Peran Penting Analisis Prediktif dalam Asuransi

Asuransi sama tuanya dengan peradaban manusia. Ada catatan tentang metode asuransi yang disebut bottomry sejak 4000 SM. Ini adalah jenis transaksi di mana kapal digunakan sebagai jaminan oleh seorang kapten untuk membeli persediaan secara kredit. Jika kapal atau perahu itu hancur karena sebab-sebab alamiah di laut, pemberi pinjaman harus menganggap keadaan itu sebagai kerugiannya. Pemberi pinjaman akhirnya mulai mempelajari pola cuaca untuk menentukan kemungkinan kapten kembali dengan perahunya tanpa cedera. Ini adalah penggunaan awal analitik prediktif.

Asuransi telah berkembang pesat sejak zaman bottomry dan begitu juga dengan analisis prediktif. Aspek utama dari pertumbuhan ini adalah jumlah data yang digunakan oleh penyedia asuransi modern untuk melakukan analisis prediktif.

Apa itu Analisis Prediktif?

Analitik prediktif adalah cabang analitik yang melibatkan penggunaan model dan statistik untuk memprediksi peristiwa di masa depan. Maka, tidak mengejutkan betapa pentingnya analitik prediktif dalam asuransi.

Sejarah penuh dengan penggunaan analitik prediktif. Bahkan penggunaan pelihat dalam cerita rakyat merupakan upaya analisis prediktif. Analisis prediktif digunakan oleh perusahaan Lloyd pada tahun 1689 untuk menentukan premi yang akan dibayarkan sebagai ganti asuransi perjalanan. Perusahaan menggunakan data perjalanan masa lalu untuk menghitung kemungkinan risiko mengasuransikan yang baru.

Dalam Perang Dunia II, Arnold Daniels menggunakan analisis prediktif untuk memastikan tidak ada korban jiwa dalam perang tersebut. Daniels akhirnya melanjutkan untuk membuat Indeks Prediktif (PI) dan kemudian diadaptasi untuk ruang kerja.

Analisis berkembang menjadi penggunaan komputer pada 1960-an ketika ilmu komputer menjadi arus utama. Ditemukan bahwa komputer dapat diprogram untuk membangun model untuk analisis prediktif, sehingga penggunaannya untuk tujuan ini meroket. Di masa lalu, perusahaan asuransi menggunakan beberapa variabel untuk menentukan premi mereka, tetapi seiring dengan berkembangnya pengumpulan dan penggunaan data, analisis prediktif yang lebih canggih telah digunakan dalam asuransi.

Analisis Prediktif Tradisional

Premi, syarat, dan ketentuan secara tradisional dihitung menggunakan beberapa variabel linier. Ini adalah metode langsung yang menggunakan formula tunggal untuk semua skenario produk itu.

Mengambil asuransi kesehatan sebagai contoh, premi tetap mungkin ditetapkan untuk semua orang berusia empat puluh tahun yang membeli paket asuransi tertentu. Metode 'premi untuk semua' yang satu ini mungkin menimbulkan pembayaran yang lebih tinggi untuk perusahaan asuransi karena mungkin ada orang yang memiliki riwayat keluarga dengan diabetes tipe 2 di usia empat puluhan. Ini berarti bahwa klien tersebut akan membuat klaim asuransi kesehatan lebih dari rata-rata orang sehat dalam kelompok usia mereka.

Implikasinya, klien tanpa masalah kesehatan kronis pada akhirnya akan membayar premi untuk klien dengan masalah kesehatan kronis dan tidak mendapatkan manfaat asuransi untuk menjadi sehat. Klien yang memahami hal ini dapat mempertimbangkan kembali untuk mempertahankan premi mereka karena tidak ada insentif untuk tidak menggunakan asuransi mereka.

Analisis Prediktif Kompleks

Hanya ada begitu banyak data yang dapat dianalisis manusia tanpa bantuan komputer. Karena penggunaan komputer menjadi lebih kompleks, demikian juga analitik prediktif. Analisis prediktif kompleks, bahan pokok dalam portofolio perusahaan analisis data , adalah metode di mana banyak variabel digunakan untuk membangun model kompleks untuk memprediksi kemungkinan peristiwa di masa depan.

Dengan ledakan penggunaan internet, ada ledakan data yang sama besarnya. Dengan menggunakan aliran data ini, pembelajaran mesin dapat digunakan untuk menentukan skenario masa depan yang lebih kompleks terkait asuransi.

Misalnya, kembali ke asuransi kesehatan, mari kita bayangkan skenario di mana dua pria berusia empat puluh tahun membeli paket yang sama. Perusahaan, yang menggunakan analitik prediktif canggih, menemukan bahwa salah satu dari mereka secara genetik cenderung terkena kanker prostat. Itu berarti dia akan membuat lebih banyak klaim daripada orang lain. Perusahaan, berdasarkan informasi ini, memberikan premi yang sedikit lebih tinggi kepada pria berusia empat puluh tahun yang memiliki kecenderungan genetik untuk memperhitungkan biaya potensial dalam kunjungan departemen onkologi.

