Размер мирового рынка аналитики страхования по способу развертывания (локально, в облаке), по конечному пользователю (страховые компании, государственные учреждения), по размеру предприятия (крупные предприятия, малые и средние предприятия (МСП)), по географическому охвату и прогнозу

Размер и прогноз рынка страховой аналитики

Размер рынка страховой аналитики оценивался в 13,12 млрд долларов США в 2023 году и, по прогнозам, достигнет 30,82 млрд долларов США к 2031 году, растущий со CAGR в 12,43% с 2024 по 2031 год.

• Страховая аналитика — это использование анализа данных, статистических моделей и подходов машинного обучения для извлечения действенных идей из огромных объемов данных в страховой отрасли. Она охватывает полный процесс сбора, обработки и анализа данных, что позволяет страховщикам принимать более обоснованные решения. Страховые компании могут использовать сложную аналитику для лучшего анализа поведения потребителей, оценки рисков, обнаружения мошенничества и повышения операционной эффективности. Основная цель — преобразовать необработанные данные в полезную информацию, которая помогает в стратегическом планировании и повышает корпоративную эффективность.
• Основные области применения — оценка рисков и андеррайтинг, где аналитика помогает определить риск, связанный со страхованием определенных людей или компании. Методы прогнозного моделирования используются для оценки будущих претензий и убытков, что позволяет страховщикам определять приемлемые ставки премий. Аналитика помогает менеджерам по претензиям выявлять мошеннические претензии, находя неожиданные тенденции и отклонения в данных. Аналитика клиентов также используется для повышения удержания и привлечения клиентов за счет понимания желаний и предпочтений клиентов, что позволяет компаниям предлагать индивидуальные продукты и услуги. Аналитика также используется для оптимизации маркетинговых методов, чтобы они эффективно нацеливались на нужную аудиторию.
• Они используют интеллектуальный анализ данных и аналитику больших данных для обработки огромных наборов данных, прогнозную аналитику для прогнозирования будущих тенденций и алгоритмы машинного обучения для повышения точности. Эффективные процессы принятия решений. Расширенные возможности визуализации — еще один важный элемент, позволяющий заинтересованным сторонам анализировать сложные данные с помощью простых панелей управления и отчетов. Аналитика в реальном времени позволяет страховщикам быстро принимать решения, например, изменять премии или обнаруживать мошенничество по мере его возникновения.
• Текстовая аналитика и обработка естественного языка (NLP) также используются для оценки неструктурированных данных из таких источников, как социальные сети, формы претензий и отзывы пользователей. Интеграция с другими системами и платформами гарантирует, что данные из нескольких источников могут быть объединены и полностью оценены. В целом, цель страховой аналитики — обеспечить комплексный и динамичный подход к управлению данными, точности прогнозирования и операционным результатам.

Глобальная динамика рынка страховой аналитики

Ключевые рыночные динамики, которые формируют глобальный рынок страховой аналитики, включают

Ключевые драйверы рынка

• Достижения в области ИИ и машинного обучения Быстрое развитие технологий искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) преобразило страховой сектор. Эти технологии позволяют страховщикам создавать прогностические модели, которые могут надежно оценивать будущие события, обнаруживать мошенничество и адаптировать взаимодействие с клиентами. Алгоритмы машинного обучения могут оценивать огромные объемы данных, чтобы выявлять закономерности и тенденции, которые не могут обнаружить аналитики-люди, что приводит к более точным оценкам рисков и стратегиям ценообразования. Внедрение ИИ и МО в страховую аналитику повышает эффективность, снижает затраты и повышает удовлетворенность потребителей.
• Растущая потребность в управлении рисками и обнаружении мошенничестваУправление рисками имеет основополагающее значение для страхового рынка, а способность эффективно оценивать и снижать риски является движущей силой страховой аналитики. С ростом сложности и частоты страхового мошенничества растет спрос на передовые механизмы обнаружения мошенничества. Системы страховой аналитики могут проверять данные по претензиям в режиме реального времени, чтобы находить подозрительные тенденции и отклонения, что позволяет страховщикам быстро обнаруживать и предотвращать мошенническую деятельность. Расширенные возможности управления рисками и обнаружения мошенничества приводят к снижению потерь и повышению прибыльности для страховщиков.
• Спрос на персонализированный клиентский опыт Современные потребители хотят персонализированный клиентский опыт, который соответствует их конкретным требованиям и интересам. Страховая аналитика помогает страховщикам понимать поведение, предпочтения и жизненные события своих клиентов с помощью анализа данных. Страховщики могут использовать потребительскую аналитику для создания персонализированных продуктов и услуг, улучшения маркетинговых стратегий и повышения вовлеченности клиентов. Персонализированное взаимодействие повышает удовлетворенность и лояльность клиентов, что приводит к увеличению роста и прибыльности на высококонкурентном рынке страхования.
• Увеличение объема данных Экспоненциальное расширение сбора данных, подпитываемое цифровой трансформацией и распространением подключенных устройств, является основным драйвером страховой аналитики. Страховщики получают огромные объемы данных из различных источников, таких как взаимодействие с потребителями, социальные сети, устройства IoT и транзакционные данные. Способность успешно оценивать эти данные имеет решающее значение для получения действенных идей, принятия обоснованных решений и сохранения конкурентного преимущества. Технологии расширенной аналитики позволяют страховщикам лучше управлять большими данными и использовать их для оценки рисков, андеррайтинга и управления претензиями.

