Dữ liệu lớn là một trong những ngành phát triển nhanh nhất trên thế giới và được định giá 169 tỷ USD vào năm 2018, với kỳ vọng sẽ đạt mốc 300 tỷ USD vào cuối năm tới. Ngay cả khi đã có ảnh hưởng tiền tệ như vậy trên thế giới, ngành này vẫn đang tự tìm hiểu và những cách sử dụng mới cho dữ liệu (và công việc mới cho các nhà phân tích dữ liệu) đang được phát hiện mọi lúc, bao gồm cả phân tích dự đoán.
Từ trò chơi điện tử, chăm sóc sức khỏe đến thể thao, những cá nhân có nền tảng và niềm tin phân tích đang tiến lên vị trí hàng đầu trong các ngành tương ứng của họ và ngành bảo hiểm cũng không ngoại lệ. Tỷ lệ bảo hiểm dựa trên xu hướng về nhân khẩu học nhất định và nam thanh niên có xu hướng trả nhiều tiền hơn cho chính chiếc xe đó so với phụ nữ trung niên vì dữ liệu cho thấy nam thanh niên có nhiều khả năng va chạm hơn. Đó là một ví dụ rất đơn giản về việc sử dụng dữ liệu trong bảo hiểm, nhưng cũng như khả năng chia sẻ dữ liệu phát triển và trở nên an toàn hơn, do đó có khả năng sử dụng nó theo nhiều cách khác nhau, bao gồm cả khi đưa ra dự đoán cho tương lai, hay còn gọi là phân tích dự đoán.
Phân tích dự đoán là gì?
Khi phân tích và khoa học dữ liệu phương pháp kết hợp để tập trung vào tương lai, kết quả là phân tích dự đoán. Phân tích dự đoán sử dụng dữ liệu xu hướng trong quá khứ và hiện tại cũng như các phương pháp tính toán cực kỳ tiên tiến để vẽ nên một bức tranh mang tính châm ngôn cho các nhà phân tích về ý nghĩa của dữ liệu trong quá khứ và hiện tại đối với tương lai của một ngành nhất định.
Tiến thêm một bước nữa là học máy, nơi các chương trình phân tích không còn cần phải được lập trình với dữ liệu nữa. Họ chỉ cần tiếp nhận và tự động thay đổi các phân tích dự đoán của mình, do đó có tên là “học máy”.
Phân tích dự đoán ảnh hưởng đến ngành bảo hiểm ngày nay như thế nào?
Một trong những ứng dụng chính của phân tích dự đoán trong ngành bảo hiểm là đánh giá rủi ro. Cho dù nhân thọ, ô tô, nhà ở hay những thứ khác, các công ty bảo hiểm đều phải cân nhắc mọi thứ về một khách hàng nhất định để xác định mức phí bảo hiểm của họ.
Để sử dụng bảo hiểm ô tô làm ví dụ một lần nữa, các công ty xem xét hồ sơ lái xe, độ tuổi, địa điểm, v.v. để xác định tỷ lệ. Khi thông tin này được đưa vào hệ thống, nó có thể được so sánh với những cá nhân khác có đặc điểm nhân khẩu học tương tự và sau đó có thể tính đến mức độ hoạt động của những cá nhân tương tự đó liên quan đến bảo hiểm (đối với ô tô, điều này có thể có nghĩa là họ đã va chạm nhiều, có nhiều vé phạt quá tốc độ, hoặc có hồ sơ sạch sẽ).
Trong bảo hiểm nhân thọ, hồ sơ sức khỏe thường được chủ đề chính của phân tích dự đoán, vì sự phát triển trong việc chia sẻ EHR cho phép các công ty sử dụng các phương pháp tương tự như bảo hiểm ô tô để xác định tương lai có thể xảy ra đối với một khách hàng nhất định có chung quá khứ y tế. Cuối cùng, các công ty bảo hiểm được biết là đã mắc sai lầm về mặt thận trọng, do đó, sự gia tăng về tính sẵn có của dữ liệu liên quan giúp người tiêu dùng tiết kiệm tiền thường xuyên hơn là chi phí mà họ phải trả.
Phân tích dự đoán sẽ ảnh hưởng đến ngành bảo hiểm vào ngày mai như thế nào?
Sự non trẻ của phân tích dự đoán đã khiến nó trở nên hấp dẫn vì ngày càng có nhiều khả năng được phát hiện và ngành bảo hiểm cũng thừa nhận điều tương tự. Các khoản đầu tư đáng kể đang được thực hiện vào ngành và Forbes gần đây đã phát hành một bài báo khuyến khích đầu tư vào phân tích dự đoán.
Với xu hướng này, người tiêu dùng đã hỏi: “Bạn sử dụng phân tích dự đoán như thế nào?” có nghĩa là sản phẩm dẫn đầu (theo nghĩa sử dụng dữ liệu trong bảo hiểm) có thể hấp dẫn hơn đối với người tiêu dùng nói trên. Họ có nhiều khả năng chuyển sang các công ty bảo hiểm có tầm nhìn xa hơn, đặc biệt khi cam kết của họ đối với phân tích dự đoán đồng nghĩa với việc tiết kiệm tiền cho những người tiêu dùng đó.
Ngoài ra, các tập đoàn sử dụng phân tích dự đoán sẽ tăng trưởng với tốc độ 7% nhanh hơn so với các đối tác của họ thì không. Tương lai của phân tích dự đoán trong bảo hiểm có nhiều khả năng sẽ là một phiên bản cải tiến của những gì đang xảy ra, nhưng vì ngành này thực sự còn rất trẻ nên việc theo dõi những phát triển mới trong việc sử dụng dữ liệu có thể đồng nghĩa với việc đón đầu các hoạt động kinh doanh khắc nghiệt. những đường cong có thể phát sinh từ ngành công nghiệp dữ liệu đang phát triển nhanh chóng này.
