هوش تجاری در صنعت بیمه

هوش تجاری در صنعت بیمه

صنعت بیمه وارد مرحله جدیدی از دوران فعالیت خود در کشور ما شده است. امروزه این صنعت با تمامی صنایع کوچک، متوسط و بزرگ دولتی و خصوصی درآمیخته شده تا کسب و کارها با حاشیه ای امن برای رسیدن به اهداف تعیین شده تلاش کنند. لذا همه به سمت هوش تجاری در صنعت بیمه سوق پیدا کرده اند.

بیمه ترس از ناامنی را کاهش می دهد و موجب امنیت شغلی، تداوم در آمدهای آتی، افزایش سطح رفاه زندگی، حفظ ثروث ملی، توسعه سرمایه گذاری ها و ایجاد اعتبار می گردد.

محیط کسب و کار امروز با ویژگی هایی همچون: تغییرات پیچیده و تحولات فناورانه که باعث شکل گیری محیطی با درجه عدم قطعیت بالا و آکنده از روش های تاثیرگذاری پیچیده می باشد، امکان پیش بینی آینده را تقریباً ناممکن می سازد. در این میان می بایست تاثیر کارکرد برنامه ریزی راهبردی در شرایط پر از تغییر امروز و توانمند سازی مدیران، جهت خلق مزیت رقابتی درک شود.

در همین جهت ضرورت توجه به مباحث سازمانی و نیازهای اصلی مشتریان اجتناب ناپذیر خواهد بود.

از این رو با توجه به ارزش وجودی صنعت بیمه در جامعه و بازارهای مالی، اقتصادی و تولیدی در کشور و همچنین استفاده از فناوری اطلاعات در جهت افزایش هوش بازار و شناخت زمینه های جدید نفوذ بیمه، دارای ارزشی دو چندان خواهد بود.

یکی از زمینه های این سازگاری با فناوری های جدید، هوش تجاری است که فرصت هایی را فراهم می کند تا کیفیت خدمات ارایه شده در صنعت بیمه به شهروندان بهبود یابد.

صنعت بیمه سرشار از داده‌هایی است که آماده تحلیل و گزارش‌دهی هستند.

اما تجهیز سهامداران در سازمان برای تحلیل موثر داده و استفاده به موقع از آن یک چالش است که حل آن می تواند یک صنعت پویای بیمه را ایجاد نماید.

  • مدیریت فروش و توزیع

    گزارش فروش هوش تجاری کمک می‌کند تا فروش نمایندگی‌های مختلف در سطح شهرها و استان‌های کشور، روزانه مورد بررسی قرار گیرد و در صورت انحراف عملکرد هر یک از نمایندگی‌ها از میزان مورد انتظار، برخورد مناسب اتخاذ گردد یا اینکه برنامه ریزی فروش در آن منطقه یا استان مجددا مورد تحلیل قرار گیرد.بسیاری از جشنواره ها بر اساس همین موضوعات و خروجی گزارشات جامع سامانه هوش تجاری شکل می گیرد.

    مدیریت نمایندگی ها

    هوش تجاری بر اساس اطلاعات مربوط به عمکرد نمایندگی‌ها، به تصمیم‌گیری در مورد مکان‌هایی که بهتر است شعب نمایندگی‌ها در آن دایر شود می پردازد، همچنین بر اساس مشاهدات صورت گرفته در داشبورد مدیریتی، به بررسی عملکرد نمایندگی‌هایی که باید به آنها پاداش تعلق گیرد و یا تعطیل شود نیز کمک می‌کند.

    مدیریت ادعا

    گرچه حل و فصل ادعاهای قانونی بسیار مهم است، به همین میزان داشتن انتخاب درست و مکانیزم صحیح فیلترکردن برای اجتناب از ادعاهای جعلی نیز اهمیت دارد. یکی از مهم‌ترین منابع عدم رضایت مشتریان، حل و فصل دیرهنگام ادعاها و پرداخت پایین‌تر از مقدار مورد انتظار می‌باشد.

    تحلیل ادعاها، یکی از رایج‌ترین کاربردهای هوش تجاری در صنعت بیمه می‌باشد که دربرگیرنده تحلیل داده‌های مربوط به ادعاهایی که با سایر منابع داده ای مانند پذیره‌نویسی و بیمه‌نامه‌ها ترکیب شده‌اند،می‌باشد.

