배포 모드(온프레미스, 온클라우드), 최종 사용자(보험 회사, 정부 기관), 기업 규모(대기업, 중소기업(SME)), 지리적 범위 및 예측에 따른 글로벌 보험 분석 시장 규모

보험 분석 시장 규모 및 예측

보험 분석 시장 규모는 2023년에 131억 2천만 달러로 평가되었으며, 2031년까지 308억 2천만 달러에 도달할 것으로 예상되며, 2024년부터 2031년까지 CAGR 12.43%로 성장할 것으로 예상됩니다.

• 보험 분석은 데이터 분석, 통계 모델, 머신 러닝 접근 방식을 활용하여 보험 산업의 방대한 데이터에서 실행 가능한 통찰력을 추출하는 것입니다. 여기에는 전체 데이터 수집, 처리 및 분석 프로세스가 포함되어 있어 보험사가 보다 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 보험 사업체는 정교한 분석을 사용하여 소비자 행동을 보다 잘 분석하고, 위험을 평가하고, 사기를 탐지하고, 운영 효율성을 개선할 수 있습니다. 주요 목표는 원시 데이터를 전략적 계획에 도움이 되고 기업 실적을 개선하는 실행 가능한 정보로 변환하는 것입니다.
• 주요 응용 분야는 위험 평가 및 인수로, 분석은 특정 사람이나 회사를 보험에 가입하는 데 관련된 위험을 결정하는 데 도움이 됩니다. 예측 모델링 기술은 미래의 청구 및 손실을 추정하는 데 사용되어 보험사가 허용 가능한 보험료를 결정할 수 있도록 합니다. 분석은 청구 관리자가 데이터의 예상치 못한 추세와 이상을 발견하여 사기성 청구를 밝혀내는 데 도움이 됩니다. 고객 분석은 또한 고객의 요구 사항과 선호 사항을 이해하여 고객 유지 및 인수를 늘리는 데 사용되어 기업이 개별화된 제품과 서비스를 제공할 수 있도록 합니다. 분석은 또한 마케팅 기술을 최적화하여 적절한 대상 고객을 효율적으로 타겟팅하는 데 사용됩니다.
• 데이터 마이닝 및 빅데이터 분석을 사용하여 방대한 데이터 세트를 처리하고 예측 분석을 사용하여 미래 추세를 예측하고 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 정확도를 개선합니다. 효율적인 의사 결정 프로세스. 고급 시각화 기능은 또 다른 중요한 요소로, 이해 관계자가 간단한 대시보드와 보고서를 사용하여 복잡한 데이터를 분석할 수 있도록 합니다. 실시간 분석을 통해 보험사는 보험료를 수정하거나 사기가 발생하는 대로 발견하는 등 신속한 선택을 내릴 수 있습니다.
• 텍스트 분석 및 자연어 처리(NLP)는 소셜 미디어, 청구 양식 및 사용자 피드백과 같은 소스의 비정형 데이터를 평가하는 데에도 사용됩니다. 다른 시스템 및 플랫폼과 통합하면 여러 소스의 데이터를 결합하여 완전히 평가할 수 있습니다. 전반적으로 보험 분석의 목표는 데이터 관리, 예측 정확도 및 운영 결과에 대한 포괄적이고 역동적인 접근 방식을 제공하는 것입니다.

글로벌 보험 분석 시장 역학

글로벌 보험 분석 시장을 형성하는 주요 시장 역학은 다음과 같습니다.

