Το ακόλουθο άρθρο (εκπαιδευτικό κείμενο) εγκαινιάζει τη νέα μας στήλη «Η Επιστήμη των Δεδομένων στην Ασφάλιση», που υλοποιείται με τη συνεργασία και την πολύτιμη συμβολή του Αναπληρωτή Καθηγητή και Προέδρου του Τμήματος Στατιστικής και Ασφαλιστικής Επιστήμης του Πανεπιστημίου Πειραιώς, κ. Σωτηρίου Μπερσίμη.

Εισαγωγή

Η ικανότητα διαχείρισης και στατιστικής ανάλυσης δεδομένων με χρήση τεχνικών της «επιστήμης των δεδομένων» (Data Science) είναι αναμφίβολα η σημαντικότερη ικανότητα που μπορούν να έχουν τον 21ο αιώνα τα στελέχη των επιχειρήσεων οποιουδήποτε κλάδου οικονομικής δραστηριότητας. Η γνώση των μεθόδων της επιστήμης των δεδομένων αποτελεί μοχλό ανάπτυξης των επιχειρήσεων και εφαλτήριο ατομικής εξέλιξης των στελεχών τους.

Η ανάλυση μεγάλου όγκου ανομοιογενών δεδομένων (Big Data) με χρήση τεχνικών της επιστήμης των δεδομένων και η εξαγωγή γνώσης μέσα από τα δεδομένα αυτά, απαιτεί ανθρώπους με ισχυρή διερευνητική ικανότητα και προηγμένες τεχνικές -επιστημονικές- γνώσεις. Η ανάλυση των Big Data αποτελεί πυλώνα προστιθέμενης αξίας μιας επιχείρησης, δεδομένου ότι βελτιώνει την αποτελεσματικότητά της, ξεκλειδώνοντας σημαντική γνώση, η οποία οδηγεί στη βέλτιστη λήψη αποφάσεων και, συνεπώς, σε αυξημένη κερδοφορία.

Η Επιστήμη των Δεδομένων

Η επιστήμη των δεδομένων ορίζεται ως η τομή τριών κύριων γνωστικών τομέων: (α) της επιστήμης της Στατιστικής (Statistical Science), (β) της επιστήμης της Πληροφορικής (Computer Science), υπό την έννοια της γνώσης επιστημονικού προγραμματισμού (Scientific Computing) και, τέλος, (γ) του εκάστοτε τομέα οικονομικής δραστηριότητας.

Ο ορισμός της επιστήμης των δεδομένων περιγράφεται διαγραμματικά στο Σχήμα 1 ως ο κοινός χώρος τριών επιστημονικών κλάδων.

Από τα παραπάνω είναι φανερό ότι, για να μπορεί κάποιος να έχει τον ρόλο του επιστήμονα των δεδομένων, πρέπει να έχει τις συγκεκριμένες τρεις βασικές δεξιότητες.

Η αξιοποίηση των Big Data στον ασφαλιστικό κλάδο
Σχήμα 1: Διαγραμματική Περιγραφή της Επιστήμης των Δεδομένων

O καθηγητής Joshua Evan Blumenstock του University of California, Berkeley, USA, περιγράφει τον επιστήμονα των δεδομένων ως ακολούθως: “A data scientist is someone who knows more statistics than a computer scientist & more computer science than a statistician”, υποδεικνύοντας ότι ως επιστήμονας των δεδομένων μπορεί να εξελιχθεί ένας στατιστικός, ο οποίος, έχοντας επάρκεια γνώσεων στην επιστήμη της στατιστικής, θα αναπτύξει το γνωστικό του επίπεδο στον επιστημονικό προγραμματισμό, ή ένας πληροφορικός, ο οποίος, έχοντας επάρκεια γνώσεων προγραμματισμού, θα πρέπει να έχει αναπτύξει το γνωστικό του επίπεδο στην επιστήμη της στατιστικής.

O καθηγητής Shlomo Engelson Aragmon του Technological University of Illinois, Chicago, USA, περιγράφει τον επιστήμονα των δεδομένων ως ακολούθως: “Data Scientist = statistician + programmer + coach + storyteller + artist”. Έρχεται, δηλαδή, να προσθέσει στην απαίτηση της γνώσης στατιστικής και επιστημονικού προγραμματισμού την ικανότητα «σχεδιασμού» της διαδικασίας ανάλυσης και την ικανότητα να διηγείται την «ιστορία των δεδομένων».

Κάποιος ίσως να αναρωτηθεί για την αναφορά του όρου “artist”, δεδομένου ότι σπάνια επιστήμη και τέχνη συνυπάρχουν. Ωστόσο, η ανάλυση μεγάλου όγκου ανομοιογενών δεδομένων ξεφεύγει από τα στενά όρια της επιστήμης, αφού κάθε νέο έργο (data science project) αποτελεί μια νέα δημιουργία που παράγει εξαιρετικής σημασίας αποτελέσματα, διεγείροντας τον νου και προκαλώντας έντονα συναισθήματα, βασικά χαρακτηριστικά της τέχνης.

