داده ها و هوش مصنوعی (AI) روش کار نحوه برقراری ارتباط نحوه تصمیم گیری و نحوه عملکرد کسب و کارها و تعامل با مشتریان خود را تغییر داده است. استفاده از هوش مصنوعی در قیمت گذاری با استفاده از داده ها یکی از مواردی است که حاکمیت داده در سازمان می تواند موثر واقع شود بیمه صنعتی است که بر اساس محاسبه حق بیمه ساخته شده است. زمانی که داده ها و روش های تجزیه و تحلیل مورد استفاده برای محاسبه ریسک ناقص باشد یک شرکت بیمه شکست می خورد و با جریمه های قابل توجهی مواجه می شود. واقعیت این است که یک شرکت بیمه نمی تواند فعالیت کند مگر اینکه حاکمیت داده ها وجود داشته باشد شرکت های بیمه از حاکمیت داده برای بسیاری از موارد استفاده می کنند از جمله می توان به رعایت مقررات بهبود کیفیت داده ها و امنیت داده ها حذف سیلوهای داده بهبود تجزیه و تحلیل ساده سازی اسناد و کاهش هزینه ها اشاره کرد. با این حال ضروری ترین مورد استفاده از حاکمیت داده ها در صنعت بیمه این است که سازمان ها را قادر می سازد تا به طور موثر حق بیمه ها را محاسبه کنند. این کار بسیاری از اقدامات ذکر شده در بالا را در بر می گیرد. محاسبه دقیق حق بیمه نه تنها برای موفقیت شرکت بیمه حیاتی است بلکه یک پیش نیاز ضروری برای تنظیم کننده ها نیز می باشد. بیمه گران تحت یک لنز نظارتی بسیار خوب هستند. بدون این نظارت این ریسک وجود دارد که بیمه گران سرمایه ای برای پرداخت خسارت یا دریافت حق بیمه های گزافی که منعکس کننده ریسک نیستند، نداشته باشند.

چرا حاکمیت داده در صنعت بیمه مهم است؟

در حالی که حاکمیت داده در صنعت بیمه ضروری است، پیاده سازی آن می تواند چالش برانگیز باشد زیرا چندین حوزه وجود دارد که باید در نظر گرفته شود که بسیاری از آنها همپوشانی دارند. عوامل زیر موانع مشترکی را برای شرکت های بیمه در اجرای حاکمیت داده ایجاد می کند برای غلبه بر این مشکلات شرکت های بیمه باید راه حل های فناوری و چارچوب های قوی حاکمیت داده را در نظر بگیرند و برای ایجاد فرهنگ داده محور در سازمان تلاش کنند.

سیلوهای داده: شرکت های بیمه اغلب در سیلوهایی با داده های ایزوله شده به بخش های خاص مانند مطالبات، پذیره نویسی و فروش فعالیت کنند. این امر سازگاری را دشوار می کند و مانع از دستیابی کاربران به یک دید کلی از داده های شرکت می شود.

کیفیت پایین داده: شرکتهای بیمه داده ها را از منابع بسیاری مانند دستگاههای IoT تله ماتیک رسانه های اجتماعی و اشکال سنتی دریافت می کنند تضمین کیفیت داده در این چشم انداز پیچیده داده می تواند فوق العاده چالش برانگیز باشد.

انطباق با مقررات: انطباق، یک محرک اساسی در حاکمیت داده ها در بسیاری از بخش ها است. با این حال مقررات در صنعت بیمه رایج است و به شدت اجرا می شود. زمانی که داده ها پراکنده و بدون کنترل هستند آماده شدن برای ممیزی چالش برانگیز خواهد بود.

سیستم های قدیمی و یکپارچه سازی داده ها: سیستم های قدیمی فناوری اطلاعات اغلب در شرکت های بیمه امری استاندارد هستند. با این حال ادغام سیستم های قدیمی با فناوری های جدیدتر نیازمند داده های در دسترس و ساختار یافته است. بیمه گران همچنین به طور فزاینده ای به ادغام های شخص ثالث برای اطلاعات خاص مانند داده های آب و هوایی متکی هستند.

امنیت و حریم خصوصی داده ها: شرکت های بیمه برای کمک به جلوگیری از تهدید فزاینده نقض داده ها و اطمینان از حفظ حریم خصوصی داده های مشتریان به حاکمیت نیاز دارند.

دسترسی و در دسترس بودن داده ها: بخش های خاصی برای محاسبه ریسک و تعیین حق بیمه به داده های خاصی نیاز دارند. تعیین اینکه چه کسی این دسترسی را دارد و چگونه می توان به داده های خاص دسترسی داشت نیاز به حاکمیت جامع دارد.

کلان داده و تجزیه و تحلیل پیشرفته: افزایش اتکا به تجزیه و تحلیل برای محاسبه ریسک ها در عصر کلان داده، یافتن و جداسازی اطلاعات مورد نیاز را چالش برانگیز می کند.

 مدیریت تغییر: وقتی هر شرکتی حاکمیت داده را اجرا می کند، باید تغییرات فرهنگی را که برای موفقیت آن اتفاق می افتد در نظر بگیرد.

نگهداری و آرشیو داده ها: داده ها در صنعت بیمه اغلب بایگانی می شوند زیرا ادعاها ممکن است در دوره های طولانی ادامه داشته باشند. باید ساختارهایی وجود داشته باشد که نحوه اصلاح این داده ها و مکان آنها را مستند کند.

حاکمیت داده چگونه محاسبه موثر حق بیمه را امکان پذیر میکند

صرف نظر از اینکه چه چیزی بیمه می شود مهمترین وظیفه هر شرکت بیمه محاسبه ریسک است بیایید به عنوان مثال از بیمه خودرو استفاده کنیم بیمه گران باید عوامل مختلفی مانند موقعیت مکانی سن، راننده مطالبات قبلی سابقه اعتباری مدل خودرو و غیره را در نظر بگیرند بر اساس محاسبات حق بیمه فردی حق بیمه تعیین می.شود. هنگام محاسبه ریسک شرکت های بیمه باید یک مدل مالی برای تعیین سرمایه مبتنی بر ریسک که برای پوشش هر گونه خسارت بعدی نیاز دارند ایجاد کنند. این محاسبات به معیارهای خاصی مانند تعاریف ثابت نیاز دارند اگر نرخ را اشتباه محاسبه کنید سرمایه مورد نیاز ممکن است بیشتر یا کمتر از آنچه که باید باشد در نظر گرفته می شود در حالی که هر شرکت بیمه تلاش می کند سرمایه کمتری را حفظ کند و پول بیشتری به دست آورد، باید سرمایه کافی برای پرداخت خسارت در صورت تایید داشته باشد. تعادل ظریفی بین محاسبه ریسک و قیمت گذاری طرح های بیمه وجود دارد زیرا رقابت زیاد است بهینه سازی قیمت گذاری و ریسک به معیارهای کلیدی نیاز دارد که باید از اصول اصلی حاکمیت پیروی کند که اطمینان حاصل کند که همه داده ها دقیق هستند، تعاریف صحیح و استاندارد هستند، همه کسانی که به آن نیاز دارند دسترسی مناسب دارند و فرآیند شفاف است. این امر حاکمیت داده را به یک مورد استفاده اولیه برای شرکت های بیمه تبدیل میکند اگر آنها به درستی بر داده های خود نظارت نداشته باشند، نمی توانند فعالیت کنند.

نحوه پیاده سازی حاکمیت داده در صنعت بیمه

 شما باید به عنوان سازمانی که در صنعت بیمه فعالیت می کند. رویکردی ساختار یافته برای اجرای موفقیت آمیز حاکمیت داده داشته باشید، شما باید چارچوب ها و شیوه های مختلفی را تنظیم کنید و یک نقشه راه پیاده سازی واضح داشته باشید در زیر یک نمونه راهنمای گام به گام برای اجرای حاکمیت داده در صنعت بیمه آورده شده است.

1- مشخص کردن چشم انداز و اهداف

یک چشم انداز روشن برای حاکمیت داده ایجاد کنید که با اهداف. تجاری شرکت همسو باشد به عنوان مثال بهبود ارزیابی ریسک، ساده سازی پردازش ادعا یا افزایش تجربه مشتری شما همچنین باید اهداف مشخص و قابل اندازه گیری مانند کاهش خطاهای داده تا درصد معینی یا اطمینان از انطباق با مقررات خاص را تعیین کنید.

2- ایجاد یک ساختار حکومتی

یک شورای مدیریت داده در سطح بالا متشکل از نمایندگان بخش های مهمی مانند پذیره نویسی، ادعاها، اکچوئری، فناوری اطلاعات و انطباق ایجاد کنید این شورا سیاست ها را تعیین می کند. اختلافات سطح بالا را حل می کند و جهت گیری را ارایه می دهد شما همچنین به مباشران داده نیاز دارید تا مسئولیت کیفیت، سازگاری و مدیریت چرخه عمر داده ها را در حوزه های مربوطه خود بر عهده بگیرند.

3- ارزیابی وضعیت فعلی داده ها را در سازمان

 برای ترک چشم انداز داده های موجود، از جمله منابع داده سیلوهای داده سیستم های قدیمی و مسایل مربوط به کیفیت داده یک ممیزی داده انجام دهید. در مرحله بعد، الزامات نظارتی و الطباق مربوط به صنعت بیمه را شناسایی کنید.

4-تعریف خط مشی ها و رویه ها

 سیاست های طبقه بندی کیفیت، امنیت، دسترسی و نگهداری داده ها را ایجاد کنید. این ممکن است شامل تعریف این باشد که چه چیزی اطلاعات قابل شناسایی شخصی (PII) را تشکیل می دهد با این که داده های ادعا تا چه زمانی باید حفظ شوند. فراتر از این باید رویه های ورود اعتبار سنجی، تصحیح و حذف داده ها را ایجاد کنید.

5- سرمایه گذاری در فناوری

 ابزار حاکمیت داده مانند OvalEdge ویژگی هایی مانند فهرست نویسی خط و نسب داده معیارهای کیفیت و مدیریت بیمه نامه را ارایه می دهد همین فناوری بررسی های منظم کیفیت داده ها و روش های اعتبار سنجی را امکان پذیر می کند و عملکردی را برای راه اندازی فرآیندهای پاکسازی خودکار داده ها برای شناسایی و تصحیح خطاها، ناسازگاری ها با موارد تکراری فراهم می کند سایر فناوری ها مانند مدیریت داده های اصلی (MOM) یک منبع واحد از حقیقت را برای موجودیت های داده مهم ایجاد می کنند. در عین حال، ابزارهای پیشگیری از از دست دادن داده (DLP) تضمین می کنند که داده های حساس گم نمی شوند مورد سوء استفاده قرار نمیگیرند یا بدون مجوز به آنها دسترسی پیدا نمی کنند.

 6-افزایش امنیت و حریم خصوصی داده ها

 از رمگذاری قوی، کنترل های دسترسی و ممیزی های امنیتی منظم اطمینان حاصل کنید سابقه فعالیت های پردازش داده ها را حفظ کنید و اطمینان حاصل کنید، که شیوه های مدیریت داده ها برای بیمه گران شفاف است.

 7- آموزش و یادگیری

برگزاری جلسات آموزشی منظم برای کارکنان در مورد اهمیت حاکمیت داده، الزامات انطباق و بهترین شیوه ها در مدیریت داده ها امری ضروری است.

8-نظارت، اندازه گیری و پالایش

از شاخص های کلیدی عملکرد (KPI) برای اندازه گیری موفقیت برنامه حاکمیت داده استفاده کنید این ممکن است شامل معیارهای کیفیت داده، زمان های پاسخ حادثه یا انطباق کاربر با خط مشی های داده باشد همچنین باید به طور منظم سیاست ها، رویه ها و ساختارها را بر اساس نیازهای در حال تغییر کسب و کار پیشرفت های تکنولوژیکی و به روز رسانی های قانونی بررسی و اصلاح کنید.

9-برقراری ارتباط و تعامل

کاربران تجاری را در فرآیند حاکمیت داده درگیر کنید و اطمینان حاصل کنید که آنها نقش ها و مسئولیت های خود را درک کنند این امر مستلزم آن است که به طور منظم موفقیت ها و چالش های برنامه حاکمیت داده را با سهامداران در میان بگذارید، اعتماد ایجاد کنید و از همسویی اطمینان حاصل کنید.

 با توجه به وضعیت هوش مصنوعی، دیلویت در تحقیقات Enterprise اظهار داشته است که ۹۴ درصد از رهبران کسب و کار موافق هستند که هوش مصنوعی یک عامل مهم موفقیت طی پنج سال آینده است. اگرچه این دیدگاه توسط رهبران بیمه نیز پذیرفته شده است اما اکثر شرکت های این صنعت هنوز در مراحل اولیه بلوغ داده و هوش مصنوعی خود هستند. برای اینکه بیمه گران و سایر سازمان ها بتوانند به مراحل بلوغ بالاتر برسند دیلویت چارچوب سازمان بینش محور (1D0) را توسعه داده است تبدیل شدن به یک IDO در زمینه تقویت تسریع و افزایش تصمیم گیری با فناوری است. این در مورد ایجاد فرآیندهای عملیاتی کارآمدتر و موثرتر و در مورد بهبود روابط با مشتری از طریق تجربیات یکپارچه و شخصی است برای تبدیل شدن به یک IDO و ایجاد پتانسیل کامل داده و هوش مصنوعی، بیمه گران باید دیدگاهی جامع را در پنج بعد اتخاذ کنند استراتژی افراد، فرآیند داده ها و فناوری

برای رسیدن به مرحله بلوغ داده و هوش مصنوعی بالاتر، ضروری است که بیمه گران موارد استفاده مناسب را انتخاب کنند تمرکز بر موارد استفاده که بیش از حد چالش برانگیز هستند یا در کوتاه مدت مزایای کافی ایجاد نمی کنند ممکن است انتقال به سمت یک بیمه گر بینش محور را کند سازد.

قیمت گذاری مهمترین اهرم سودآوری بیمه گر

قیمت گذاری یکی از مهمترین اهرم های سود برای کسب و کار است. می تواند به طور قابل توجهی سودآوری بیمه گر را افزایش دهد. با این حال این یک فرآیند پیچیده است که نیاز به یک رویکرد جامع در پنج بعد چارچوب IDO ذکر شده در بالا دارد. در یک تعامل معمولی، دیلویت با مصاحبه با سهامداران ارشد کلیدی و کارشناسان قیمت گذاری برای ارزیابی وضعیت فعلی در هر یک از این پنج بعد این کار را شروع کرده است. در گام بعدی آنها یک کارگاه آموزشی با رهبری ارشد را ممکن ساختند. هدف دوگانه است ابتدا یافته های خود را برای اعتبار سنجی و نهایی کردن ارزیابی وضعیت فعلی به اشتراک می گذارند و مورد بحث قرار می دهند دوم دیدگاهی جامع را بر اساس تجربیات (بین) سازمانی و دانش گسترده خود از بازار بیمه ارایه می دهند. این دیدگاه بیرونی شروع بحثی برای تعریف جاه طلبی و چشم انداز قیمت گذاری و همسویی آن با استراتژی کلی کسب و کار است. در نهایت دیلویت یک تجزیه و تحلیل با جزییات در مورد وضعیت فعلی و هدف ایجاد کرد و یک نقشه راه برای تعیین آنچه در هر پنج بعد ذکر شده قبل برای پر کردن شکاف مورد نیاز است، ساخت در ادامه مقاله چالش های معمولی که بیمه گران با آن مواجه هستند مورد بحث قرار گرفته می شود و راه حل آنها پیشنهاد می شود.

ارزیابی وضعیت فعلی بر اساس:

· مصاحبه ها و کارگاه های آموزشی با سهامداران و کارشناسان کلیدی

· تجزیه و تحلیل اطلاعات مربوطه ارایه شده توسط مشتری

· دانش دیلویت از بازار و تجارب (بین) سازمانی

تعریف چشم انداز از طریق کارگاه های الهام بخش با سهامداران (بالاتر) به:

· تعریف یک چشم انداز داده و تجزیه و تحلیل

· هماهنگی چشم انداز را با اهداف کلی کسب و کار

· شناسایی اولویت های استراتژیک کلیدی

· یک نقشه راه برای پر کردن شکاف بین موقعیتهای فعلی و مطلوب با در نظر گرفتن موارد زیر طراحی شود

· نیازمندی های کسب و کار

· محرک های ارزش و کیس تجاری

· شروع اولویت بندی ابتکارات مورد نیاز تعیین قیمت مناسب با یک استراتژی روشن

با توجه به تجربه دیلویت بیمه گران اغلب استراتژی قیمت گذاری (روشن) ندارند. آنها دیدگاه روشنی در مورد اینکه چگونه خود را در بازار قرار دهند چگونه خود را از رقبای خود متمایز کنند و روی چه پورتفولیوها، محصولات و بخش هایی تمرکز کنند، ندارند. در نتیجه قیمت گذاری لزوما به اهداف استراتژیک بیمه گر کمک نمی کند با این حال پاسخ های روشن به این سؤالات که توسط اهداف KPI پشتیبانی می شوند، ضروری هستند و راهنمایی های لازم را برای تیم های قیمت گذاری ارایه می دهند و به آنها اجازه می دهند استراتژی قیمت گذاری را با اهداف کلی هماهنگ کنند بنابراین پاسخ به این سؤالات به طور کلی نقطه شروع گفتگوهای دیلویت با رهبری ارشد در مورد تعریف جاه طلبی و چشم انداز قیمت گذاری است.

تصمیم گیری و حکمرانی نیاز به بازاندیشی دارد

هر تعدیل قیمت در یک شرکت بیمه نیازمند تایید بسیاری از سهامدارانی است که اهداف KPI مشخصی ندارند. این فرآیند گسترده تصمیم گیری به طور قابل ملاحظه ای زمان ورود به بازار مدل های قیمت گذاری جدید را کاهش می دهد به منظور بهبود چابکی در واکنش به تغییرات در رفتار مصرف کننده شرایط بازار و محیط رقابتی به بیمه گران توصیه می شود که فرآیند تصمیم گیری تاب تر و ساده تری را اتخاذ کنند. وجود یک حاکمیت قیمت گذاری که در آن تصمیم ها توسط یک چارچوب شفاف و معیارهای ارزیابی پشتیبانی می شوند تیم های قیمت گذاری را قادر می سازد تا یک دستور روشن و قوی برای تعدیل قیمت ها داشته باشند. تنها تعدیل های قیمت گذاری که تأثیر عمده مورد انتظار بر سود نهایی بیمه گر دارند، به تأیید همه سهامداران نیاز دارند.

