Tegenwoordig zetten presterende verzekeraars data science in om hun bedrijf te versterken in een concurrerende markt. In een recent webinar besprak Sudaman Thoppan Mohanchandralal, Regional Chief Data and Analytics Officer bij Allianz Benelux, de huidige staat van data science in verzekeringen en spannende use-cases van machine learning in de sector.
Waarom data science vandaag waardevol is in de verzekeringssector
De vraag in de sector is recent verschoven naar meer gepersonaliseerde diensten in plaats van producten die een massamarkt aanspreken. Dit McKinsey-rapport beschrijft deze verschuiving waar Sudaman naar verwijst. Het legt uit hoe je op schaal diepe één-op-éénrelaties met consumenten kunt opbouwen via strategische gepersonaliseerde marketing en dienstverlening.
Deze veranderingen in behoeften en relaties worden mogelijk gemaakt door de enorme groei van beschikbare data per individuele klant én door vooruitgang in machine learning en middelen. In dit artikel bespreekt IBM hoe verzekeraars een verbetering van 22–25% in time-to-profitability zien wanneer ze gepersonaliseerde diensten creëren ten opzichte van producten voor de massamarkt. Dergelijke producten kun je alleen op schaal ontwikkelen met machine learning.
De stand van data science in verzekeringen
Sudaman legt in het webinar uit dat machine learning waarde oplevert wanneer het wordt ingezet voor voorspellingen in plaats van causale inferentie, en wanneer het probleem voldoende afgebakend is. Vandaag de dag gaat het mis wanneer organisaties deze algoritmen proberen te gebruiken als een glazen bol of black box, in plaats van als een hulpmiddel om mensen te informeren over welke richting ze moeten verkennen. Hier is een glimp van enkele use-cases die in het webinar aan bod kwamen:
1. Fraudedetectie bij schadeclaims
Machine learning presteert uitstekend bij voorspeltaken met veel data. Daarom is fraudedetectie een geweldige use-case om een classificatie-algoritme zoals logistische regressie of een beslisboom te trainen en uit te rollen. Zo’n systeem kan claims markeren die verdacht lijken. Dit maakt fraudepreventie aanzienlijk beheersbaarder voor een analist, omdat het hun workflow ondersteunt door de claims met het hoogste frauderisico naar voren te halen.
2. Klanten identificeren voor retentieactiviteiten
Een andere belangrijke use-case om de schaal van elke organisatie te vergroten, is het verbeteren van klantretentie. Machine learning kan helpen identificeren welke klanten het risico lopen jouw organisatie te verlaten. Deze klanten op schaal herkennen en incentives bieden om te blijven, leidt op de lange termijn tot een betere customer lifetime value—en maakt diepere personalisatie mogelijk.
3. Prijsoptimalisatie met tijdreeksdata (risicopremiemodellering)
Het begrijpen van het risico dat een klant een claim indient is cruciaal om de juiste prijs en opzet van een polis te bepalen. Alle verzekeraars doen dit in zekere mate. Met de toename van beschikbare data kan de modelnauwkeurigheid voor het bepalen van een risicoprofiel worden verbeterd, zodat individuen een concurrerender prijs krijgen aangeboden.
4. Toekomstige ziektevoorspelling
Vergelijkbaar met de vorige use-case is het begrijpen van toekomstige ziektes risico’s essentieel voor portefeuille-optimalisatie en prijsstelling. Er wordt besproken hoe de verzekeringssector meer dan $100 miljard aan COVID-gerelateerde claims zal moeten uitkeren. Hoewel het vooraf voorspellen van de pandemie een uitdaging zou zijn geweest, stelt het begrijpen en voorspellen van gezondheidsuitkomsten verzekeraars in staat hun diensten te prioriteren en te personaliseren.
5. Portefeuille-optimalisatie
De laatste use-case die we bespreken is portefeuille-optimalisatie. Portefeuillebeheer bestaat uit een paar stappen: betekenisvolle risicogroeperingen identificeren voor analyse, optimale beslissingen onderbouwen en kansen signaleren. Elk van deze subtaken is oplosbaar met optimalisatietechnieken uit data science.
Wil je meer leren over de toekomst van data science in verzekeringen? Bekijk dan het webinar hier.
