داده کاوی در بیمه

ش

صنعت بیمه یکی از حوزه هایی است که مدتهاست شاهد کاربردهای مختلفی از داده کاوی در آن در نقاط مختلف جهان بوده ایم. 

تقسیم بندی کابردهای داده کاوی در صنعت بیمه

برخی از مهم ترین کاربردهای داده کاوی در صنعت بیمه به شرح زیر می باشد:

  • خوشه بندی مشتریان: خوشه بندی مشتریان هم به صورت عمومی قابل انجام است و هم به صورت خاص برای خدمات مختلف مثلا گروه بندی مشتریان بیمه بدنه، بیمه آتش سوزی و … در ارتباط با این نوع خوشه بندی هم سه رویکرد قابل اعمال است. در رویکرد اول صرفا ویژگی های مشتریان مانند سن، جنسیت، شغل، تحصیلات، محل زندگی و … در دسته بندی مورد استفاده قرار می گیرد. در رویکرد دوم ویژگی های مرتبط با مورد بیمه در خوشه بندی مشتریان مورد نظر قرار می گیرد. مثلا اگر هدف خوشه بندی مشتریان بیمه آتش سوزی ساختمان می باشد، ویژگی های مربوط به ساختمان ها نظیر منطقه مربوطه، سال ساخت، تعداد طبقات و واحدها، نوع بنا و … مورد بررسی قرار می گیرد. در رویکرد سوم نیز ترکیبی از دو رویکرد فوق یعنی ویژگی های مشتریان و ویژگی های مورد بیمه به عنوان ورودی برای خوشه بندی در نظر گرفته می شود.
  • تحلیل ریسک های مربوط به گروه های مختلف مشتریان و خدمات مختلف
  • تحلیل ادعای جبران خسارت مطرح شده و شناسایی الگوهای مهم و پرتکرار در این ادعاها
  • تحلیل های مرتبط با سطوح مشتریان (Customer Levels): در رابطه با این نوع تحلیل ها، می توان مشتریان را بر اساس معیارهای مختلفی مانند میزان خرید صورت گرفته، تنوع خدمات دریافتی، میزان وفاداری به شرکت و … سطح بندی نمود و سپس به کشف الگوهای مهم و قابل توجه در سطوح مختلف مشتریان اقدام نمود.
  • تحلیل های بازاریابی: تحلیل کمپین های تبلیغاتی و اقدامات بازاریابی انجام شده برای جذب مشتریان جدید یا ترغیب مشتریان فعلی به خرید خدمات جدید و تحلیل میزان اثربخشی این اقدامات و کمپین های اجرا شده
  • تحلیل فروش: داده کاوی برای تحلیل روند فروش بیمه های مختلف در طی زمان، شناسایی تغییرات معنادار (نزولی یا صعودی) در روند فروش، کشف دلایل و علل ریشه ای این تغییرات و …
  • طراحی و توسعه خدمات جدید
  • طراحی و توسعه پکیج ها و بسته های خدمت سفارشی شده (ترکیبی از چند خدمت بیمه ای) برای عموم مشتریان یا مشتریان گروه های هدف خاص مانند پزشکان، دانشجویان، معلمان و …
  • تحلیل های مالی
  • بیمه گذاری مجدد (Reinsurance)
  • کشف الگوهای تقلب (Fraud Detection)
  • تخمین و پیش بینی در رابطه با ادعاهای خسارت بزرگ (خصوصا ادعاهای مطرح شده از جانب مشتریان شرکتی بزرگ که به دلیل اعداد و ارقام ریالی عمده می تواند تاثیر زیادی در سودآوری شرکت بیمه ای مورد نظر داشته باشد.)
رای دادن به این post

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد.