科技對保險行業的運營方式產生了重大影響。盡管大數據分析即服務仍然是一種很新的技術，但對于保險公司來說至關重要。隨著保險公司增加其數據庫中的投保者數量，對其更具意義的分析需求變得越來越重要。而大數據分析應用程序將使這項任務可行。

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大數據技術有助于解決保險公司日常面臨的數據問題。雖然對于那些仍然習慣以往經驗的人們來說，使用大數據分析平臺可能是一個挑戰。但是大數據技術可以為保險公司的業務帶來很多好處。保險行業如何根據投保者提出索賠申請的過程，利用大數據分析從中受益?人們為此需要了解更多信息。

大數據分析服務可以通過以下6種不同方式來改善保險公司的業務：

1.防止欺詐

很多保險公司已經采用了復雜的數據分析工具。當使用這項技術時，成功檢測保險欺詐的數量迅速上升。欺詐性索賠提高了保費成本，并浪費了合法投保者的資源。無論是內部處理還是通過大數據咨詢公司處理，快速發現和調查這些案件都很重要。數據分析技術可以通過研究索賠者過去的行為來確定是否傾向于提出虛假聲明。大數據服務還可以確定索賠者是否有欺詐前科。

可以采用社交媒體來分析索賠者是否有可能實施欺詐行為。使用預測建模有助于保險代理確定是否拒絕其索賠申請。同樣，保險公司可以使用大數據分析服務在支付高額費用之前處理索賠，并通過索賠數據是否存在欺詐行為。例如，索賠者可能在打開車窗之后報警，聲稱汽車中的物品被盜，其證詞可能會被記錄以供調查。

2.潛在風險評估

數據分析非常適合進行詳細的風險評估。大數據分析應用程序可以在保險政策發布之前確定每個申請者所面臨的風險。由于大數據服務產品的功能，保險公司可以下載警方提供的犯罪記錄以及社交媒體信息。在采用大數據技術之前，這種數據存儲量是無法想象的。

例如投保者并沒有犯罪記錄，并且想要購買新車保險。在這個案例中可以通過風險評估檢查，其中包括汽車的品牌、客戶的年齡，以及是否有犯罪記錄。

借助大數據分析即服務，保險公司可以獲得比以往更多的信息。因此，考慮到了諸如該地區的犯罪率和事故數量及其乘車體驗之類的細節。在審批保險單之前，要對風險進行評估，并相應地對保險費用進行估價。

3.簡化內部流程

采用有效的大數據分析平臺可以簡化內部流程。這包括以下方面：

• 客戶反饋評估;
• 檢查保險單的銷售情況;
• 評估客戶對銷售技巧的反應;
• 評估促銷的有效性;
• 確定哪些保單的索賠額比較高。

這些只是隨著大數據分析能力的提高而改善的一些情況。

大量的數據可以即時處理，數據分析有助于保險公司管理人員檢查其業務中表現良好的領域和其他需要改進的領域的能力。這允許向銷售保險產品的員工提供更有意義的反饋，并幫助他們遵守保險產品的統計要求。

4.個性化政策產品

保險行業主要以客戶為中心。這意味著其保險政策必須個性化，并根據每個客戶的偏好進行調整。客戶希望保險代理成為他們值得信賴的顧問，可以幫助他們獲得比較優惠的折扣。大數據咨詢公司或內部資源設計了可以實現靈活客戶體驗的算法，使這種想法成為可能。數據分析算法有助于保留客戶，并預測哪些計劃將使哪些客戶受益。

大數據分析平臺可以使保險公司全面了解每個投保者，而這是保險代理可以根據潛在客戶的保險記錄提供可行性見解的原因。

5.簡化復雜案例

有些人投保并獲得保險只是為了索賠，從保險公司那里獲得高額的賠償金。其中一些行為很容易檢測，因為大數據分析有助于更快地識別欺詐案件。另一方面，某些情況則更加復雜。這些案例需要大量事實證明，以確保其證據與客戶在索賠中所說的事實是否相符。大數據分析應用程序采用挖掘技術來處理這些證據并識別風險。數據挖掘對各種索賠進行分類，并根據相關性對它們進行評估。其中一些工具甚至可以確定保險公司理賠的金額。

6. 案件和解

許多客戶抱怨保險案件的訴訟需要很長時間。這可能會延遲客戶獲得所需醫療護理或從與保險事件相關的財務損失中恢復的能力。

使用大數據服務有助于快速解決一些索賠案件。保險公司的資源可以評估每個客戶或投保者的索賠歷史，這樣可以節省人工成本，并提高準確性。調查人員也不必花費太多時間來確定索賠中的每個數據點，而客戶則會更快地獲得賠償金。

結論

數據分析咨詢有助于降低欺詐率，并簡化復雜案件。簡化流程和定制策略還可以提高客戶滿意度。通過分析和評估投保者的風險，大數據技術可以將高風險的潛在客戶排除在外，并可以降低賠償金額。雖然還有一些風險和問題需要解決，但這并不能改變大數據分析服務顯著改善保險業務并加快索賠流程的事實。

數據分析可以推動保險行業向前發展，并產生積極的影響。組織需要數據驅動，無論是提供保險服務還是提供業務流程外包服務，數據分析都會顯著增加保險公司獲得和留住優質客戶的可能性。如果實施得當，大數據服務可以為保險行業改善服務。

如果人們一直在等待大數據分析解決方案值得付出成本和努力的證據，那么現在是采用大數據技術的時候了。