Sigorta sektörünün gelecekteki olayları öngörme ve bu olayların riskini/değerini ölçme üzerine kurulmasından dolayı; hacim (volume), hız (velocity), gerçeklik (veracity) ve çeşitlilik (variety) gösteren veri setleri, sigortacılar için önemli bir araç haline geldi. Günümüzde telematikler, sensörler, hükümet verileri, müşteri etkileşimleri ve sosyal medya gibi yeni veri kaynakları sayesinde sigortacılık sektöründe yeni alanlarda büyük veriden yararlanma fırsatı gün geçtikçe daha da cazip bir hal alıyor.
Sigortacılık Sektöründe büyük veri (big data) teknolojileri; risk belirleme, müşteri taleplerini karşılama ve müşteri deneyimini geliştirmek için kapsamlı bir şekilde kullanılıyor. Bu da sigorta şirketlerinin ölçümlerinde daha yüksek öngörüsel doğruluğa ulaşmasını sağlıyor. Büyük veri ve teknolojilerinin sigorta sektöründeki başlıca kullanım alanlarına detaylı bir şekilde göz atalım;
1. Risk Değerlendirmesi
Sigorta primlerini belirleme, sigortacıların büyük veri teknolojilerinden yararlandıkları en önemli kullanım alanı. Çoğunlukla otomobil, ev ve sağlık sektöründeki şirketler başta olmak üzere pek çok sigortacı, telematikler (araç içi telekomünikasyon cihazları), internetle etkileşim halindeki cihazlar (nesnelerin interneti cihazları) ve giyilebilir teknoloji ürünleri (Fitbit, AppleWatch vb.) üzerinden müşterilerini karşılaşabilecekleri riskleri tahmin etmek ve hesaplayabilmek için takip altına alıyor.
Sigorta şirketleri aynı zamanda öngörüsel modellemeyi kullanarak sürücülerin kaza yapmaya yatkınlığını ya da arabalarının çalınıp çalınmadığını; davranışsal veriler ile yol durumu veya güvenli mahalleler gibi dış etkenleri birleştirip tanımlayabiliyor.
Benzer bir uygulama, giyilebilir teknoloji kullanımının artmasıyla sağlık dünyasında hayat sigortası alanında da görülebiliyor. Etkinlik izleyiciler, kullanıcıların davranışlarını ve alışkanlıklarını izleyerek etkinlik seviyeleri ile ilgili gerçek zamanlı değerlendirmeler sağlayabiliyor. Artık birçok sigorta şirketi bu cihazların kullanımını baz alan hizmet ve indirimler sunuyor. Hatta Fitbit bilekliklerini kullanırken yaptıkları egzersizin takip edilmesine izin veren müşterilerine indirim yapan John Hancock, bu fırsatı ilk uygulamaya geçiren firma olarak karşımıza çıkıyor.
Risk değerlendirmesinin önemini ve nasıl önceliklendirildiğini, Amerikan mal ve kaza sigortası şirketleri tarafından yapılan aşağıdaki araştırmadan da görebilirsiniz;
Yukarıda bahsettiğimiz kullanım alanları kulağa hoş gelse de, müşterilerin gizliliğini korunması ve verilerin etik kullanımı, sigorta şirketlerinin büyük bir ciddiyetle yaklaşmaları gereken konuların başında geliyor.
2. Dolandırıcılık Tespiti
Sigorta şirketleri, dolandırıcılık tespiti ve suç faaliyetleriyle daha iyi bir şekilde başa çıkabilmek için veri yönetimi ve öngörüsel modelleme aracılığıyla büyük veriden faydalanıyor. Her hak talebindeki tutarsızlığı; geçmişteki dolandırıcı iddialarındaki profillerle karşılaştırıyorlar ve eşleşme tespit edildiğinde, iddianın bir sonraki soruşturma için suç potansiyeline sahip olduğu belirleniyor.
Bu eşleşmeler hak talep eden kişinin davranışları, kişinin ilişkili olduğu bağlantılar (sosyal medya, kredi referans ajansları vb.) ve olaya karışan partner ajansları (örneğin araç tamir atölyeleri) da içerebiliyor. Bir insanın gözünden kolaylıkla kaçabilecek bu gibi karışık eşleşmeler, büyük veri analizleri ile başarılı bir şekilde belirlenebiliyor.
3. Müşteri İçgörüleri
Müşterilerin gelecekteki davranışlarını öngörebilmek, kişiselleştirilmiş ürünler sunmak ve doğru segmentasyon çalışmaları yapmak için; müşteri davranış, alışkanlık ve ihtiyaçlarını kapsamlı bir şekilde anlamak ve bunun için çeşitli kaynaklardan bilgi edinmek sigorta şirketleri stratejik konuların başında yer alıyor.
Çağrı merkezi verileri, müşteri e-postaları, sosyal medya, kullanıcı forumları ve müşterilerin sigorta şirketlerinin sitesinde oturum açtığı sıradaki davranışlarından edilen bilgiler; sigorta şirketlerinin özgün müşteri profilleri oluşturmasına imkan veriyor. Analitik sistemler, yardım hattına yapılan yüksek sayıdaki aramalardan yola çıkıp bir müşterinin ayrılmak üzere olup olmadığını bile fark edebiliyor.
