बीमा में डेटा साइंस का भविष्य: एनालिटिक्स गैराज से फैक्ट्री तक का बदलाव

प्रतिस्पर्धी बने रहने के लिए, बीमा संगठनों को अपने डेटा से प्राप्त होने वाली अंतर्दृष्टियों और मूल्य को बड़े पैमाने पर बढ़ाना होगा। इस हालिया वेबिनार के दूसरे भाग में, Allianz Benelux के रीजनल चीफ डेटा एंड एनालिटिक्स ऑफिसर सुदामन थोप्पन मोहनचंद्रलाल बताते हैं कि डेटा साइंस की क्षमता का पूर्ण लाभ उठाने के लिए बीमा संगठनों को किन प्रमुख कदमों की आवश्यकता है।

डेटा साइंस गैराज से फैक्ट्री तक

वेबिनार में, सुदामन बीमा उद्योग में डेटा साइंस के वर्तमान उपयोग को एक एनालिटिक्स गैराज के रूप में वर्णित करते हैं। संगठन यह तो मानते हैं कि बिग डेटा एक प्राथमिकता है, लेकिन वे इसे सभी निर्णयों में प्रभावी रूप से नहीं अपना रहे हैं।

IBM की रिपोर्ट है कि जहाँ 71% बीमाकर्ताओं के पोर्टफोलियो में डेटा-निर्भर उत्पाद हैं, वहीं कई के पास डेटा साइंस और मशीन लर्निंग को स्केल करने के लिए सुसंगत डेटा रणनीति नहीं है। सुदामन उस अंतिम लक्ष्य की तुलना एक एनालिटिक्स फैक्ट्री से करते हैं, जिसकी ओर संगठनों को बढ़ना चाहिए। यहाँ, संगठन सभी निर्णयों में बड़े पैमाने पर डेटा का लाभ उठाते हैं, जिससे तीन प्रमुख फायदे मिलते हैं:

1. वृहद वित्तीय संभावनाएँ: मशीन लर्निंग उपयोग मामलों के माध्यम से कोर व्यवसाय को स्केल करने के कई अवसर।
2. बाजार में प्रवेश करने वाले नए प्रतिस्पर्धियों पर बढ़त: विघटनकारी डेटा और एनालिटिक्स-चालित बिज़नेस मॉडल वाले नए प्रतिस्पर्धियों से टकराने के लिए डेटा-आधारित निर्णय आवश्यक हैं।
3. कोर व्यवसाय का विस्तार करने की नई संभावनाएँ: कोर व्यवसाय के लिए अधिक समझदारी से निर्णय लेने पर, आज के कोर से बाहर नए बिज़नेस मॉडलों में विस्तार करने के लिए संसाधन उपलब्ध होते हैं। इन अगली पीढ़ी की कुछ सेवाओं का वर्णन Capgemini ने यहाँ किया है।

फिर भी, ऐसे स्पष्ट अवरोध मौजूद हैं जो बीमाकर्ताओं को एनालिटिक्स फैक्ट्रियों को स्केल करने से रोक रहे हैं। वेबिनार में इनमें से कुछ सूचीबद्ध किए गए हैं

अवरोध #1: अस्पष्ट गवर्नेंस

एनालिटिक्स फैक्ट्री तक पहुँचने का पहला कदम स्पष्ट गवर्नेंस है। इस वेबिनार में, Ingredion Inc. के मैनेजर, डेटा गवर्नेंस और AI, एरन स्टबरफील्ड बताते हैं कि डेटा गवर्नेंस, डेटा गोपनीयता कानूनों से उत्पन्न व्यावसायिक जोखिम को कम करता है क्योंकि यह डेटा के बारे में स्पष्टता प्रदान करता है। यह स्पष्टता उन निर्णयों में अधिक भरोसा भी पैदा करती है जो इसी डेटा के आधार पर किए जाते हैं। McKinsey का तर्क है कि जब गवर्नेंस के अभाव में डेटा की गुणवत्ता और उपलब्धता कमजोर होती है, तो कुछ विभागों में कर्मचारियों के समय का 30% से अधिक हिस्सा गैर-मूल्य-वर्धित कार्यों में नष्ट होता है। एक डेटा साइंस फैक्ट्री बनाने के लिए स्पष्ट गवर्नेंस अनिवार्य है।

