Small fortune in big data

In het vorige artikel vertelden we u over het belang van data-analyse en hoe wij u kunnen helpen om de datakwaliteit vast te stellen. In dit artikel nemen we u mee in wat wij kunnen betekenen op het gebied van ‘big data’ benutten voor betere performance.

Het begint met goede data

Begin met het begin. Als de data structurele fouten bevat, ga je verkeerde conclusies trekken. Als geen rekening wordt gehouden met de opbrengsten uit verhaal, ga je uit van een te hoge gemiddelde schadelast. Als je verzuimt om bij oude gesloten schades ook daadwerkelijk de schadereserve af te boeken, moet je te lang kapitaal aanhouden. Als je blijft rekenen met oude trends, terwijl er trendmatige ontwikkelingen zijn die de schades doen oplopen of juist verminderen, dan ben je te laat met het bijstellen van de premie.

Het beschikken over goede data is niet alleen een zorg van de finance afdeling of van de actuariële functie, het is van groot belang voor de bedrijfsvoering.

Goede data bieden interessante mogelijkheden

In ons vorige artikel beloofden we dat we met data-analyse een bijdrage kunnen leveren aan het verkrijgen van meer inzicht in de bedrijfsprocessen en dat we ook de inhoudelijke bedrijfsvoering kunnen verbeteren. Dat beloven meer wellicht data-analisten, maar wij hebben dan wellicht net iets meer verstand van verzekeren. Voor het inzicht in de bedrijfs-voering gebruiken we de mogelijkheden van proces-mining en voor het beter analyseren van ontwikkelingen gebruiken we business analytics.

Proces-mining, lastig maar waardevol

We veronderstellen dat een proces meestal een logische volgorde doorloopt. Een cliënt doet een aanvraag, ontvangt een offerte, doorloopt een acceptatieproces en ontvangt een polis. Dezelfde cliënt meldt een schade, die daarvoor heeft plaatsgevonden, deze wordt beoordeelt en verwerkt door een schadebehandelaar, de facturen worden opgestuurd en de claim wordt betaald en daarna wordt eventuele verhaalschade geïncasseerd.

Doorliepen alle processen maar zo mooi de logische procesflow. Als we in werkelijkheid naar de data kijken, zien we vaak dat deze veronderstelde logica niet altijd geldt. Soms zijn er ‘olifantenpaadjes’ in de processen en soms worden stappen in het proces overgeslagen. Door proces-mining kunnen we ook gemiddelde doorlooptijden vaststellen en met u denken over verbetering van de processen. Een snellere afwikkeling van claims betekent immers minder kapitaalbeslag.

Business analytics

Een claimafhandeling die onnodig lang duurt is vervelend voor de klant en betekent tevens een hoger kapitaalbeslag. We kunnen deze afwikkeltermijnen nader onderzoeken. Nog schadelijker voor de verzekeraar is het wanneer de verzekeraar (stelselmatig) te laat is met het bijstellen van de premie in relatie tot de werkelijke schade of onvoldoende premiebepalende factoren meeneemt in de bepaling van de premie. Business analytics gaan uit van bepaalde hypothesen die we op basis van de data kunnen testen.

Small fortune in big data

Als uw organisatie voldoende data heeft, kunnen wij u helpen met het onderzoeken van uw bedrijfsprocessen en het testen van hypothesen. InAudit weet hoe data-analyse optimaal ingezet kan worden bij verzekeraars. U kunt het uiteraard ook uitbesteden aan uw actuaris, maar wij kunnen u ook helpen om dit zelf onder de knie te krijgen. Als het eenmaal zelf kunt, hoeft u niet onder te doen voor de grote verzekeraars met hun data specialisten.

Ontdek uw small fortune

Ontdek hoe waardevol uw data is en laat uw data analyseren. Wij helpen u graag.

Ontdek uw small fortune

“Kennis delen staat centraal binnen onze visie.
Zo leveren wij onze bijdrage aan verzekeraars en de samenleving”

Deze website maakt gebruik van cookies

InAudit maakt gebruik van cookies om de website te verbeteren. De noodzakelijke en statistiek-cookies verzamelen geen persoonsgegevens en helpen ons de website te verbeteren. Ga je voor een optimaal werkende website inclusief embedded content druk dan op Accepteren.

AVG CookieNoodzakelijk
AVG CookieVoorkeuren
AVG CookieStatistieken
Privacyverklaring