Hiện nay, các tổ chức bảo hiểm hoạt động hiệu quả đang tận dụng khoa học dữ liệu để thúc đẩy doanh nghiệp trong môi trường cạnh tranh. Trong một hội thảo trực tuyến gần đây, Sudaman Thoppan Mohanchandralal, Giám đốc Dữ liệu và Phân tích khu vực tại Allianz Benelux, đã thảo luận về thực trạng khoa học dữ liệu trong bảo hiểm và những trường hợp sử dụng thú vị của máy học trong ngành.
Vì sao khoa học dữ liệu có giá trị trong ngành bảo hiểm ngày nay
Gần đây, nhu cầu của ngành đã chuyển sang các dịch vụ cá nhân hóa thay vì những dịch vụ nhắm đến thị trường đại chúng. Bản báo cáo của McKinsey này mô tả sự chuyển dịch mà Sudaman đề cập. Báo cáo giải thích cách có thể xây dựng các mối quan hệ một-một sâu sắc với người tiêu dùng ở quy mô lớn thông qua tiếp thị và dịch vụ được cá nhân hóa có chiến lược.
Những thay đổi về nhu cầu và mối quan hệ này trở nên khả thi nhờ sự bùng nổ dữ liệu sẵn có cho từng khách hàng cũng như nhờ các tiến bộ về máy học và tài nguyên. Trong bài viết này, IBM thảo luận cách các công ty bảo hiểm ghi nhận mức cải thiện 22–25% về thời gian đạt lợi nhuận khi tạo ra các dịch vụ cá nhân hóa so với sản phẩm hướng đến số đông. Những sản phẩm này chỉ có thể được phát triển ở quy mô lớn bằng máy học.
Thực trạng khoa học dữ liệu trong bảo hiểm
Sudaman giải thích trong hội thảo rằng máy học mang lại giá trị khi được tận dụng cho các bài toán dự đoán thay vì suy luận nhân quả và khi vấn đề đủ khép kín. Đến nay, máy học thất bại khi các tổ chức cố dùng các thuật toán này như một quả cầu tiên tri hay hộp đen thay vì một công cụ cung cấp thông tin để con người định hướng khám phá. Dưới đây là lược qua một số trường hợp sử dụng được đề cập trong hội thảo:
1. Phát hiện gian lận trong hồ sơ yêu cầu bồi thường bảo hiểm
Máy học hoạt động rất tốt trong các tác vụ dự đoán với nhiều dữ liệu. Do đó, phát hiện gian lận là một trường hợp sử dụng tuyệt vời để huấn luyện và triển khai thuật toán phân loại như hồi quy logistic hoặc cây quyết định. Hệ thống này có thể gắn cờ những hồ sơ có dấu hiệu đáng ngờ. Việc này giúp ngăn chặn gian lận trở nên khả quản hơn nhiều đối với nhà phân tích, vì nó tăng cường quy trình làm việc bằng cách đưa lên đầu những hồ sơ có khả năng gian lận cao nhất.
2. Xác định khách hàng cho các hoạt động giữ chân
Một trường hợp sử dụng quan trọng khác để mở rộng quy mô của bất kỳ tổ chức nào là cải thiện tỷ lệ giữ chân khách hàng. Máy học có thể giúp xác định những khách hàng có nguy cơ rời bỏ tổ chức của bạn. Việc xác định những khách hàng này ở quy mô lớn và cung cấp ưu đãi để họ ở lại sẽ dẫn đến giá trị vòng đời khách hàng cao hơn về lâu dài—từ đó cho phép cá nhân hóa sâu hơn.
3. Tối ưu hóa định giá với dữ liệu chuỗi thời gian (Mô hình hóa phí rủi ro)
Hiểu rủi ro khách hàng sẽ nộp yêu cầu bồi thường là yếu tố then chốt để xác định mức giá và cấu trúc gói phù hợp. Tất cả các công ty bảo hiểm đều thực hiện việc này ở một mức độ nào đó. Với việc mở rộng dữ liệu sẵn có, độ chính xác của mô hình nhằm xác định hồ sơ rủi ro của khách hàng có thể được cải thiện để cung cấp mức giá cả cạnh tranh hơn cho từng cá nhân.
4. Dự đoán bệnh tật trong tương lai
Tương tự trường hợp trước, việc hiểu rủi ro bệnh tật trong tương lai có vai trò quan trọng trong tối ưu hóa danh mục và định giá. có đề cập đến việc ngành bảo hiểm sẽ phải chi trả hơn 100 tỷ đô la cho các yêu cầu bồi thường liên quan đến COVID. Dù việc dự đoán đại dịch trước là rất thách thức, việc hiểu và dự đoán kết quả sức khỏe sẽ giúp các công ty bảo hiểm ưu tiên và cá nhân hóa dịch vụ của mình.
5. Tối ưu hóa danh mục
Trường hợp sử dụng cuối cùng chúng ta sẽ bàn đến là tối ưu hóa danh mục. Quản lý danh mục gồm một vài bước: xác định các nhóm rủi ro có ý nghĩa để phân tích, cung cấp thông tin cho các quyết định tối ưu, và xác định cơ hội. Mỗi tiểu tác vụ này đều có thể giải quyết bằng các kỹ thuật tối ưu hóa trong khoa học dữ liệu.
Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về tương lai của khoa học dữ liệu trong bảo hiểm, hãy xem hội thảo trực tuyến tại đây.