Analisis prediktif yang kompleks, bagaimanapun, bukan tanpa tantangan. Memasukkan analitik prediktif yang kompleks, yang biasanya melibatkan pembelajaran mesin, ke dalam penetapan harga asuransi yang ada dapat membuat keseluruhan pasar asuransi menjadi kurang transparan dan membingungkan. Analitik prediktif yang mengambil lebih banyak variabel mungkin menghasilkan penilaian risiko yang lebih akurat, tetapi tidak masalah seberapa akurat mereka jika penilaian tidak dapat dijelaskan, atau dibenarkan, kepada pelanggan.

Namun, jika diterapkan dengan benar, analitik prediktif yang kompleks akan menghasilkan hasil yang lebih baik untuk bisnis asuransi.

Apa itu Pembelajaran Mesin?

Pembelajaran mesin telah sangat terikat dengan analitik prediktif sehingga dalam artikel tertentu mereka digunakan secara bergantian. Pada kenyataannya, mereka sangat berbeda. Analisis prediktif menggunakan masa lalu untuk memprediksi kemungkinan hasil di masa depan. Pembelajaran mesin, di sisi lain, adalah cabang dari kecerdasan buatan dan ilmu komputer yang memberi sistem komputer kemampuan untuk menggunakan data untuk belajar dan meningkatkan.

Pembelajaran mesin, karena strukturnya, sangat penting dalam analisis prediktif. Pohon keputusan, jaringan saraf, dan regresi dapat diprogram ke dalam sistem, dan kemudian data yang dimasukkan ke dalamnya membantu sistem memprediksi kemungkinan kejadian di masa depan. Peristiwa masa depan ini dapat berkisar dari pola cuaca hingga bencana alam, depresi ekonomi, dan kemungkinan pandemi hingga daya jual suatu produk.

Pentingnya Predictive Analytics dalam Asuransi

Pentingnya analitik prediktif tidak dapat terlalu ditekankan. Dalam asuransi, ini sangat penting karena:

• Dapat meningkatkan efisiensi di berbagai cabang asuransi. Ini dimungkinkan karena analitik prediktif meningkatkan penilaian risiko, sehingga memungkinkan sumber daya ditetapkan dengan lebih baik.
• Analitik prediktif meningkatkan pengalaman pelanggan. Itu memungkinkan pelanggan untuk mendapatkan harga yang lebih baik dalam kondisi tertentu.
• Pemerintah dapat menggunakannya untuk membuat kebijakan bertarget asuransi yang lebih baik yang akan menguntungkan konsumen dan juga perusahaan. Analisis prediktif dapat membantu pemerintah membuat kebijakan yang sesuai selama peristiwa yang belum pernah terjadi sebelumnya seperti pandemi.
• Pembelajaran mesin, dipasangkan dengan analitik prediktif, menghilangkan kekurangan perhitungan dan bias manusia. Ini menghilangkan sentimen dan memiliki kesalahan hasil yang lebih rendah karena mesin menjadi lebih baik dan lebih baik dalam menghitung risiko.
• Analisis prediktif berguna dalam menentukan penipuan dalam klaim asuransi. Jika pelanggan mengubah fakta untuk membuat klaim asuransi, analitik prediktif dapat menemukan ketidakberesan dalam situasi seperti itu.

Cara Menggabungkan Analisis Prediktif ke dalam Bisnis Anda

Memasukkan analisis prediktif ke dalam asuransi adalah masa kini dan masa depan, tetapi jika dilakukan secara salah, dapat merusak keberlanjutan bisnis.

Sebagian besar bisnis mengalihdayakan analitik prediktif yang kompleks karena membangun struktur dan mempekerjakan tenaga kerja yang dibutuhkan sulit dan mahal.

Ketika ada metode penetapan harga yang ada di perusahaan asuransi, analitik prediktif harus dimasukkan dengan cara yang mempertimbangkan struktur penetapan harga yang ada. Ini karena perombakan harga yang tiba-tiba dapat membuat pelanggan yang sudah ada enggan mempertahankan langganan.

Masa Depan Analisis Prediktif dalam Asuransi

Perusahaan asuransi, tidak seperti lembaga keuangan, lebih konservatif dalam memasukkan teknologi ke dalam operasi mereka. Namun, itu sudah mulai berubah. Pentingnya dan manfaat analitik prediktif dalam asuransi menjadi lebih jelas, membuat kebutuhan untuk merangkulnya juga lebih jelas.

Pembelajaran mesin bukan lagi rencana masa depan tetapi kenyataan saat ini. Ini akan membentuk masa depan asuransi, mengubah cara industri beroperasi.

Selama ada data, dan komputer untuk menganalisisnya, akan ada pembelajaran mesin. Oleh karena itu, analitik prediktif telah dan akan terus menjadi aspek inti dari layanan asuransi.