सामग्री
स्रोत: रामक्रिएटिव्ह / ड्रीमस्टाइम डॉट कॉम
टेकवे:
मोठा डेटा विमा उद्योगात लाटा आणत आहे, दर निश्चित करणे आणि फसवणूक शोधणे यासारख्या कार्यात मदत करते.
मोठा डेटा विमा उद्योगावर लक्षणीय प्रभाव पाडत आहे. मोठ्या डेटाच्या मदतीने, विमा कंपन्या जोखमीची अधिक अचूक गणना करण्यास आणि ग्राहकांना चांगले प्रीमियम ऑफर करण्यास, फसव्या दाव्यांचा अंदाज आणि नियंत्रण ठेवण्यासाठी आणि वैयक्तिकृत विमा उत्पादनांची ऑफर देण्यास सक्षम आहेत. वरील गोष्टी करण्यासाठी, विमा कंपन्या वेअरेबल वैद्यकीय उपकरणांसारख्या बर्‍याच स्रोतांकडून इनपुट घेत आहेत, जे वैद्यकीय विमा क्षेत्रासाठी एक वरदान ठरले आहेत. विमा उद्योग आपल्या जोखमीची आणि प्रीमियम गणना पद्धती, फसवणूक शोधणे आणि ऑफरिंग यापूर्वी विकसित करीत असला तरी, अधिक डेटाची उपलब्धता अचूकतेने वाढली आहे आणि विमा कंपन्यांना पूर्वीच्या तुलनेत अधिक अचूकतेचा अंदाज लावण्यास सक्षम केले आहे. (घालण्यायोग्य उपकरणे आणि आरोग्याबद्दल अधिक जाणून घेण्यासाठी, आयओटी डेटा ticsनालिटिक्स आणि वैयक्तिक फिटनेस डिव्हाइसेस आपल्याला स्वस्थ कसे ठेवू शकतात ते पहा.)
बिग डेटाशिवाय विमा उद्योग
मोठा डेटा ही एक अलीकडील घटना आहे आणि अर्थातच त्याशिवाय विमा उद्योग अगदी भिन्न होता. तर मोठ्या डेटाशिवाय विमा उद्योग कसे चालले? चला काही परिस्थितींवर नजर टाकू:
- जोखीम गणना - जोखमीची गणना किंवा मूल्यांकन करण्यापूर्वी विमा कंपन्यांनी बर्‍याच घटकांचा विचार केला. उदाहरणार्थ, वैद्यकीय विम्याच्या बाबतीत, वय, आरोग्य प्रोफाइल, धूम्रपान किंवा मद्यपान यासारख्या बाबी विचारात घेतल्या गेल्या. प्रीमियम जोखमीच्या मूल्यांकनावर अवलंबून असतो. तथापि जोखीम मूल्यांकन पध्दतीने इतर अनेक घटकांचा विचार केला नाही; तो जोखमींचा 360-डिग्री दृश्य चुकला.
- फसवणूक शोधणे - कपटी दावे विमा उद्योगासाठी त्रासदायक ठरले आहेत आणि फसवणूक शोधण्याच्या काही विशिष्ट पद्धती लागू केल्या आहेत. उदाहरणार्थ, जर एखाद्याने कपटपूर्ण दावा केला असेल तर विमाधारक हक्क सांगणार्‍याचा तपशील संग्रहित करेल आणि भविष्यात त्याच दावेकर्त्याकडून दावा नाकारेल. तथापि, यामुळे फसवणूकीच्या दाव्यांना फैलावण्यापासून रोखले नाही. अर्थात, विमाधारकांनी त्याबद्दल काहीतरी वेगळे करण्याची आवश्यकता होती.
- वैयक्तिकृत उत्पादने - विमा कंपन्यांनी नेहमीच विशिष्ट प्रमाणात तयार केलेल्या उत्पादनांची ऑफर दिली. तथापि, उत्पादने वैयक्तिक आधारावर तयार केली गेली नाहीत, गट किंवा श्रेणी आधारावर. उदाहरणार्थ, काही विमा उत्पादने 30 ते 45 वर्षे वयोगटातील आणि त्यांच्या संभाव्य गरजा यांच्यासाठी तयार केली गेली होती, परंतु अशा उत्पादनांसह वैयक्तिक गरजा पूर्ण करणे नेहमीच कठीण होते.
विमा उद्योगावर मोठा डेटास प्रभाव
हे समजून घेणे महत्वाचे आहे की विमा उद्योगाच्या व्यवसायाबद्दल मोठ्या डेटामुळे कोणताही मूलभूत बदल झाला नाही. यामुळे सहजतेने विमाधारकांना अधिक अचूकतेसह जोखमीचे मूल्यांकन करण्यास आणि ग्राहकांच्या गरजा समजण्यास सक्षम केले आहे. मोठ्या डेटाने विमा उद्योगावर कसा प्रभाव पाडला याचे वर्णन खाली दिले आहे.
Personपल वॉच आणि फिटबिट अ‍ॅक्टिव्हिटी ट्रॅकर्स सारख्या घालण्यायोग्य उपकरणे, जी एखाद्या व्यक्तीच्या क्रियाकलाप प्रोफाइल आणि इतर जीवनशैली पैलूंवर नजर ठेवू शकतात, वैद्यकीय विमा कंपन्या जोखमीचे मूल्यांकन कसे करतात यावर लक्षणीय परिणाम झाला आहे. अशी साधने विमाधारकांना बरीच डेटा प्रदान करतात ज्याच्या आधारे विमाधारक त्यांच्या जोखीम मूल्यांकनची अचूकता वाढवू शकतात. एक्सेन्चरच्या मते, विमा कंपन्यांपैकी एक तृतीयांश कंपन्या आता या उपकरणांवरील विश्लेषणाच्या आधारे आपली उत्पादने देत आहेत. उदाहरणार्थ, हॅनकॉक, एक प्रख्यात विमा प्रदाता, प्रीमियमवर सवलत आणि विनामूल्य फिटबिट घालण्यायोग्य मॉनिटर देखील ऑफर करते. ग्राहकांचे आरोग्य सुधारण्यासाठी कठोर परिश्रम करून त्यांचे प्रीमियम कमी होऊ शकतात. जसे त्यांचे आरोग्य सुधारते, जोखीम कमी होते आणि प्रीमियम देखील कमी होतो. (घालण्यायोग्य गोष्टींबद्दल अधिक माहितीसाठी, वेअरेबल टेक: गीक किंवा डोईक?)
जेव्हा कोणालाही सॉफ्टवेअर गुणवत्तेची काळजी नसते तेव्हा आपण आपली प्रोग्रामिंग कौशल्ये सुधारू शकत नाही.