Prediktiv analyse forvandler forsikringsbransjen

Prediktiv analyse innebærer bruk av data, maskinlæring og statistiske algoritmer for å beregne sannsynligheten for fremtidige utfall. Målet med en slik banebrytende analyse er å bruke kunnskap om tidligere hendelser til å få en vurdering av hva som vil skje i fremtiden. Slik teknologi er nyttig i mange sektorer, men spesielt i forsikringsbransjen.

Hvorfor nå?

Forsikringsselskaper tar i økende grad bruk av prediktiv analyse for å øke inntektene og konkurransefortrinnet. En av hovedårsakene er at prediktiv teknologi som kunstig intelligens og annen programvare har blitt billigere og lettere tilgjengelig for forsikringsselskaper.

En annen årsak er at det under tøffere økonomiske forhold er viktig for forsikringsselskaper å få et konkurransefortrinn mot konkurrerende selskaper. Bruk av prediktiv analyse gjør at forsikringsselskaper kan redusere kostnadene og få sine ansatte til å fokusere på de viktigste oppgavene.

Oppdagelse av svindel

Prediktiv analyse kan brukes av forsikringsselskaper for å identifisere forsikringssvindel. Hvert år går forsikringsselskaper glipp av store inntekter på grunn av falske eller uforholdsmessige store forsikringskrav. Ved å benytte den nyeste prediktive teknologien kan bedrifter identifisere svindel på en mye raskere og enklere måte enn før.

I tillegg til å oppdage forsikringssvindel kan helseforsikringsbransjen bruke prediktiv analyse for å identifisere pasienter som er i fare for å få kroniske sykdommer. Helseforsikringsselskaper kan bruke slike opplysninger til å finne ut hvilke inngrep som vil være de beste for pasienten. Ofte kan dette føre til økonomiske besparelser, både for pasienten og forsikringsselskapet.

Nøyaktig risikovurdering

Risikovurdering er et av de viktigste aspektene for ethvert forsikringsselskap. Aktuarer prøver å forutsi risiko og ta beslutninger basert på slike prediksjoner, på samme måte som prediksjonene fungerer for et spill hos Unibet Tipping. Utvikling av modeller for å forutsi risiko kan være tidkrevende, men prediktiv analyse gjør denne prosessen mer effektiv.

Maskinlæring og kunstig intelligens kan behandle store datamengder på kort tid og gi nøyaktige prediksjonsmodeller til forsikringsselskaper. Målet er at prediktiv analyse skal kunne brukes som en veiledning for beslutningstaking, og la aktuarer heller bruke mer tid på å fokusere på mer kompliserte og viktige oppgaver.

Ytterligere databehandling

Det er en kjensgjerning at det er en global mangel på dataanalytikere, noe som er et problem som særlig rammer forsikringsbransjen. Forsikringsselskaper trenger dataanalytikere til å behandle data og se etter trender i resultatene. Prediktiv analyse kan bidra stort i å redusere dette problemet.

Noen forsikringsselskaper har begynt å kombinere programvare med kunstig intelligens sammen med datavitenskapelige teknikker, slik at ikke-teknisk personell nå har en mulighet til å kjøre tester uten dataanalytikere til stede. Når disse tekniske hindringene fjernes, betyr det at personer med ulike kompetanser kan bidra til å forbedre prediktiv analyse i eget forsikringsselskap.

Oppsummering

Samlet sett er det ikke tvil om at det finnes dusinvis av fordeler ved å ta i bruk prediktiv analyse i forsikringsbransjen. Bruk av slik teknologi hjelper selskaper med å kutte kostnader og jobbe på en mer moderne og effektiv måte. De kan bruke prediktiv analyse for å oppdage forsikringssvindel samt for å gjøre risikovurderingen mer nøyaktig. Til slutt kan denne avanserte teknologien brukes til å erstatte dataanalytikere og gjøre det mulig for forsikringsselskaper å kjøre flere tester.