Zaawansowana analityka pozwala przewidywać potrzeby klientów z niezwykłą precyzją. Czy jej zastosowanie w programach affinity zawsze niesie korzyści dla ubezpieczonych?
W artykule omawiam rozwój profilowania w ubezpieczeniach i przyszłe wyzwania z nim związane.
Profilowanie ubezpieczonych to złożony proces napędzany zaawansowaną analityką danych. W jego centrum leży gromadzenie i analiza informacji o klientach, co pozwala na precyzyjne zrozumienie ich oczekiwań. Dzięki temu zakłady ubezpieczeń są w stanie nie tylko spersonalizować ofertę, ale również wychwycić te chwile, w których klienci stają się narażeni na dane ryzyko, i oferować im ochronę w odpowiednim momencie.
Profilowanie przez dane
Modele analityczne, często oparte na uczeniu maszynowym, pomagają identyfikować wzorce i trendy w zachowaniu klientów, co umożliwia personalizację oferty. W procesie tym wykorzystuje się różne rodzaje danych. Mogą to być na przykład informacje demograficzne, jak wiek, płeć czy miejsce zamieszkania. Cenna jest także historia ubezpieczeniowa (informacje o wcześniejszych polisach, zgłoszonych szkodach i wypłatach).
Szczególnie wartościowe zdają się być jednak dane dotyczące stylu życia, w tym nawyki zdrowotne, aktywność fizyczna oraz sposób spędzania czasu wolnego. Przykładowo dane o stanie fizycznym mogą być szczególnie istotne pod kątem ubezpieczeń chroniących nasze życie lub zdrowie.
Sztuka kompromisów w profilowaniu
Dane klientów muszą być przetwarzane zgodnie z obowiązującymi przepisami prawa, w tym z zachowaniem szczególnej ostrożności w odniesieniu do danych wrażliwych. Każdy ubezpieczony powinien wiedzieć, po co jego dane są zbierane, i mieć możliwość zrezygnowania z profilowania. Automatyczne podejmowanie decyzji, oparte na algorytmach, może wpływać na decyzje zakupowe klienta. Ważne jest więc, aby procesy te były transparentne i umożliwiały interwencję w krytycznych przypadkach.
Istotą profilowania jest więc znalezienie równowagi między spersonalizowaną ofertą a kontrolą klienta nad wykorzystaniem jego danych. Dobrym przykładem jest stosowanie przejrzystych polityk prywatności. Dla klientów, którzy nie chcą być profilowani, niekiedy udostępniana jest także opcja opt-out, umożliwiająca korzystanie z podstawowej oferty bez analizy ich danych.
Co nas czeka?
Zmiany w przepisach prawa mogą wpłynąć na sposób profilowania danych w programach affinity. Musimy więc na bieżąco analizować pod tym kątem rynek i elastycznie dostosowywać nasze procesy. Przyszłość może więc przynieść nowe kierunki rozwoju, jak np. zastosowanie technologii federated learning. Umożliwia ona analizę danych bez konieczności ich scentralizowanego gromadzenia. Oznacza to, że dane wykorzystywane do analizy zachowań ubezpieczonych pozostają na urządzeniach użytkowników. Minimalizuje to ryzyko naruszenia prywatności danych, choć wyniki przetwarzania nadal mogą zawierać dane osobowe. Takie rozwiązanie nie zawsze również daje pełną kontrolę nad tym, w jaki sposób dane użytkowników są wykorzystywane w procesie uczenia się modelu.
Zastosowanie profilowania w programach affinity jest niezwykle kuszące. Aby wykorzystać ten potencjał, zakłady ubezpieczeń muszą bezwzględnie przestrzegać zasad transparentności i etycznego podejścia do przetwarzania danych osobowych. To klucz do zbudowania trwałego zaufania między ubezpieczycielem a klientem.
dr Róża Błaś
kierowniczka ds. programów affinity
Mentor SA