Saat ini, organisasi asuransi berperforma tinggi memanfaatkan data science untuk memajukan bisnis mereka di lingkungan yang kompetitif. Dalam webinar terbaru, Sudaman Thoppan Mohanchandralal, Regional Chief Data and Analytics Officer di Allianz Benelux, membahas kondisi terkini data science di asuransi dan berbagai use case menarik machine learning di industri ini.
Mengapa Data Science Bernilai di Industri Asuransi Saat Ini
Belakangan ini, permintaan di industri bergeser ke layanan yang lebih personal daripada yang menargetkan pasar massal. Laporan McKinsey ini menggambarkan pergeseran yang dirujuk Sudaman. Laporan tersebut menjelaskan bagaimana hubungan satu-ke-satu yang mendalam dapat dibangun dengan konsumen dalam skala besar melalui pemasaran dan penawaran layanan yang dipersonalisasi secara strategis.
Perubahan kebutuhan dan hubungan ini dimungkinkan oleh pertumbuhan masif data yang tersedia untuk pelanggan individual serta kemajuan dalam machine learning dan sumber daya. Dalam artikel ini, IBM membahas bagaimana perusahaan asuransi melihat peningkatan 22–25% dalam waktu menuju profitabilitas saat menciptakan layanan yang dipersonalisasi dibandingkan produk yang menarik bagi massa. Produk-produk ini hanya dapat dikembangkan dalam skala besar menggunakan machine learning.
Kondisi Data Science di Asuransi
Sudaman menjelaskan dalam webinar bahwa machine learning memberikan nilai ketika dimanfaatkan untuk prediksi, bukan inferensi kausal, dan ketika masalahnya cukup terisolasi. Hingga saat ini, machine learning gagal ketika organisasi mencoba menggunakan algoritma ini sebagai bola kristal atau kotak hitam alih-alih alat untuk memberi masukan kepada manusia tentang arah yang perlu dieksplorasi. Berikut sekilas beberapa use case yang dibahas dalam webinar:
1. Deteksi Kecurangan pada Klaim Asuransi
Machine learning berkinerja sangat baik pada tugas prediksi dengan banyak data. Karena itu, deteksi kecurangan adalah use case yang sangat baik untuk melatih dan menerapkan algoritme klasifikasi seperti regresi logistik atau decision tree. Sistem ini dapat digunakan untuk menandai klaim yang terlihat mencurigakan. Hal ini membuat pencegahan kecurangan jauh lebih mudah dikelola bagi analis karena akan memperkuat alur kerja mereka dengan menonjolkan klaim yang paling mungkin curang.
2. Mengidentifikasi Pelanggan untuk Aktivitas Retensi
Use case penting lainnya untuk meningkatkan skala organisasi mana pun adalah meningkatkan retensi pelanggan. Machine learning dapat membantu mengidentifikasi pelanggan yang berisiko meninggalkan organisasi Anda. Mengidentifikasi pelanggan ini dalam skala besar dan memberikan insentif agar mereka tetap tinggal akan meningkatkan nilai umur pelanggan dalam jangka panjang—memungkinkan personalisasi yang lebih mendalam.
3. Optimasi Penetapan Harga dengan Data Deret Waktu (Pemodelan Risk Premium)
Memahami risiko pelanggan untuk mengajukan klaim sangat penting dalam menentukan harga dan struktur rencana yang tepat untuk mereka. Semua perusahaan asuransi melakukan ini pada tingkat tertentu. Dengan meluasnya data yang tersedia, akurasi model untuk menentukan profil risiko pelanggan dapat ditingkatkan guna menawarkan harga yang lebih kompetitif kepada individu.
4. Prediksi Penyakit di Masa Depan
Serupa dengan use case sebelumnya, memahami risiko penyakit di masa depan sangat penting dalam optimasi portofolio dan penetapan harga. dibahas bagaimana industri asuransi harus membayar lebih dari $100 miliar untuk klaim terkait COVID. Meskipun memprediksi pandemi sebelumnya akan sangat menantang, memahami dan memprediksi luaran kesehatan akan memungkinkan perusahaan asuransi memprioritaskan dan mempersonalisasi layanan mereka.
5. Optimasi Portofolio
Use case terakhir yang akan kita bahas adalah optimasi portofolio. Manajemen portofolio terdiri dari beberapa langkah: mengidentifikasi pengelompokan risiko yang bermakna untuk dianalisis, memberi masukan bagi keputusan optimal, dan mengidentifikasi peluang. Masing-masing sub-tugas ini dapat diselesaikan melalui teknik optimasi data science.
Jika Anda ingin mempelajari lebih lanjut tentang masa depan data science di asuransi, pastikan untuk menyimak webinar ini.