주요 시장 동인

• AI 및 머신 러닝의 발전 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML) 기술의 급속한 발전은 보험 부문을 변화시켰습니다. 이러한 기술을 통해 보험사는 향후 발생을 신뢰할 수 있게 추정하고 사기를 탐지하며 고객 상호 작용을 맞춤화할 수 있는 예측 모델을 만들 수 있습니다. 머신 러닝 알고리즘은 인간 분석가가 감지할 수 없는 패턴과 추세를 발견하기 위해 방대한 양의 데이터를 평가하여 보다 정확한 위험 평가 및 가격 책정 전략을 수립할 수 있습니다. 보험 분석에 AI와 ML을 통합하면 효율성이 향상되고 비용이 절감되며 소비자의 행복도가 높아집니다.
• 위험 관리 및 사기 감지에 대한 증가하는 요구위험 관리가 보험 시장의 기본이며, 위험을 효율적으로 평가하고 줄이는 능력은 보험 분석의 원동력입니다. 보험 사기의 복잡성과 빈도가 증가함에 따라 고급 사기 감지 메커니즘에 대한 수요가 커지고 있습니다. 보험 분석 시스템은 실시간으로 청구 데이터를 검사하여 의심스러운 추세와 이상을 찾아 보험사가 사기 행위를 신속하게 감지하고 예방할 수 있도록 합니다. 향상된 위험 관리 및 사기 감지 기능은 보험사의 손실을 줄이고 수익성을 높이는 결과를 가져옵니다.
• 개인화된 고객 경험에 대한 수요 현대 소비자는 자신의 특정 요구 사항과 관심사에 맞는 개인화된 경험을 원합니다. 보험 분석은 보험사가 데이터 분석을 통해 고객의 행동, 선호도 및 삶의 사건을 이해하는 데 도움이 됩니다. 보험사는 소비자 분석을 사용하여 개인화된 제품과 서비스를 만들고, 마케팅 전략을 강화하고, 고객 참여를 늘릴 수 있습니다. 개인화된 상호 작용은 고객 만족도와 충성도를 향상시켜 경쟁이 치열한 보험 시장에서 성장과 수익성을 증가시킵니다.
• 데이터 볼륨 증가 디지털 혁신과 연결된 기기의 확산으로 인해 데이터 수집이 기하급수적으로 확대되면서 보험 분석이 크게 발전했습니다. 보험사는 소비자 상호 작용, 소셜 미디어, IoT 기기, 거래 데이터 등 다양한 소스에서 엄청난 양의 데이터를 수집합니다. 이러한 데이터를 성공적으로 평가하는 능력은 실행 가능한 통찰력을 얻고, 정보에 입각한 의사 결정을 내리고, 경쟁 우위를 유지하는 데 매우 중요합니다. 고급 분석 기술을 사용하면 보험사가 위험 평가, 인수, 클레임 관리를 위해 빅데이터를 보다 효과적으로 관리하고 활용할 수 있습니다.

주요 과제

• 데이터 품질 및 통합 보험 분석 부문에서 가장 근본적인 문제 중 하나는 데이터 품질과 통합을 보장하는 것입니다. 보험사는 내부 데이터베이스, 타사 공급업체, 실시간 데이터 스트림 등 다양한 소스에서 방대한 양의 데이터를 자주 사용합니다. 이 데이터의 정확성, 완전성, 일관성을 보장하는 것은 신뢰할 수 있는 분석 결과를 얻는 데 중요합니다. 기업 내의 데이터 사일로는 통합 시도를 악화시켜 완전한 분석을 방해하는 단편화된 데이터 환경을 초래할 수 있습니다. 이러한 문제를 극복하려면 엄격한 데이터 거버넌스 프레임워크, 데이터 정리 방법, 고급 통합 도구를 사용하여 데이터를 단일 고품질 데이터 세트로 통합해야 합니다.
• 레거시 시스템 및 기술 인프라 많은 보험 사업체는 현대 데이터 분석의 복잡성을 처리할 수 없는 구식 시스템을 사용합니다. 이러한 구식 시스템은 엄격하고 새로운 기술과 통합하기 어렵고 유지 관리 비용이 많이 들 수 있습니다. 레거시 시스템을 업그레이드하거나 교체하려면 상당한 비용이 들고 운영 중단이 발생할 수 있습니다. 문제는 기존 운영을 희생하지 않고 정교한 분석 플랫폼으로 전환하고 새로운 도구 및 기술과 원활하게 상호 작용할 수 있도록 하는 것입니다. 보험사는 신기술의 확장성, 유연성, 상호 운용성에 집중하여 기술 로드맵을 신중하게 계획해야 합니다.
• 데이터 프라이버시 및 보안 문제 보험 산업에서 민감한 소비자 데이터를 관리하려면 엄격한 프라이버시 및 보안 프로토콜이 필요합니다. GDPR 및 CCPA와 같은 규제 의무는 데이터 보호 표준을 엄격히 준수해야 합니다. 침해 및 사이버 공격으로부터 데이터 보안을 보장하는 것은 지속적인 관심사이며, 특히 데이터 양이 증가하고 분석 도구가 더 복잡해짐에 따라 더욱 그렇습니다. 소비자 정보를 보호하려면 강력한 보안 절차, 암호화 기술을 구현하고 정기적인 감사를 실시하는 것이 중요합니다.
• 규제 및 규정 준수 문제 보험 회사는 데이터 사용, 보고 및 소비자 상호 작용에 대한 엄격한 지침이 있는 엄격한 규제 환경에서 운영됩니다. 끊임없이 변화하는 규제 환경을 따라가고 모든 해당 법률을 준수하는 것은 중요한 과제입니다. 준수하지 않으면 심각한 처벌을 받고 회사 평판이 손상될 수 있습니다. 보험사는 규제 변화에 대응하고 정확한 보고를 제공할 수 있는 강력한 규정 준수 관리 시스템을 구축해야 합니다. 규제 개발에 대한 최신 정보를 얻고 규제 기관과 소통하면 보험사가 이러한 과제를 보다 성공적으로 처리하는 데 도움이 될 수 있습니다.