Основные проблемы

• Качество данных и интеграция Одной из самых фундаментальных проблем в секторе страховой аналитики является обеспечение качества данных и интеграции. Страховщики часто работают с огромными объемами данных из различных источников, таких как внутренние базы данных, сторонние поставщики и потоки данных в реальном времени. Обеспечение точности, полноты и согласованности этих данных имеет решающее значение для получения надежных аналитических результатов. Разрозненность данных внутри предприятий может усугубить попытки интеграции, что приведет к фрагментированным ландшафтам данных, которые препятствуют полному анализу. Чтобы преодолеть эти проблемы, необходимо использовать строгие структуры управления данными, методы очистки данных и передовые инструменты интеграции для консолидации данных в единый высококачественный набор данных.
• Устаревшие системы и технологическая инфраструктура Многие страховые компании используют устаревшие системы, которые не оснащены для обработки тонкостей современной аналитики данных. Эти устаревшие системы могут быть жесткими, сложными для интеграции с новыми технологиями и дорогими в обслуживании. Модернизация или замена устаревших систем требует значительных затрат и может привести к сбоям в работе. Проблема заключается в переходе на сложные аналитические платформы, не жертвуя старыми операциями и гарантируя бесперебойное взаимодействие с новыми инструментами и технологиями. Страховщики должны тщательно планировать свою технологическую дорожную карту, концентрируясь на масштабируемости, гибкости и совместимости новых технологий.
• Проблемы конфиденциальности и безопасности данных Управление конфиденциальными данными потребителей в страховой отрасли требует строгих протоколов конфиденциальности и безопасности. Нормативные обязательства, такие как GDPR и CCPA, требуют строгого соблюдения стандартов защиты данных. Обеспечение безопасности данных от нарушений и кибератак является постоянной проблемой, особенно по мере роста объема данных и усложнения инструментов аналитики. Для защиты информации потребителей крайне важно внедрять надежные процедуры безопасности, методы шифрования и проводить регулярные аудиты.
• Вопросы регулирования и соответствия Страховые компании работают в строго регулируемой среде со строгими правилами использования данных, отчетности и взаимодействия с потребителями. Идти в ногу с постоянно меняющейся нормативной средой и обеспечивать соблюдение всех применимых законов представляет собой значительную задачу. Несоблюдение требований может привести к серьезным штрафам и нанести ущерб репутации компании. Страховщики должны создать надежные системы управления соответствием требованиям, которые могут реагировать на изменения в регулировании и предоставлять точную отчетность. Быть в курсе последних событий в регулировании и общаться с регулирующими организациями может помочь страховщикам более успешно справляться с этими проблемами.

Основные тенденции

• Повышенное внимание к клиентскому опыту Улучшение клиентского опыта является важной тенденцией, стимулирующей использование страховой аналитики. Страховщики используют аналитику для лучшего понимания потребностей, предпочтений и привычек своих клиентов, что позволяет им предоставлять персонализированные товары и услуги. Клиентская аналитика позволяет страховщикам лучше сегментировать свою клиентскую базу, создавать целенаправленные маркетинговые кампании и улучшать методы удержания клиентов. Страховщики могут обнаруживать проблемные зоны и улучшать клиентский опыт, изучая взаимодействие потребителей в нескольких точках соприкосновения.
• Появление аналитики в реальном времени Аналитика в реальном времени набирает обороты в страховой отрасли, позволяя страховщикам делать быстрый выбор на основе текущих данных. Эта тенденция подталкивается спросом на более быстрое время реагирования в таких областях, как обработка претензий, оценка рисков и обслуживание клиентов. Аналитика в реальном времени позволяет страховщикам анализировать данные по мере их генерации, что приводит к немедленному пониманию и проактивным действиям.
• Использование облачных аналитических решений Облачные вычисления трансформируют рынок страховой аналитики, предлагая масштабируемые, адаптируемые и экономически эффективные решения. Облачные аналитические инструменты позволяют страховщикам хранить и обрабатывать огромные объемы данных, не требуя крупных первоначальных затрат на ИТ-инфраструктуру. Эти системы предлагают доступ по требованию к сложным аналитическим инструментам, позволяя страховщикам расширять свои аналитические возможности по мере необходимости. Облачные решения также улучшают сотрудничество между командами и регионами, обеспечивая более широкий обмен данными и принятие решений.
• Рост предиктивной и предписывающей аналитики Предиктивная и предписывающая аналитика набирает популярность в страховой отрасли, предоставляя страховщикам новые инструменты для прогнозирования будущих событий и оптимизации принятия решений. Предиктивная аналитика использует прошлые данные и алгоритмы машинного обучения для прогнозирования будущих результатов, таких как частота претензий, отток клиентов и уровни риска. Эти идеи позволяют страховщикам справляться с возможными рисками и извлекать выгоду из возможностей. Предписывающая аналитика идет на шаг дальше, предлагая конкретные действия на основе прогнозируемых данных, что позволяет страховщикам оптимизировать свою стратегию и операции.

