Regulacje prawne obowiązujące przez wiele lat na rynku ubezpieczeniowym powodowały, że firmy na nim działające, ze względu na brak konkurencji, nie zgłaszały potrzeby korzystania z możliwości, jakie dają narzędzia data mining. Po uwolnieniu rynku ubezpieczeniowego, a co za tym idzie wraz ze wzrostem konkurencji nastąpiła również zmiana strategii firm ubezpieczeniowych, które zaczęły zwracać dużo większą uwagę na klienta. Spowodowało to niespotykane dotychczas zapotrzebowanie na narzędzia służące do analizy danych (data mining).
Firmy działające w branży ubezpieczeniowej dysponują zazwyczaj olbrzymią ilością danych dotyczących aktywności i preferencji swoich klientów. Przekształcenie tego zbioru surowych danych w istotną wiedzę na temat klientów, rynków oraz konkurencji umożliwi wprowadzenie nowych produktów czy usług spełniających oczekiwania klientów.
Statistica Modeler daje możliwość rozpoznania nawet niezbyt wyraźnych wzorców spośród terabajtów danych. Te informacje mogą pomóc organizacjom przewidzieć zachowanie klientów i podjąć kroki wyprzedzające ich posunięcia, między innymi odnajdując
trudne do zidentyfikowania działania powodujące zwykle znaczne szkody, takie jak na przykład nadużycia czy skłonność do ryzykownych zachowań.
Analiza wniosków o odszkodowanie
Statistica Modeler pomaga użytkownikom w zrozumieniu subtelnych trendów i zmian w strukturze odszkodowań, które w inny sposób byłyby bardzo trudne do zaobserwowania. Bardzo przydatne są tu również narzędzia graficzne i analizy przekrojowe, które mogą być użyte do analizy tych trendów na różnych poziomach szczegółowości.
Prognozowanie zakupów nowych polis
Dzięki Statistica Modeler i zawartych w nim narzędziach do analizy i raportowania przed pracownikami firm ubezpieczeniowych otwierają się nowe możliwości rozpoznawania trendów.
Dostępne w programie potężne funkcje data mining umożliwiają rozpoznanie grup klientów o wspólnym wzorcu zachowań.
Szacowanie wysokości odszkodowań
Narzędzia analizy danych umożliwiają szacowanie wysokości odszkodowań w zależności od cech polisy, segmentu geograficznego i demograficznego w jakim znajduje się klient.
Optymalizacja kampanii marketingowych
Nowoczesne metody analizy danych umożliwiają dobieranie odpowiednich grup docelowych dla akcji marketingowych. Dzięki temu możemy zmniejszyć koszty kampanii, przy spełnieniu wymogów odnośnie jej skuteczności (tzn. liczby pozytywnych odpowiedzi na ofertę). Ponadto uzyskujemy bezcenną wiedzę, o kluczowych czynnikach wpływających na decyzję klientów. Zachęcamy do zapoznania się z przykładem stosowania Statistica Modeler do optymalizacji kampanii marketingowych przez niemieckie towarzystwo ubezpieczeniowe DEVK.
Określanie wzorców zachowań ryzykownych klientów
Firmy ubezpieczeniowe dysponują ogromnymi bazami danych, których zawartość może być pomocna w określaniu ryzyka.
Poprzez analizę większej niż było to kiedykolwiek możliwe ilości danych oraz identyfikację grup klientów „podwyższonego ryzyka”
firmy ubezpieczeniowe są w stanie ustalać odpowiednią do oszacowanego ryzyka wysokość składki.
Użytkując system Statistica Modeler do odkrywania wzorców i przewidywania prawdopodobnych zachowań klientów
towarzystwa ubezpieczeniowe mogą również rozpoznawać osoby, które składają nieprawdziwe aplikacje lub mają skłonności do angażowania się w niebezpieczne lub nielegalne przedsięwzięcia.
Rozpoznawanie oszustw i nadużyć
Wyłudzanie odszkodowań jest procederem powodującym olbrzymie straty sięgające miliardów dolarów.
Praktyki tego typu w ostatnich 10 latach znacząco się nasiliły. Pomimo podejmowania różnego rodzaju działań mających na celu ograniczenie tego rodzaju praktyk nadal duża ich część pozostaje niewykryta.
Statistica Modeler pomaga firmom ubezpieczeniowym w przewidywaniu i szybkim wykrywaniu nadużyć oraz podjęciu natychmiastowego działania pozwalającego zminimalizować koszty. Poprzez zastosowanie zaawansowanych narzędzi data mining można przeanalizować miliony wniosków o odszkodowanie w poszukiwaniu nawet subtelnych odchyleń w zachowaniu klientów, analizując np. osoby płacące zbyt wysokie dla swojego segmentu (region geograficzny, typ ubezpieczenia itp.) składki. Wykrywanie nadużyć (fraud detection) w ubezpieczeniach zostało przedstawione jako jedno z zastosowań data mining w prezentacji „Modele predykcyjne w ubezpieczeniach”.
Inne zastosowania
Zawarte w Statistica Modeler metody służące do analizy skupień (segmentacji bezwzrocowej, ang. clustering): uogólniona metoda EM (Generalized EM) oraz uogólniona metoda k-średnich (Generalized k-Means) mogą być wykorzystane do segmentacji klientów, grupując niejednorodny zbiór klientów w rozłączne i jednorodne podzbiory, z uwzględnieniem zarówno czynników geograficznych jak i demograficznych czy społecznych. Zawarty w systemie moduł do analizy regresji jest używany do szacowania wartości pewnej zmiennej na podstawie innych zmiennych. Osoby szacujące ryzyko mogą używać analizy regresji, ustalając wysokość składki ubezpieczeniowej, na przykład średnia wartość ewentualnego odszkodowania będzie szacowana na podstawie zmiennych, takich jak wiek, płeć itp. osoby wykupującej polisę.
Artykuły z przykładami analizy i opisami najczęściej stosowanych metod