Лидеры в сфере финансовых услуг используют расширенную аналитику, чтобы получить доступ к огромным новым массивам данных и получить доступ к миллиардам долларов. Например, банки используют данные средств массовой информации для выявления кредитных рисков, а не полагаются только на финансовые и демографические данные. Хедж-фонды управляют торговыми стратегиями, основанными на корреляции между эмоциями, выраженными в лентах Twitter, и движениями фондового рынка.

Страховая отрасль всегда полагалась на данные и аналитику при андеррайтинге, претензиях, обнаружении мошенничества и т. д., и два достижения приносят значительно большую пользу в отрасли: взрыв источников данных, включая «структурированные», машиночитаемые данные и « неструктурированные 2 данные, такие как видео, текст и социальные сети; и скачки в вычислительных технологиях и передовых аналитических методах и инструментах, таких как машинное обучение. Между тем, переход от пакетной обработки к обработке и визуализации потоков данных в реальном времени коренным образом меняет основные операции в области претензий, выставления счетов и CRM.

Многие операторы связи осваивают эту новую волну инноваций и применяют передовые методы аналитики в продуктах и ​​бизнес-функциях. Например, автостраховщики начали включать в свой анализ кредитные рейтинги, основанные на поведении, когда поняли, что люди, которые вовремя оплачивают свои счета, как правило, более безопасные водители. Некоторые страховщики используют данные о характеристиках и поведении агентов, чтобы предсказать, насколько вероятно, что каждый из них будет продавать несколько продуктов и какие конкретные продукты они будут продавать наиболее успешно, что приводит к увеличению продаж на 20–25%. Другие использовали данные и аналитику для упреждающего управления коэффициентом отклонения, используя демографические данные на уровне геопространственных данных, домохозяйств и почтовых индексов, чтобы снизить отток клиентов на 30%. Автостраховщик применил современное нелинейное моделирование с машинным обучением, чтобы определить, что 60% страховых случаев были оценены по неверной цене, а 35% занижены. Многие страховщики делают более точные прогнозы успеха новых агентов и консультантов, расставляя приоритеты при подаче заявок на основе вероятности связывания, улучшая сегментацию рынка и добиваясь гораздо большего прогресса благодаря большему количеству данных и более глубокому пониманию.

Стимул к инвестированию в аналитику никогда не был таким большим, и операторы связи все еще пытаются понять, как тенденции аналитики повлияют на отрасль. Руководители сталкиваются с тремя потенциальными сценариями:

  • Постепенное внедрение, когда продолжают появляться инновационные варианты использования и бизнес-модели, а аналитика продолжает поддерживать операции в основных функциях.
  • Быстрая эволюция с обширным принятием решений с использованием аналитики и внедрением широкого спектра ранее незастрахованных рисков
  • Ускоренный фундаментальный сдвиг, когда страховщики должны пересмотреть свои ценностные предложения на основе данных и аналитики, а аналитика определяет ежедневные бизнес-решения.

Учитывая интенсивность конкуренции и возникающие в настоящее время варианты использования1, быстрые изменения и прорывы в отрасли кажутся более вероятными, чем «постепенное освоение». Таким образом, игроки, которые делают разумные инвестиции, чтобы опередить революцию в области аналитики, получат значительные конкурентные преимущества. Но независимо от темпов изменений каждый оператор пройдет четыре этапа на пути к будущему, в котором аналитика больших данных будет определять принятие решений:

Этап 1 — Создание инсайтов. Первоначально компании разрабатывают модели, демонстрирующие ранние доказательства того, что аналитика может предложить новые идеи, которые могут принести очевидную пользу. Однако некоторые могут разрабатывать модели на расстоянии от бизнеса и бороться с внедрением на передовой.

Фаза 2 — Получение ценности. По мере развития аналитической функции разработчики моделей тесно сотрудничают с передовым персоналом, который вовлекается в «основы» построения модели. Акцент смещается с разработки моделей на их внедрение, и они воплощаются в жизнь. Даже если идеи моделей не применяются в полной мере, компания рассматривает их как ценные инструменты, улучшающие процесс принятия решений.

Фаза 3 — Приступаем к масштабированию. Генеральный директор стремится использовать аналитику для улучшения деловой практики. Компания инвестирует в специализированные ресурсы, которые поддерживают портфель инициатив в нескольких бизнесах. Существуют зрелые процессы для управления и определения приоритетов этой поддержки. Аналитика лучше интегрируется в передовые процессы управления и ИТ.

Этап 4 — Становление организацией, ориентированной на аналитику. По мере того, как аналитика становится «основой» ведения бизнеса, она превращается из средства реализации в основной способ ведения бизнеса, а влияние аналитики измеряется как часть основных результатов бизнеса. Аналитика способствует андеррайтингу, разработке продуктов и распространению, а барьеры между функциональными разрозненными структурами растворяются. Экосистема становится более сложной, с более широким участием третьих сторон наряду с операторами связи. Стратегия управления персоналом фокусируется на выявлении, наборе, развитии и сохранении аналитических навыков.

Быстрое движение вверх по кривой зрелости

В своем стремлении использовать весь потенциал аналитики большинство операторов P&C находятся где-то между второй и третьей фазами. Многие добились определенного успеха и подтвердили потенциал аналитики. Мы видим три способа, которыми руководители могут ускорить прогресс за пределами этой золотой середины:

1) Предоставить мандат. Аналитика должна быть неустанным приоритетом генерального директора. Это не просто одна из нескольких тем, а целевое конечное состояние, вокруг которого организация согласовывает свое видение ведения бизнеса по-новому.

2) Возьмите на себя многолетнее обязательство. Требуются инвестиции в течение нескольких лет, в том числе такие, которые приводят к фальстартам и требуют проб и ошибок. Продвижение по кривой погашения не происходит за год, и влияние может быть неочевидным в течение первых нескольких кварталов.

3) Требуйте быстрого прогресса. Хотя полное воздействие занимает несколько лет, быстрые победы и истории успеха помогут подтвердить концепцию и сохранить импульс. Руководителям следует каждый год лично искать несколько вариантов использования, которые демонстрируют новое и возрастающее влияние аналитики, и отмечать эти успехи как примеры для других.