    این کار به طور عمده با کمک گرفتن از شاخص ها در جهت کنترل کارایی پردازش ادعاها و تأثیر مستقیمی که بر رضایت‌مندی مشتری دارد،صورت می‌گیرد.

    مدیریت پرداخت ادعاها

    یک سیستم مناسب پیگیری و گزارش‌ساز از ادعاهای ثبت شده، شرایط مناسبی را برای شرکت ارائه دهنده خدمات فراهم می کند تا در زمینه حل و فصل نمودن مشکلات پیشرفت نموده و با اجتناب از تأخیرهای غیرضروری، رضایتمندی مشتریانش را افزایش دهد.

    تحلیل ادعاها

    هوش تجاری به فهم درست از روند ادعاها از منظر محصول، کانال و مناطق جغرافیایی کمک نموده و درک صحیحی از سودآوری محصول و قیمت‌گذاری فراهم می‌نماید.

    تحلیل روندهای ادعاها و الگوهای ضرر در سطح کانال‌های توزیع، محصولات و مناطق جغرافیایی به شناسایی تقلب و رزرو مقدار پول مورد نیاز، برای بازپرداخت خسارت های مشتریان کمک می‌کند. در مورد بیمه درمان نیز، هرگونه سوء استفاده از سوی پزشکان به راحتی توسط تحلیل الگوهای پرداخت قابل شناسایی است.

    مدیریت بازاریابی

    رفتار مشتری به سرعت در حال تغییر است. استراتژی‌های جذب، تعامل و حفظ مشتریان در کسب و کار بیمه بسیار حیاتی است.

    تقسیم بندی مشتریان یکی از کارکردهای هوش تجاری در زمینه مدیریت بازاریابی است و جهت متمایز ساختن مشتریان جذب شده از طریق کانال‌های متفاوت که دارای ویژگی‌های یکسانی هستند به کار می رود.

    تقسیم بندی مشتریان به شرکت ارائه دهنده خدمات بیمه کمک می‌نماید تا برای هر دسته از مشتریان، استراتژی‌های بازاریابی مختص آن گروه را اجرا کند.

    البته برای این تقسیم بندی در برخی از موارد باید از الگوریتم های هوش مصنوعی بهره برد که این موضوع نسبت به سیاست های برخورد با مشتری و اطلاعاتی که از پروفایل مشتریان وجود دارد متفاوت خواهد بود. در نهایت خروجی این الگوریتم ها می تواند در یک داشبورد مدیریتی به اطلاع مدیران در سطوح مختلف یک سازمان مشتری برسد.

    مدیریت محصول

    به کمک دانشی که از طریق خروجی‌های تحلیل‌های BI از مشتریان به دست آمده، می‌توان فرصت‌های فروش چندجانبه محصول را شناسایی نمود و بخشی از داشبورد مدیریتی را به آن اختصاص داد.

    تحلیل کمپین های بازاریابی

    شرکت‌های بیمه، به صورت دوره‌ای اقدام به برگزاری کمپین‌هایی بازاریابی برای سرعت بخشیدن به فروش می نمایند. سامانه هوش تجاری مناسب به تحلیل اثرات کمپینی خاص کمک می نماید.

    مدیریت سودآوری

    تحقق فرضیه های مربوط به هزینه، درآمد و مرگ و میر با سودآوری کسب و کار بیمه ارتباط مستقیم دارد. نظارت نزدیک و مداوم بر هریک از این فاکتورها بسیار حیاتی است.

    تحلیل حق بیمه

    دریافت حق بیمه از کسب و کارهای جدید و یا تمدید قرارداد بیمه با مشتریان قبلی، منبع اصلی درآمد شرکت‌های بیمه است. تحلیل حقوق بیمه این امکان را فراهم می نماید تا عملکرد حق بیمه‌ها را بر حسب یک محصول، خط محصول، منطقه جغرافیایی و یا کانال های توزیع رصد کنید.

    تفکیک جغرافیایی یک دسته بندی مهم در تمامی داشبوردهای مدیریتی است.