주요 추세

• 고객 경험에 대한 집중 증가 고객 경험을 개선하는 것은 보험 분석 사용을 주도하는 중요한 추세입니다. 보험사는 분석을 사용하여 고객의 요구 사항, 선호도 및 습관을 더 잘 이해하여 개인화된 상품과 서비스를 제공하고 있습니다. 고객 분석을 통해 보험사는 고객 기반을 더 잘 세분화하고 집중적인 마케팅 캠페인을 만들고 고객 유지 방법을 개선할 수 있습니다. 보험사는 여러 접점에서 소비자 상호 작용을 연구하여 문제점을 발견하고 고객 여정을 개선할 수 있습니다.
• 실시간 분석의 등장실시간 분석은 보험 산업에서 인기를 얻고 있으며, 보험사는 현재 데이터를 기반으로 신속하게 선택을 내릴 수 있습니다. 이러한 추세는 클레임 처리, 위험 평가, 고객 서비스와 같은 분야에서 더 빠른 대응 시간에 대한 수요에 의해 촉진되고 있습니다. 실시간 분석을 통해 보험사는 생성되는 데이터를 분석하여 즉각적인 통찰력과 사전 조치를 취할 수 있습니다.
• 클라우드 기반 분석 솔루션 활용클라우드 컴퓨팅은 확장 가능하고 적응 가능하며 비용 효율적인 솔루션을 제공하여 보험 분석 시장을 혁신하고 있습니다. 클라우드 기반 분석 도구를 사용하면 보험사는 IT 인프라에 대한 주요 사전 지출 없이도 방대한 양의 데이터를 저장하고 처리할 수 있습니다. 이러한 시스템은 복잡한 분석 도구에 대한 주문형 액세스를 제공하여 보험사가 필요에 따라 분석 기능을 확장할 수 있도록 합니다. 또한 클라우드 솔루션은 팀과 지역 간 협력을 개선하여 더 많은 데이터 공유와 의사 결정을 가능하게 합니다.
• 예측 및 처방 분석의 성장 예측 및 처방 분석은 보험 산업에서 인기를 얻고 있으며, 보험사는 미래 발생을 예측하고 의사 결정을 최적화하기 위한 새로운 도구를 제공합니다. 예측 분석은 과거 데이터와 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 청구 빈도, 고객 이탈, 위험 수준과 같은 미래 결과를 예측합니다. 이러한 통찰력을 통해 보험사는 가능한 위험을 처리하고 기회를 활용할 수 있습니다. 처방 분석은 예측된 통찰력을 기반으로 특정 조치를 조언하여 보험사가 전략과 운영을 최적화할 수 있도록 한 단계 더 나아갑니다.

글로벌 보험 분석 시장 지역 분석

글로벌 보험 분석 시장에 대한 보다 자세한 지역 분석은 다음과 같습니다.