Στατιστική Μηχανική Μάθηση και Επιστήμη των Δεδομένων

Ένας πολύτιμος πυλώνας της επιστήμης των δεδομένων είναι η τομή των επιστημών της Στατιστικής και της Πληροφορικής (και πάλι με την έννοια της γνώσης επιστημονικού προγραμματισμού), η Στατιστική Μηχανική Μάθηση, η οποία αφορά στη δημιουργία μοντέλων ή προτύπων από ένα σύνολο δεδομένων, μιμούμενη τον τρόπο με τον οποίο ο ανθρώπινος νους επιχειρεί να κατανοήσει το περιβάλλον του μέσω της παρατήρησης και στη συνέχεια, αναλύοντας τα δεδομένα, να μάθει. Οι τεχνικές της στατιστικής μηχανικής μάθησης αποτελούν τη βάση της τεχνητής νοημοσύνης.

Η Επιστήμη των Δεδομένων στην Ασφάλιση

Η χάραξη στρατηγικής με αξιοποίηση των Big Data, που έχουν στη διάθεση τους οι εταιρείες, αποτελεί τη σημαντικότερη ίσως πρόκληση σήμερα στον ασφαλιστικό κλάδο, γιατί προσδίδει τεράστιο συγκριτικό πλεονέκτημα και συμβάλλει στην ανάπτυξη ενός ανταγωνιστικού και καινοτόμου εταιρικού μοντέλου.

Στις μέρες μας, ο όγκος των δεδομένων (Big Data) που έχουν στη διάθεσή τους οι εταιρείες του ασφαλιστικού κλάδου αυξάνεται με τεράστιους ρυθμούς κι αυτό οφείλεται τόσο στα εσωτερικά πληροφοριακά συστήματα που διαθέτουν οι επιχειρήσεις, όσο και σε εξωτερικά κανάλια, όπως τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, έρευνες κ.ά.

Η συνταγή της επιτυχίας για την επίτευξη των εταιρικών στόχων προϋποθέτει την αξιοποίηση όλων των διαθέσιμων δεδομένων που είναι απαραίτητα για τη χάραξη επιτυχούς στρατηγικής. Στοιχεία από διάφορες πηγές αναλύονται, και με τη χρήση κατάλληλων στατιστικών τεχνικών και πολύπλοκων αλγορίθμων τα δεδομένα μετασχηματίζονται σε γνώση, συμβάλλοντας στην ανάπτυξη στρατηγικών, δημιουργώντας τις προϋποθέσεις για τη βέλτιστη τοποθέτηση των διαθέσιμων πόρων και συντείνοντας στη μεγιστοποίηση του ROI, στην ανάπτυξη βέλτιστων πρακτικών marketing κ.ά.

Από μια μελέτη της McKinsey προκύπτει ότι οι επιχειρήσεις που λαμβάνουν αποφάσεις βασιζόμενες στην εντατική αξιοποίηση των δεδομένων πελατών είναι: 23 φορές πιο πιθανό να αποκτήσουν νέους πελάτες, 6 φορές πιο πιθανό να διατηρήσουν τους πελάτες τους, 19 φορές πιο πιθανό να είναι επικερδείς, σε σχέση με τους ανταγωνιστές τους που δεν χρησιμοποιούν αντίστοιχα εργαλεία.

Πεδία Εφαρμογής της Επιστήμης των Δεδομένων στην Ασφάλιση

Ο στόχος της επιστήμης των δεδομένων στην ασφάλιση είναι ο ίδιος με τους άλλους κλάδους: η βελτιστοποίηση των στρατηγικών μάρκετινγκ, η αύξηση της αποδοτικότητας της επιχείρησης, η βελτίωση της κερδοφορίας και η μείωση του κόστους.

Ενδεικτικά πεδία εφαρμογής της αναλυτικής των δεδομένων στην ασφάλιση αποτελούν:

Ανίχνευση της ασφαλιστικής απάτης (Fraud Detection): Η ασφαλιστική απάτη προκαλεί, κάθε χρόνο, τεράστια οικονομική ζημία στις ασφαλιστικές εταιρείες. Η αναλυτική των δεδομένων με χρήση των κατάλληλων εργαλείων (στατιστικά μοντέλα, αλγόριθμοι, ανάλυση μοτίβων κ.ά.) καθιστά δυνατή την ανίχνευση δραστηριοτήτων ασφαλιστικής απάτης. Οι ασφαλιστικές εταιρείες, δηλαδή, με χρήση κατάλληλων μοντέλων είναι δυνατόν να επιτύχουν την αποτελεσματική ανίχνευση της απάτης. Αυτά τα μοντέλα βασίζονται σε ιστορικά καταγεγραμμένα και επιβεβαιωμένα δεδομένα απόπειρας ασφαλιστικής απάτης. Τα μοντέλα υποστηρίζουν την άμεση αναγνώριση κάθε απόπειρας απάτης στο μέλλον.