 نوآوری در مدل قیمت گذاری و سرمایه گذاری در  Data & MLOps

بیمه گران به طور سنتی برای پیش بینی خسارت های آتی و تعیین قیمت های تجاری به داده های تاریخی از خسارت ها و پایگاه های مدیریت بیمه نامه غنی شده با داده های جمع آوری شده مشتریان تکیه می کنند تا حدی به دلیل یک چشم انداز پیچیده فناوری اطلاعات اکچوئرها و تحلیلگران قیمت گذاری ازمان قابل توجهی را صرف پردازش داده ها می کنند تا مجموعه دادهای را به دست آورند که برای آنها جوابگو است. علاوه بر آن بیمه گران عموماً به قیمت گذاری از جمله پردازش و مدل سازی داده ها به عنوان پروژه های یک بار مصرف نگاه می کنند. این رویکرد باعث ایجاد ناکارآمدی های غیر ضروری و کار مجدد در چرخه قیمت گذاری می شود که منجر به زمان طولانی تری برای ورود به بازار می شود علاوه بر این هنوز بیمه گرانی هستند که از مدل های تبدیل حفظ و ارزش طول عمر مشتری برای قیمت گذاری تجاری خود استفاده نمی کنند. در مورد دوم به بیمه گران توصیه می شود که شروع به توسعه چنین مدل هایی کنند تا بتوانند با روش های پیشرو در بازار پیشی بگیرند. به عنوان گام بعدی هنگامی که چنین مدل هایی به وجود آمدند بیمه گران باید یاد بگیرند که به طور معلوم ارزش را از داده ها در مقیاس دریافت کنند. این را می توان با استفاده از Dataops (عملیات مبتنی بر داده و MLOps) عملیات مبتنی بر یادگیری ماشین که رویکردهایی برای صنعتی کردن هوش مصنوعی هستند به دست آورد Dataops و MLOS هر دو ترکیبی از راه حل های فناوری و روش های سازمانی برای ساده سازی توسعه و تحویل دادمها هستند پروژههای علم داده و یادگیری ماشین  به روشی قابل اعتماد و کارآمد با استفاده از یک فرآیند تکرار شونده از چرخه های تحویل کوتاه هستند. ترجیحاً اکثر عناصر در این چرخه ها خودکار هستند برای دستیابی به برتری در قیمت گذاری امروزه بیمه گران باید شروع به سرمایه گذاری در بهینه سازی فرآیندهای قیمت گذاری خود کنند. برای دستیابی به تعالی قیمت گذاری در آینده بیمه گران باید افق خود را فراتر از ادعاها و داده های بیمه نامه گسترش دهند. به عنوان مثال تحولات در اینترنت اشیاء Xaas هر چیزی به عنوان سرویس (XaaS) به انواع محصولات و ابزارهایی اشاره دارد که می توان با استفاده از مدل مصرف همه عنوان سرویس خریداری کرد با استفاده از این مدل شرکت ها مسئولیت فناوری اطلاعات را به ارایه دهنده خدمات می دهند ارایه دهنده خدمات ممکن است دارایی ها را در اختیار داشته باشد بر آنها نظارت کند و آنها را به عنوان بخشی از یک معامله بسته بندی شده مدیریت کند اکوسیستم ها و پلتفرم ها و وسایل نقلیه خودران تأثیر قابل توجهی بر صنعت بیمه خواهند داشت و نوع و مقدار کاملا متفاوتی از داده ها را تولید خواهند کرد بیمه گران باید شروع به جمع آوری و کار با این نوع دادههای جدید کنند. که بینش بیشتری در مورد رفتار مشتریان (بالقوه) آن ها فراهم می کند که می تواند برای مدل سازی تقاضا، ارزیابی ریسک و قیمت گذاری استفاده شود همچنین به آداپتورهای اولیه تجربیات ارزشمندی در کار با داده های غیر سنتی و در نتیجه رویکردهای مدل سازی غیر سنتی مبتنی بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین ارایه می کند در بلند مدت زمانی که روندها و تحولات مبتنی بر هوش مصنوعی رواج بیشتری پیدا کنند. مزیتی استراتژیک را برای آنها به ارمغان خواهد آورد.

توسعه مدل های قیمت گذاری پیچیده تر

 در حال حاضر هنگامی که یک مدل قیمت گذاری جدید تایید شد، زمان قابل توجهی طول می کشد تا در محیط تولید به کار گرفته شود به طور کلی مدل قیمت گذاری باید از نرم افزار قیمت گذاری تخصصی به یک فایل اکسل صادر شود و سپس به صورت دستی وارد یک برنامه IT دیگر که بخشی از محیط تولید است وارد شود ریسک اشتباه زیاد است و روش های آزمایشی گستردهای برای اطمینان از وارد شدن قیمت مناسب به محیط تولید وجود دارد. بیمه گران می توانند و باید این رویه را تغییر دهند و برخی از پیشتازان پیش از این این کار را انجام داده اند راه حل های متعددی در بازار وجود دارد که مدل های قیمت گذاری را به راحتی در محیط تولید به کار می گیرند انجام بررسی ها و تعادل های لازم برای جلوگیری از اشتباهات پرهزینه و شرم آور در نتیجه این حوزه بیمه گران می توانند سریعتر با تغییر تقاضای مصرف کننده، شرایط بازار و محیط رقابتی سازگار شوند. از آنجایی که هوش مصنوعی به مدل های قیمت گذاری پیشرفته تر و بهینه سازی لحظه ای اجازه می دهد و شیوه های فعلی اساساً غیر ممکن می شوند. فرآیند استقرار روان بسیار مهمتر خواهد بود.