अवरोध #2: प्रमुख प्रतिभा की कमी

अगला कदम संगठन के भीतर डेटा साइंस प्रतिभा का विकास करना है। इन कौशलों को तीन मुख्य भूमिकाओं में बाँटा जा सकता है:

1. डेटा साइंटिस्ट: अनुप्रयुक्त गणित की पृष्ठभूमि और डेटा माइनिंग, सांख्यिकी, मशीन लर्निंग, तथा कंप्यूटर साइंस जैसे क्षेत्रों में तकनीकी कौशल आवश्यक। इनका मुख्य काम मूल्यवान उपयोग मामलों के लिए एल्गोरिदम बनाना है।
2. एनालिटिक्स इंजीनियर: सामान्यतः डेटा साइंस पृष्ठभूमि के साथ कंप्यूटर साइंस और प्रोग्रामिंग कौशल पर अधिक जोर। इनकी भूमिका डेटा साइंटिस्ट के एल्गोरिदम को लेकर उन्हें प्रोडक्शन वातावरण के लिए स्केलेबल बनाना है।
3. एनालिटिक्स ट्रांसलेटर: डेटा साइंस और बिज़नेस दोनों में पृष्ठभूमि। इनका कार्य व्यावसायिक समस्याओं को तकनीकी भाषा में अनुवाद करना और मॉडल के आउटपुट को व्यावसायिक समाधानों में बदलना है।

डेटा प्रतिभा की कमी के बीच, इन कौशलों को बड़े पैमाने पर विकसित करना चुनौतीपूर्ण हो सकता है। इसलिए, संगठनों को लर्निंग कल्चर बनाकर आंतरिक रूप से अपस्किलिंग करनी चाहिए। डेटा साइंस फैक्ट्री तक पहुँचने के लिए ये सभी भूमिकाएँ आवश्यक हैं।

एक बार ये भूमिकाएँ भर जाने पर, फैक्ट्री की क्षमता सिद्ध करने के लिए त्वरित लाभ देने वाली परियोजनाएँ चुनी जा सकती हैं। इन त्वरित लाभों को फिर सिस्टमेटाइज़ कर, फुल-स्टैक डेटा प्रोडक्ट्स के साथ एनालिटिक्स प्रक्रिया को प्रोडक्शन में स्केल किया जा सकता है। ये सभी लाभ सही टीम बनाने और आंतरिक रूप से प्रतिभा की कमी को दूर करने से आते हैं।

अवरोध #3: फ्रंटलाइन सहभागिता की कमी

तीसरा कदम फ्रंटलाइन कर्मचारियों को शामिल करना है। संगठन में हर किसी को डेटा-प्रवीण होना चाहिए। जो कर्मचारी ग्राहकों के सबसे निकट काम करते हैं, उन्हें तैनात किए जा रहे सिस्टम समझने चाहिए। उन्हें यह बताने में सक्षम होना चाहिए कि वे किसी ग्राहक के लिए किसी विशेष सेवा की अनुशंसा क्यों कर रहे हैं या सेवाओं की कीमतें जैसी हैं वैसी क्यों हैं। ग्राहकों के साथ प्रभावी संवाद—जो कि एनालिटिक्स फैक्ट्री बनाने के लिए आवश्यक है—फ्रंटलाइन सहभागिता से आता है। यही वह जगह है जहाँ डेटा कल्चर बनाना महत्त्व रखता है—जिस पर सुदामन ने एक अन्य DataCamp वेबिनार में चर्चा की थी।

अवरोध #4: प्रबंधन का ध्यान

अंततः, फैक्ट्री के सुचारु संचालन के लिए प्रबंधन की भागीदारी आवश्यक है। उन्हें संगठनात्मक परिवर्तन लाने के लिए डेटा प्रतिभा के साथ निकटता से काम करना चाहिए। उन्हें अपने व्यावसायिक ज्ञान और विशेषज्ञता का लाभ उठाकर, डेटा टीमों द्वारा विकसित नई तकनीक से संगठन के लिए वित्तीय प्रभाव और मूल्य संचालित करना चाहिए। निर्णय लेने वालों का पर्याप्त ध्यान न मिलने पर, फैक्ट्री के लाभ साकार नहीं हो पाएँगे।

यह जानने के लिए कि बीमाकर्ता अपने एनालिटिक्स गैराज को फैक्ट्री में कैसे स्केल कर सकते हैं, ऑन-डिमांड वेबिनार अवश्य देखें।