북미

• 북미는 확립되고 성숙한 보험 시장으로 인해 보험 분석 시장을 지배할 것으로 예상됩니다. 이 잘 발달된 부문은 고급 분석 솔루션을 구현하기 위한 견고한 플랫폼 역할을 하며, 보험사는 데이터 기반 통찰력을 사용하여 의사 결정과 운영 효율성을 개선할 수 있습니다.
• 또한 북미의 엄격한 규제 요구 사항은 위험 기반 가격 책정과 강력한 사기 탐지 절차가 필요하여 정교한 분석 솔루션에 대한 수요가 증가합니다. 이러한 규칙은 보험 사업체가 정교한 분석을 사용하여 규제 요건을 충족하고 위험을 관리하며 경쟁력을 유지하도록 장려합니다.
• 또한 북미 보험사는 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML)과 같은 최첨단 기술을 조기에 도입하여 분석 애플리케이션의 최전선에 섰습니다. 이러한 기술적 개선을 통해 보험사는 예측 모델을 만들고, 클레임 처리를 자동화하고, 소비자 상호 작용을 개인화하여 더 나은 서비스 제공과 더 낮은 비용을 달성할 수 있습니다.
• 강력한 보험 부문 기반, 엄격한 규제 요구 사항, 기술 혁신에 대한 적극적인 태도의 조합은 북미를 보험 분석 분야의 글로벌 리더로 자리매김하게 합니다.

아시아 태평양

• 아시아 태평양 지역은 여러 주요 요인으로 인해 보험 분석 시장에서 가장 큰 발전을 이룰 것으로 예상됩니다. 중요한 원동력 중 하나는 이 지역의 경제 확장으로, 이로 인해 가처분 소득이 증가하고 보험 상품에 대한 수요가 증가했습니다. 더 많은 사람과 기업이 보험 적용을 모색함에 따라 위험을 보다 효과적으로 관리하기 위한 고급 분석에 대한 수요가 증가하고 있습니다.
• 아시아 태평양 개발도상국의 보험 침투율이 증가함에 따라 효율적인 청구 처리 및 사기 탐지에 대한 필요성이 확대되고 있으며, 둘 다 분석 솔루션이 필요합니다.
• 보험 사업의 디지털화를 촉진하는 정부 조치는 아시아 태평양 지역에서 보험 분석의 사용을 가속화하는 데 도움이 됩니다. 이러한 프로젝트는 혁신적인 기술을 사용하여 부문을 현대화하고 투명성을 높이며 운영 효율성을 개선하려고 시도합니다.
• 결과적으로 이 지역의 보험사는 운영을 간소화하고 고객 서비스를 개선하며 경쟁 우위를 확보하기 위해 분석을 점점 더 많이 사용하고 있습니다. 경제 성장의 융합, 보험 침투 확대, 지원 정부 규제로 인해 아시아 태평양 지역은 보험 분석 시장에서 가장 빠르게 성장하는 지역이 되었습니다.

글로벌 보험 분석 시장세분화 분석

글로벌 보험 분석 시장은 배포 모드, 최종 사용자, 기업 규모 및 지리적 위치를 기준으로 세분화됩니다.

배포 모드별 보험 분석 시장

• 온프레미스
• 온클라우드

배포 모드에 따라 시장은 온프레미스와 온클라우드로 나뉩니다. 온클라우드 세그먼트의 지배력은 기존 온프레미스 솔루션과 비교했을 때 확장성, 유연성 및 비용 효율성에서 비롯됩니다. 보험사는 클라우드 기반 분석 솔루션을 사용하여 방대한 양의 데이터를 관리하고, 컴퓨팅 기능을 개선하고, 주요 초기 인프라 비용을 들이지 않고 운영을 간소화하는 경우가 늘고 있습니다.

최종 사용자별 보험 분석 시장

• 보험 회사
• 정부 기관

최종 사용자를 기준으로 시장은 보험 회사와 정부 기관으로 세분화됩니다. 보험 회사는 위험 평가, 인수, 클레임 관리, 사기 탐지와 같은 다양한 중요한 서비스에 분석을 사용해야 하는 본질적인 요구 사항이 있기 때문에 이 산업을 선도하고 있습니다. 보험 회사는 의사 결정을 개선하고, 운영을 최적화하고, 개인화된 고객 경험을 제공하기 위해 고급 분석에 상당한 비용을 지출합니다. 이 분야는 보험 회사가 경쟁력을 유지하고, 규제 요구 사항을 충족하고, 디지털 인식 고객의 기대치 증가를 충족하기 위해 인공 지능, 머신 러닝, 빅 데이터 분석과 같은 새로운 기술을 점점 더 많이 통합함에 따라 가장 빠르게 확장되고 있습니다. 운영 효율성과 혁신에 대한 지속적인 추구는 보험 회사 시장의 성장을 가속화합니다.