Büyük Veri analizlerinden müşteri içgörüsü sağlamak yalnızca müşteri ayrılmak üzereyken fark etmeye ya da müşteri primini şekillendirirken işe yaramıyor. Ayrıca sigorta şirketlerinin müşterileriyle güvenilir ilişkiler kurmasına ve onların doğru bilgiyle, doğru şekilde ilişki kurmasına yardımcı oluyor. Sigorta şirketleri, bu stratejik öğrenmenin sonunda, müşteri sorunlarını gerçek zamanlı olarak doğru yaklaşımla çözebiliyor ve müşterilerini daha yüksek fiyatlı ürünlerin satın alınmasına (upsell) veya çapraz satışa (cross-sell) ikna edebiliyor.
4. Pazarlama
Sigorta şirketleri; müşteri davranışlarını tam olarak anladıktan sonra, hedeflenmiş ürün ve hizmetleri daha etkin bir şekilde sunmaya başladı. Bunu da (çoğunlukla otomobil, ev ve sağlık sigortası şirketleri) daha düşük fiyatlı primler önerme gibi kişiselleştirilmiş ürün ve hizmetler sunmak, ayrılma sinyali veren müşterilere özel teklifler önermek veya bebek bekleme olasılığı olan bir aileye aile paketi teklif etmek gibi örneklerle gerçekleştiriyorlar.
5. Müşteri Deneyimi
Sigortacıların artık müşterilerin tercihleri ve davranış verilerini temel alarak onlara kişiselleştirilmiş teklifler hazırlayıp satın alma süreçlerini kolaylaştıran yenilikçi hizmetler sunmaya başlamalarıyla birlikte müşteri bağlılık programları tarihe karışmaya başladı.
Özellikle sağlık sigortası şirketleri; müşterileri proaktif olarak takip edebilen uygulamalar ve giyilebilir cihazlardan edinilen verilerden faydalanarak müşterilerin sağlık koşullarını/kronik hastalıklarını yönetmelerine yardımcı oluyor. Örneğin Script Hub Plus; müşterilerin ilacını hekimden aldıkları zaman, istedikleri yerde sigorta planları kapsamında ilaçların fiyatlarını almalarını sağlayan bir proje. Buna ek olarak BodyMedia ile ortaklık kuran Cigna, şeker hastalığını önlemek ve yönetmek için kol bandından veri izleme teknolojisini kullanıyor ve bu veriyi müşterilerinin sağlık sigortalarına entegre ediyor.
Başka bir örnek de hayat sigortası sektöründen. Kullanıcıların 1 Milyon dolara varan poliçelerle ilgili kararlarını; online anketler, reçete geçmişleri, devletin motorlu araç kayıtları ve diğer veri kaynaklarından yola çıkarak daha hızlı almalarına olanak sağlayan Haven Life (online bir hayat sigortası sağlayıcısı) da Büyük Veri teknolojilerini kullanıyor.
Mal ve kaza sigorta şirketleri de; müşteri deneyimlerini, onlara güvenliklerini artırmaya yardımcı olarak geliştiriyor. State Farm Sigorta Şirketine ait Driver Feedback uygulaması, müşterilerin araç kullanım davranışlarını değerlendiriyor ve sürüş alışkanlıklarını iyileştirecek öneriler sunuyor. İşte buna karşılıklı kazanç diyebiliriz!
6. Otomasyon
Önceden sigorta şirketleri; uygunluk kontrolleri, veri girişi ya da daha az inisiyatif becerisi gerektiren rutin işler gibi basit süreçleri otomatikleştiriyordu. Büyük veri teknolojilerinin yükselişiyle, bu basit işler yerlerini kredi taahhüdü, mutabakat, mülk değerlendirme, müşteri içgörüsü edinme, müşteri etkileşimleri (chatbotlar) ve dolandırıcılık tespiti gibi daha karmaşık yeteneklere bıraktı.
Sigorta şirketleri; algoritmaları ve öngörüsel analizleri geliştirmek için verileri işleyen makine öğrenimi sayesinde, daha akıllı otomasyona yönelerek büyük miktarda zaman ve para tasarrufu sağlayabilirler.
7. Daha Akıllı İşgücü ve Finans
Sigorta şirketleri gerçek zamanlı analiz yardımıyla, dahili verileri (poliçeler, düzenlemeler) harici verilerle (sosyal medya, basın, analist yorumları) birleştirerek prim oranlarını, prim stratejilerini ve sigorta limitlerini günlük olarak ayarlayıp mali durumlarını ve anlık ödemelerini rahatlıkla optimize edebiliyor.
Şirketler ayrıca hak taleplerini toplamak ve puanlamak için veri madenciliği tekniklerinden de yardım alıyor. Bu da, talepleri önceliklendirme ve iddianın karmaşıklığı üzerinde en tecrübeli ve uygun çalışanları görevlendirmeye yarıyor. Böylelikle sigortacılar iş gücünden önemli ölçüde tasarruf edip karşı tarafa ödenecek yüksek uzlaşma miktarlarının da önüne geçiyor.
Hiç şüphe yok ki büyük veri, gelişmiş müşteri deneyimi, yenilikçi ürünler ve iyileştirilmiş risk yönetimiyle sigorta sektöründe stratejik açıdan daha iyi kararlar alınmasına öncülük edip, olumlu çıktı almayı sağlayan değerli bir araç olarak gelecekte bu sektörde daha çok karşımıza çıkacak.