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स्रोत: रामक्रिएटिव / ड्रीमस्टाइम डॉट कॉम
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बड़ा डेटा बीमा उद्योग में लहरें बना रहा है, दरों को निर्धारित करने और धोखाधड़ी का पता लगाने जैसे कार्यों में मदद कर रहा है।
बिग डेटा बीमा उद्योग पर एक महत्वपूर्ण प्रभाव डाल रहा है। बड़े डेटा की मदद से, बीमा कंपनियां अधिक सटीक रूप से जोखिमों की गणना करने और ग्राहकों को बेहतर प्रीमियम देने, धोखाधड़ी के दावों की भविष्यवाणी और नियंत्रण करने और व्यक्तिगत बीमा उत्पादों की पेशकश करने में सक्षम रही हैं। उपरोक्त करने के लिए, बीमा कंपनियाँ कई स्रोतों से ले रही हैं, जैसे पहनने योग्य चिकित्सा उपकरण, जो चिकित्सा बीमा क्षेत्र के लिए एक वरदान रहा है। हालांकि बीमा उद्योग पहले से ही अपने जोखिम और प्रीमियम गणना के तरीकों, धोखाधड़ी का पता लगाने और प्रसाद का विकास कर रहा था, लेकिन अधिक डेटा की उपलब्धता ने सटीक और सक्षम बीमा कंपनियों को पहले की तुलना में जोखिम का सही अनुमान लगाने में मदद की है। (पहनने योग्य उपकरणों और स्वास्थ्य के बारे में अधिक जानने के लिए देखें कि कैसे IoT डेटा एनालिटिक्स और पर्सनल फिटनेस डिवाइसेस आपको स्वस्थ रख सकते हैं)
बिग डेटा के बिना बीमा उद्योग
बिग डेटा एक हालिया घटना है, और जाहिर है कि बीमा उद्योग इसके बिना काफी अलग था। तो बीमा उद्योग बिना बड़े डेटा के कैसे संचालित होता है? आइए कुछ परिदृश्यों पर नज़र डालें:
- जोखिम गणना - बीमा कंपनियों ने जोखिमों की गणना या आकलन करने से पहले कई कारकों को ध्यान में रखा। उदाहरण के लिए, चिकित्सा बीमा के मामले में, उम्र, स्वास्थ्य प्रोफ़ाइल, धूम्रपान या शराब जैसे कारकों को ध्यान में रखा गया था। जोखिम के मूल्यांकन पर निर्भर प्रीमियम। हालांकि, जोखिम मूल्यांकन पद्धति ने कई अन्य कारकों को ध्यान में नहीं रखा; इसने 360 डिग्री के जोखिमों को देखा।
- धोखाधड़ी का पता लगाना - धोखाधड़ी के दावे बीमा उद्योग के लिए एक संकट है और इसने धोखाधड़ी के कुछ तरीकों का पता लगाया है। उदाहरण के लिए, यदि किसी ने धोखाधड़ी का दावा किया है, तो बीमाकर्ता दावेदार के विवरणों को संग्रहीत करेगा और भविष्य में उसी दावेदार के दावों को अस्वीकार करेगा। हालाँकि, इसने कपटपूर्ण दावों को प्रसार से रोका नहीं। जाहिर है, बीमा कंपनियों को इसके बारे में कुछ अलग करने की जरूरत थी।
- निजीकृत उत्पाद - बीमा कंपनियों ने हमेशा ऐसे उत्पाद पेश किए हैं जो एक निश्चित सीमा के अनुरूप हैं। हालांकि, उत्पादों को एक समूह या श्रेणी के आधार पर, एक व्यक्तिगत आधार पर सिलवाया नहीं गया था। उदाहरण के लिए, कुछ बीमा उत्पादों को 30 और 45 वर्ष की आयु और उनकी संभावित जरूरतों के बीच अधिकारियों के लिए डिज़ाइन किया गया था, लेकिन ऐसे उत्पादों के साथ व्यक्तिगत आवश्यकताओं को पूरा करना हमेशा मुश्किल होता था।
बीमा उद्योग पर बड़ा डेटा प्रभाव
यह समझना महत्वपूर्ण है कि बड़े आंकड़ों ने बीमा उद्योग के अपने व्यवसाय के तरीकों में कोई मौलिक परिवर्तन नहीं लाया है। इसने बीमाकर्ताओं को जोखिम का आकलन करने और ग्राहकों की जरूरतों को अधिक सटीकता के साथ समझने में सक्षम बनाया है। नीचे दिए गए विवरण में बताया गया है कि कितने बड़े डेटा ने बीमा उद्योग को प्रभावित किया है।
ऐपल वॉच और फिटबिट एक्टिविटी ट्रैकर्स जैसे पहनने योग्य डिवाइस, जो किसी व्यक्ति की गतिविधि प्रोफ़ाइल और अन्य जीवन शैली पहलुओं की निगरानी कर सकते हैं, ने काफी प्रभावित किया है कि चिकित्सा बीमा कंपनियां जोखिम का आकलन कैसे करती हैं। ऐसे उपकरण बीमाकर्ताओं को बहुत अधिक डेटा प्रदान करते हैं, जिसके आधार पर बीमाकर्ता अपने जोखिम मूल्यांकन की सटीकता को बढ़ा सकते हैं। एक्सेंचर के अनुसार, एक तिहाई बीमा कंपनियां अब इन उपकरणों से विश्लेषण के आधार पर अपने उत्पादों की पेशकश कर रही हैं। उदाहरण के लिए, एक प्रमुख बीमा प्रदाता, हैनकॉक, प्रीमियम पर छूट और फ्रीबिट वियरेबल मॉनिटर भी प्रदान करता है। ग्राहक अपने स्वास्थ्य को बेहतर बनाने के लिए कड़ी मेहनत करके अपना प्रीमियम कम कर सकते हैं। जैसे-जैसे उनके स्वास्थ्य में सुधार होता है, जोखिम कम होता है और प्रीमियम भी कम हो जाता है। (व्रैबल्स पर अधिक जानकारी के लिए, पहनने योग्य टेक देखें: गीक या ठाठ?)
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