기업 규모별 보험 분석 시장

• 대기업
• 중소기업(SME)

기업 규모에 따라 시장은 대기업과 중소기업(SME)으로 세분화됩니다. 대규모 조직은 방대한 리소스, 고급 IT 인프라, 복잡한 분석 솔루션에 막대한 투자를 할 수 있는 역량으로 인해 우위를 점합니다. 이러한 회사는 분석을 사용하여 전략적 의사 결정을 내리고, 위험 관리를 강화하고, 대규모로 소비자 경험을 개선합니다. 반면, 중소기업 부문은 점점 더 많은 중소 보험사가 경쟁 우위를 확보하는 데 분석의 중요성을 인식함에 따라 가장 빠르게 확장되고 있습니다.

지역별 보험 분석 시장

• 북미
• 유럽
• 아시아 태평양
• 기타 지역

지역을 기준으로 글로벌 보험 분석 시장은 북미, 유럽, 아시아 태평양 및 기타 지역으로 분류됩니다. 북미는 잘 확립된 보험 사업, 데이터 중심 프로세스에 대한 강력한 입법적 추진, 최첨단 기술의 조기 도입으로 인해 현재 보험 분석 시장을 지배하고 있습니다. 그러나 아시아 태평양은 번창하는 경제, 증가한 보험 수요, 디지털화를 촉진하는 정부 조치, 상당한 미개척 시장 잠재력으로 인해 가장 빠른 발전을 목격하고 있습니다.

주요 참여자

"글로벌 보험 분석 시장" 연구 보고서는 글로벌 시장에 중점을 두고 귀중한 통찰력을 제공합니다. 시장의 주요 기업은 IBM Corporation, Salesforce, Pegasystems, IBM, Oracle Corporation, ableau Software, SAS Institute, Inc., SAP SE, TIBCO Software, Inc., Verisk Analytics, Inc., Deloitte, PwC, KPMG, EY입니다.

또한 당사의 시장 분석에는 이러한 주요 기업에 전념하는 섹션이 포함되어 있으며, 당사 분석가는 모든 주요 기업의 재무 제표에 대한 통찰력과 제품 벤치마킹 및 SWOT 분석을 제공합니다. 경쟁 환경 섹션에는 또한 위에 언급된 글로벌 기업의 주요 개발 전략, 시장 점유율 및 시장 순위 분석이 포함됩니다.

주요 개발

• 2024년 1월, Insurity는 재산 및 손해 보험 회사의 의사 결정을 바꿀 것이라고 약속하는 AI 기반 분석 솔루션을 출시했습니다. Insurity의 분석 솔루션은 네트워크 운영자에게 포트폴리오에 대한 보다 신뢰할 수 있는 통찰력을 제공하고, 손해율을 낮추며, 보다 심층적인 세분화를 가능하게 합니다.
• 2023년 8월, IBM과 FGH Parent, LP(자회사 "Fortitude Re")는 Fortitude Re의 생명보험 정책을 변경했습니다. 최고 수준의 성과를 달성하기 위해 만들어진 추가 자동화 도구와 AI 기술을 구현하여 서비스 운영에 도움이 될 것입니다.
• 2023년 6월, iPipeline과 Vertafore는 보험 제공자와 독립 브로커를 위한 생명보험 유통을 간소화하기 위해 협력했습니다. 이 협력은 생명보험 상품의 효율성과 접근성을 높이는 것을 목표로 합니다.
• 2023년 6월, Verisk는 이스라엘에서 Kyndryl Technology와 협력하여 향상된 보험 사기 분석 시스템을 출시했습니다. 이 혁신적인 솔루션은 Kyndryl의 클라우드 컴퓨팅 기능과 Veriks의 도메인 지식을 결합하여 이스라엘에서 의무적인 신체 상해에 대한 새로운 자동차 보험 청구에 빠르게 액세스합니다. 주요 목적은 가능한 사기 지표를 발견하는 것입니다.

보고서 범위

시장 조사의 조사 방법론