رویکردی جدید برای گسترش مهارتهای تیم ها

بهینه سازی قیمت گذاری با استفاده از هوش مصنوعی به همان اندازه که مربوط به داده ها و فناوری است مربوط به افراد می شود برای بهبود شانس موفقیت خود در تغییر هوش مصنوعی در قیمت گذاری بیمه گران باید تیم های قیمت گذاری خود را با استعداد هوش مصنوعی تقویت کنند: مهندسان داده، مهندسان یادگیری ماشین و دانشمندان داده. افزودن این شایستگی ها به بیمه گران فرصتی را برای ایجاد روش های جدید کار که در سازمان های مبتنی بر هوش مصنوعی رایج تر است ارایه می دهد: تیم های چند رشته ای که فرهنگ مسئولیت و همکاری مشترک را پذیرفته و مالکیت نهایی مدل های قیمت گذاری خود را دارند.

سخن پایانی

مجموعه ای از بهترین روشها در زیر معرفی می شود که پایان بخش این مقاله است با اتخاذ این شیوه ها و مراحل ذکر شده در بالا شرکت های بیمه می توانند یک برنامه حاکمیت داده قوی را اجرا کنند که انطباق را تضمین می کند تصمیم گیری ارزیابی ریسک و کارایی عملیاتی کلی را افزایش می دهند.

رویکرد کسب و کار محور تمرکز: بر نتایج کسب وکار. در حالی که فناوری یک توانمند ساز حیاتی است حاکمیت داده باید چالش ها و اصناف تجاری را مورد توجه قرار دهند.

 پیاده سازی دارای الگو: به جای یک تعمیر اساسی، یک رویکرد مرحله ای را در نظر بگیرید که از مناطق با اولویت بالا شروع شده و به تدریج گسترش می یابد.

همکاری: همکاری بین IT و واحدهای تجاری را تقویت کنید و اطمینان حاصل کنید که حاکمیت داده فقط یک ابتکار مبتنی بر فناوری اطلاعات نیست.

به روز بمانید: با توجه به ماهیت در حال تحول ریسک های بیمه محیط های نظارتی و پیشرفت های تکنولوژیکی، ضروری است که به روز بمانید و مطابق با آن سازگار شوید.

 شفافیت را تضمین کنید: خط مشی ها، رویه ها و معیارهای داده را برای سهامداران مربوطه شفاف و قابل دسترس کنید.

 از آنجایی که قیمت گذاری مهمترین اهرم سود است بیمه گران انگیزه طبیعی برای بهبود بیشتر قابلیت های خود در این زمینه دارند جدای از رویکرد جامعی که در بالا توضیح داده شد راه های مختلفی وجود دارد که از طریق آنها می توان بیمه گران را در این سفر حمایت کرد. به عنوان مثال بر اساس باش خود در مورد راه حل های قیمت گذاری مختلف و ارایه دهندگان آنها، می توان از انتخاب فناوری مناسب برای سازمان پشتیبانی کرد از طرف دیگر می توان فرآیندهای حاکمیتی و (تصويب) را ارزیابی کرده و راه هایی را برای کم کردن و کاهش دادن آن ها با حفظ مدیریت ریسک کافی پیشنهاد کرد. به طور مشابه می توان داده ها و مدل هایی را که در حال حاضر استفاده می شوند ارزیابی کرده و زمینه های بهبود را توصیه کرد. موفق ترین بیمه گران قابلیت های قیمت گذاری خود را با دیدی جامع در پنج بعد ذکر شده در بالا تقویت می کنند استراتژی افراد ،فرآیند داده ها و فناوری با سرمایه گذاری بر روی قابلیت های قیمت گذاری خود بیمه گران می توانند به سرعت به تغییرات در رفتار مصرف کننده شرایط بازار و محیط رقابتی پاسخ دهند. از آنجایی که اکنون در زمان تورم بالا، عدم اطمینان اقتصادی و تغییرات احتمالی نظارتی قرار داریم، اکنون زمان اقدام فرا رسیده است.

منبع:

www.ovaledge.com

www.deloitte.com