Βελτιστοποίηση Τιμής (Price optimization): Η διαδικασία βελτιστοποίησης τιμών των ασφαλιστικών προϊόντων είναι μια περίπλοκη διεργασία, που απαιτεί συνδυασμούς διαφόρων μεθόδων και αλγορίθμων. Στοιχεία κόστους, αποζημιώσεων, αξιώσεων, κινδύνων, κερδοφορίας αναλύονται και εκτιμάται η μελλοντική τους συμπεριφορά, δίνοντας στις εταιρείες τη δυνατότητα να προσαρμόσουν ρεαλιστικά και δυναμικά τα ασφάλιστρά τους.

Προσωποποιημένη Προώθηση (Personalized marketing): Οι πελάτες προτιμούν να λαμβάνουν εξατομικευμένες υπηρεσίες, που ταιριάζουν με τις ανάγκες και τον τρόπο ζωής τους. Η ασφαλιστική βιομηχανία, αναλύοντας τα διάφορα χαρακτηριστικά των πελατών (δημογραφικά δεδομένα, προτιμήσεις, ενδιαφέροντα κ.λπ.) με τη βοήθεια της αναλυτικής των δεδομένων και των μεθόδων στατιστικής μηχανικής μάθησης, δημιουργεί εξατομικευμένες προτάσεις ανάλογα με το προφίλ των πελατών, ικανοποιώντας τις προσδοκίες τους και βελτιστοποιώντας ταυτόχρονα την αποδοτικότητα του εταιρικού marketing.

Μελλοντική Αξία Πελάτη (Lifetime customer value): Η μελλοντική αξία του πελάτη αντανακλά την πραγματική αξία που έχει κάθε πελάτης μακροπρόθεσμα, δηλαδή τη διαφορά μεταξύ των ασφαλίστρων και των αποζημιώσεων σε όλη τη διάρκεια της ζωής του ως πελάτης. Αποτελεί ένα εξαιρετικό εργαλείο για πρόβλεψη κινδύνων, ζημιών και κερδοφορίας. Τα προβλεπτικά μοντέλα που το υποστηρίζουν βασίζονται σε σύνθετους αλγόριθμους, που αναλύουν πιθανότητες για μελλοντικές στάσεις και συμπεριφορές πελατών.

Εκτίμηση κινδύνου: Η εφαρμογή των εργαλείων εκτίμησης των κινδύνων στην ασφαλιστική βιομηχανία εξασφαλίζει την ακριβή πρόβλεψη των οικονομικών συνεπειών τους. Η διαδικασία εκτίμησης του κινδύνου συνεισφέρει στη φερεγγυότητα και την κερδοφορία της εταιρείας. Η εκτίμηση των κινδύνων έγκειται στην ακριβή ποσοτικοποίηση των κινδύνων, καθώς και στην ανίχνευση των πιθανών αιτιών τους. Σε αυτό το σημείο συνεισφέρουν καθοριστικά τα σύγχρονα διαθέσιμα εργαλεία ανάλυσης, τα οποία παρέχουν μια συστηματική και διαχρονική προσέγγιση της εκτίμησης του κινδύνου. Η ανάλυση βασίζεται σε αλγόριθμους που συνδυάζουν τα δεδομένα που αφορούν τους μεμονωμένους κινδύνους και οι οποίοι διαφέρουν ανάλογα με τη φύση, τον χαρακτήρα και τη σημαντικότητά τους.

Πρόβλεψη ασφαλιστικών απαιτήσεων: Η ακριβής πρόβλεψη δίνει την ευκαιρία να μειωθεί η πιθανότητα οικονομικής ζημίας. Οι τεχνικές στατιστικής μηχανικής μάθησης αποτελούν ένα εξαιρετικό εργαλείο πρόβλεψης, καθώς στοχεύουν στην ανίχνευση σχέσεων μεταξύ των ασφαλιστικών απαιτήσεων, σε όλα τα επίπεδα της ανάλυσης κ.λπ. Η πρόβλεψη των επερχόμενων αξιώσεων βοηθά στη χρέωση ανταγωνιστικών ασφαλίστρων, με ασφάλεια. Η παραπάνω προσέγγιση συμβάλλει, επιπλέον, στη βελτίωση των μοντέλων τιμολόγησης, βοηθώντας μια ασφαλιστική εταιρεία να είναι ένα βήμα μπροστά από τον ανταγωνισμό.


Διαβάστε επίσης: Ανίχνευση ασφαλιστικής απάτης στην ασφάλιση κατοικίας

Ανίχνευση ασφαλιστικής απάτης στην ασφάλιση αυτοκινήτων

Μοντέλα πρόβλεψης του ύψους των ασφαλιστικών απαιτήσεων στην ασφάλιση υγείας

Πρόβλεψη πώλησης Ασφάλισης Οχήματος σε πελάτες με Ασφαλιστήρια Υγείας

Ασφάλιση αυτοκινήτου: Ποιοι πελάτες θα ανανεώσουν το ασφαλιστήριό τους;


Ακολουθήστε την Ασφαλιστική Αγορά στο Google News