‌های مواجه پیش‌بینی می‌شود.

پیش‌بینی ارزش طول عمر مشتری

ارزش مادام العمر مشتریان (CLV) یک مفهوم پیچیده است که میزان ارزش مشتری برای یک کسب و کار را به عنوان شکاف بین درآمدهای به دست آمده و هزینه‌های متحمل شده در کل رابطه آینده با مشتری را بیان می‌کند.

کاربرد علم داده در صنعت بیمه برای تخمین ارزش مادام العمر مشتریان و پیش‌بینی سودآوری مشتری برای بیمه‌گر انجام می‌شود و از داده‌های رفتار مصرف‌کننده اغلب در این زمینه استفاده می‌گردد. روش‌های مبتنی بر رفتار بیشتر برای پیش‌بینی فروش متقابل و حفظ مشتریان بهره‌برداری می‌شوند. اخیراً، ارزش پولی یک مشتری برای یک کسب و کار و تناوب آن، متغیرهای مهمی در برآورد درآمدهای آتی محسوب می‌شوند. برای ارائه تخمین، الگوریتم‌ها تمام داده‌ها را جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل می‌کنند. این امکان، پیش‌بینی اینکه آیا مشتریان بر اساس رفتار و نگرش خود، سیاست‌های خود را حفظ یا لغو می‌کنند، ممکن می‌سازد. همچنین، پیش‌بینی ارزش مادام العمر مشتریان ممکن است برای توسعه راهبردهای بازاریابی مفید باشد، زیرا بینش‌های مشتری را در اختیار شما قرار می‌دهد. علم داده در بیمه عمر کاربرد قوی در پیش بینی ارزش مادام العمر مشتریان دارد.

کمک مجازی به مشتریان

علم داده در شرکت‌های بیمه به شدت در کمک‌های مجازی استفاده می‌شود. بسیاری از ارائه‌دهندگان بیمه از ربات‌های سخنگو (چت‌بات‌) با ظاهری فانتزی استفاده می‌کنند که زمان حضور مشتری در وب‌سایت، ظاهر می‌شوند. این دستیاران مجازی یا چت‌بات‌ها می‌توانند به گونه‌ای طراحی شوند که بهترین پاسخ را به سوال کاربر ارائه دهند. بهره‌برداری از یادگیری ماشین در یک سیستم مبتنی بر ربات‌سخنگو برای دستیابی به هدف مورد نظر، یعنی همان جذب مشتری از طریق راهنمایی مناسب، مفید خواهد بود.