    تحلیل مالی

    تحلیل مالی به تحلیل دوره‌ای نسبت‌های اساسی مانند: نسبت سود انباشته ، نسبت هزینه به بررسی سودآوری کسب و کار ، اجتناب از هزینه و پذیره‌نویسی بیش از حد کمک می نماید.

    تحلیل سودآوری محصول

    هوش تجاری در صنعت بیمه  کمک می‌کند تا سودآوری محصولات عرضه شده توسط شرکت‌های بیمه، به تفکیک مناطق جغرافیایی، نمایندگی و دسته‌های مشتری کنترل شود که شامل ادعاها و تعداد بیمه‌شدگان نیز می‌شود.

    مدیریت ریسک

    ریسک پذیری در صنعت بیمه بیشتر از هر صنعت دیگر، عضو جدایی ناپذیر کسب و کار است. موفقیت استراتژیک تنها زمانی ممکن است که سازمان‌ها بدانند چه ریسک‌هایی را تحمل می‌کنند و این توانایی را داشته باشند تا به درستی قیمت تحمل این ریسک‌ها را در قیمت محصولاتشان در نظر بگیرند.

    بیمه اتکایی

    یک شرک بیمه اتکایی، در ازای دریافت بخشی از حق بیمه، قسمتی از ریسک شرکت‌های بیمه را تحمل می نماید.

    شرکت بیمه حق اتکایی در صورت لزوم پرداخت خسارت به بیمه‌شدگان، مبلغ ادعا را پرداخت خواهد کرد. این امر، شرکت بیمه را از ریسک تعداد پایین پرداخت‌هایی با مبالغ بزرگ محافظت می‌کند.

    پذیره‌نویسی

    در یک شرکت بیمه، پذیره‌نویس تعیین می‌کند که آیا ریسکی که با بیمه کردن یک مشتری بر شرکت تحمیل می‌شود قابل قبول است یا خیر و حق بیمه مناسب برای پذیرش این ریسک می بایست چقدر باشد.

    • هوش تجاری در صنعت بیمه و برتری های سان

      • توانایی و تجربه کافی در استخراج مکانیزه داده از سامانه‌های مالی، اداری و … متداول در کشور (همانند همکاران‌سیستم، رایورز، سندپرداز، نماد ایران، چارگون، بریدسامانه، تدوین فرایند، CSD و …) بدون وابستگی به شرکت‌های تولیدکننده (برندها) و تکنولوژی‌های بانک‌های اطلاعاتی
      • عدم وابستگی به تکنولوژی‌های پیاده‌سازی انبار داده (Data Warehouse) و هوش تجاری همانند Microsoft و Oracle و ابزار لایه‌ی نمایش اطلاعات و داشبوردها (هر ابزار OLAP Support در این لایه قابل‌استفاده می‌باشد)
      • ارائه‌ی ابزار نمایش اطلاعات و داشبورد به‌صورت رایگان و عدم نیاز به پرداخت هزینه لیسانس و عدم محدودیت در تعداد کاربر
      • توانایی و تجربه در مدیریت و نگهداری اطلاعات با مقیاس بسیار بزرگ (Big Data) همچون انبارهای داده بانکی و مخابراتی با میلیاردها رکورد
      • توانایی اتصال به منابع داده ای با تکنولوژی‌های قدیمی برای نمایش روند تاریخی داده‌ها و استفاده از عمق اطلاعات
      • توانایی اتصال مکانیزه به منابع داده‌ای بیرونی مانند بورس، کدال، گمرک و …
      • استفاده از ابزارهای استاندارد و روتین در طراحی و پیاده‌سازی سامانه در همه بخش‌ها جهت جلوگیری از وابستگی سازمان جهت توسعه سامانه
      • توانایی بررسی الگوها و کشف نواقص احتمالی
      • توانایی بررسی عملکرد دپارتمان فروش
      • توانایی نظارت بر وضعیت پردازش ادعاها
      • توانایی انتخاب مدل‌های قیمت‌گذاری بسازیدبا امکان بررسی سناریوها
      • توانایی ارزیابی و سنجش نمایه ریسک کلی را در یک داشبورد
      • توانایی تشخیصص سریع الگوهای خارجی و مشکوک را در داده‌ها