mundo gera 2,5 quintilhões de bytes de dados de computador por dia. São 25 seguidos de 16 zeros. Além disso, 90% dos dados de hoje foram criados nos últimos dois anos, o que significa que o papel do big data é enorme e crescente.

No setor de seguros, todos esses dados posicionam as empresas para fornecer a seus clientes cobertura e serviço inigualáveis, se eles puderem acessar as informações sob demanda em formatos práticos, fazendo com que funcionem para o benefício de todos.

A aplicação dessa inteligência pode afetar os negócios de várias maneiras, para:

• Segmente os clientes com mais eficiência
• Melhore a tomada de decisão
• Menor exposição
• Descubra e implemente maneiras de agregar valor tangível às operações
• Reduzir custos

O que é necessário é o acesso sob demanda a dados que forneçam insights e contexto para inteligência de negócios, informações que não devem exigir um grau avançado em tecnologia ou análise de sistemas para interpretar os resultados. A análise projetada para prosperar em um ambiente de experiência do usuário e capacitar os analistas a conceituar os dados atenderá melhor aos setores com uso intensivo de dados, como o de seguros.

Abordando a complexidade

As seguradoras têm à disposição uma quantidade incrível de dados: Inteligência sobre seus clientes; demografia por geografia, idade e sexo; Tendências de mercado; e informações históricas são apenas algumas das inúmeras categorias. Reunir prontamente essas informações em formatos úteis para funcionários com níveis variados de responsabilidade e habilidades analíticas é o desafio que as seguradoras e muitas outras organizações enfrentam. Análises poderosas podem fornecer essa inteligência de negócios melhor do que as ferramentas tradicionais.

Os usuários precisam entender os dados e aplicá-los às suas tarefas. A equipe que entra e sai de diferentes ferramentas de inteligência de negócios para realizar suas tarefas é menos eficiente do que usar análises bem projetadas que lhes permitem permanecer no fluxo de trabalho ao coletar, avaliar ou relatar informações.

Por exemplo, alguns dados de clientes de automóveis podem ser armazenados em uma plataforma dentro de uma seguradora de propriedades e acidentes, enquanto o histórico de sinistros pode ser acessado em softwares diferentes. As características e valores do veículo podem ser obtidos de outros bancos de dados, enquanto os registros de condução precisam ser obtidos de um ou vários departamentos de segurança pública de todo o país. Esse quebra-cabeça é rico em dados, mas complexo em um fluxo de trabalho tradicional. Ter análises bem projetadas integradas ao sistema simplifica o processo de cotação de clientes, especialmente em um ambiente 24 horas por dia, 7 dias por semana.

Engajando a inteligência aplicada

Apenas fornecer inteligência não é tudo o que a análise pode fazer.  

Painéis envolventes, visualizações e outros métodos de entrega criam um espaço de trabalho vibrante para o usuário, oferecendo contexto para informações confusas ou contraditórias. Os usuários adotam ferramentas atraentes de forma mais ampla, usam-nas com mais frequência e instintivamente perguntam mais sobre o instrumento e os dados que ele fornece.

A incorporação de análises preditivas à coleta de inteligência fortalece a utilidade dos dados para a tomada de decisões oportunas. Todas essas ações aumentam a produtividade.

A análise permite que os profissionais apliquem seus talentos individuais de negócios a tarefas sem precisar de um alto grau de conhecimento técnico para coletar ou interpretar os dados, atendendo profissionais iniciantes por meio de executivos seniores.

Subscritores inexperientes podem avaliar mais rapidamente as solicitações dos clientes, rejeitando-as ou conectando-as a opções de cobertura favoráveis ​​a um prêmio apropriado, e os analistas de sinistros podem identificar fraudes com mais eficiência. A mesma ferramenta de análise nas mãos de executivos veteranos pode fornecer a eles outros insights valiosos, como dados que demonstram prontamente aos reguladores que os produtos têm preços adequados e refletem a exposição, que atendem às normas aceitáveis ​​de índice de sinistralidade e índice combinado e que a seguradora é uma empresa confiável. parceiro na proteção do mercado.

Esses são exemplos simples de análises bem projetadas que afetam diretamente o sucesso dos negócios em vários níveis.

Autoatendimento intuitivo

Existem razões válidas para compartimentar a inteligência no ambiente de negócios atual, mas a versatilidade da análise integrada permite uma ampla variedade de níveis de acesso a pessoas ou indivíduos. O acesso é baseado em funções e necessidade de conhecimento, não em quão bem uma pessoa entende código ou software.

À medida que as funções de negócios, responsabilidades e talentos das pessoas mudam, a ferramenta atende a um autoatendimento intuitivo. O acesso à inteligência é obtido aplicando-se a perspicácia empresarial acumulada, não o know-how tecnológico sobre software obsoleto.

A personalização de ferramentas analíticas permite que as pessoas se dediquem à produtividade, em vez de soluções repetitivas de problemas. Os atuários podem passar o dia de trabalho avaliando os riscos e a exposição do mercado, criando ofertas de produtos inovadores ou ajustando a estratégia de investimento na carteira de negócios, em vez de descobrir novas atualizações de software em antigas plataformas de inteligência de negócios.

Espere mais e entregue

Os funcionários usarão as ferramentas à sua disposição, sejam essas ferramentas adequadas ou excelentes. No entanto, aqueles que enriquecem a experiência do usuário e geram valor comercial diretamente obtêm as melhores taxas de adoção e resultados.

Quanto mais confortáveis ​​as pessoas em uma empresa inteira se sentirem com suas ferramentas, melhor elas terão o desempenho. Análises poderosas, incluindo análises preditivas, avaliações simplificadas, planejamento, previsão e experiências gerais de tomada de decisão. Eles permitem que as seguradoras conectem efetivamente os benefícios da inteligência de negócios aos objetivos do cliente e da organização.

Quanto mais cedo as seguradoras adotarem a análise para alavancar big data, mais rapidamente melhorarão a eficiência, reduzirão custos, atenderão e excederão as expectativas dos clientes e aumentarão as expectativas em um mercado cada vez mais competitivo.