Региональный анализ мирового рынка страховой аналитики

Вот более подробный региональный анализ мирового рынка страховой аналитики

Северная Америка

• Ожидается, что Северная Америка будет доминировать на рынке страховой аналитики благодаря своему устоявшемуся и зрелому страховому рынку. Этот хорошо развитый сектор служит надежной платформой для внедрения передовых аналитических решений, позволяя страховщикам использовать основанные на данных идеи для улучшения процесса принятия решений и повышения операционной эффективности.
• Кроме того, строгие нормативные требования в Северной Америке требуют ценообразования на основе рисков и надежных процедур обнаружения мошенничества, что увеличивает спрос на сложные аналитические решения. Эти правила побуждают страховые компании использовать сложную аналитику для соответствия нормативным требованиям, управления рисками и сохранения конкурентоспособности.
• Более того, раннее внедрение североамериканскими страховщиками передовых технологий, таких как искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО), выводит их на передовые позиции в области аналитических приложений. Эти технологические усовершенствования позволяют страховщикам создавать прогностические модели, автоматизировать обработку претензий и персонализировать взаимодействие с потребителями, что приводит к улучшению предоставления услуг и снижению затрат.
• Сочетание прочной основы страхового сектора, серьезных нормативных требований и проактивного отношения к технологическим инновациям обеспечивает Северной Америке позицию мирового лидера в области страховой аналитики.

Азиатско-Тихоокеанский регион

• Ожидается, что Азиатско-Тихоокеанский регион будет испытывать наибольшее развитие на рынке страховой аналитики благодаря нескольким основным факторам. Одним из важных факторов является экономический рост региона, который привел к улучшению располагаемых доходов и повышению спроса на страховые продукты. По мере того как все больше людей и предприятий стремятся получить страховое покрытие, растет спрос на расширенную аналитику для более эффективного управления рисками.
• Растущее проникновение страхования в развивающиеся страны Азиатско-Тихоокеанского региона увеличивает потребность в эффективной обработке претензий и обнаружении мошенничества, для чего требуются аналитические решения.
• Правительственные меры, способствующие цифровизации страхового бизнеса, помогают ускорить использование страховой аналитики в Азиатско-Тихоокеанском регионе. Эти проекты направлены на модернизацию сектора, повышение прозрачности и улучшение операционной эффективности за счет использования инновационных технологий.
• В результате страховщики в этом регионе все чаще используют аналитику для оптимизации операций, улучшения обслуживания клиентов и получения конкурентного преимущества. Конвергенция экономического роста, расширение проникновения страхования и поддерживающее государственное регулирование сделали Азиатско-Тихоокеанский регион самым быстрорастущим регионом на рынке страховой аналитики.

Глобальный рынок страховой аналитикианализ сегментации

Глобальный рынок страховой аналитики сегментирован на основе режима развертывания, конечного пользователя, размера предприятия и географии.

Рынок страховой аналитики по режиму развертывания

• Локально
• В облаке

В зависимости от режима развертывания рынок разделяется на локальный и облачный. Доминирование облачного сегмента обусловлено его масштабируемостью, гибкостью и экономической эффективностью по сравнению с традиционными локальными решениями. Страховщики все чаще используют облачные аналитические решения для управления огромными объемами данных, улучшения вычислительных возможностей и оптимизации операций без значительных первоначальных затрат на инфраструктуру.

Рынок аналитики страхования по конечному пользователю

• Страховые компании
• Государственные агентства

В зависимости от конечного пользователя рынок разделен на страховые компании и государственные агентства. Страховые компании лидируют в этой отрасли, поскольку у них есть внутренняя потребность в использовании аналитики для различных важных услуг, таких как оценка рисков, андеррайтинг, управление претензиями и обнаружение мошенничества. Они тратят значительные средства на расширенную аналитику для улучшения процесса принятия решений, оптимизации операций и предоставления персонализированного клиентского опыта. Эта область также является самой быстрорастущей, поскольку страховые компании все чаще внедряют новые технологии, такие как искусственный интеллект, машинное обучение и аналитика больших данных, чтобы оставаться конкурентоспособными, соответствовать нормативным требованиям и соответствовать возросшим ожиданиям клиентов, осведомленных в цифровых технологиях. Постоянное стремление к операционной эффективности и инновациям стимулирует ускоренный рост рынка страховых компаний.

Рынок аналитики страхования по размеру предприятия

• Крупные предприятия
• Малые и средние предприятия (МСП)

В зависимости от размера предприятия рынок делится на крупные предприятия и малые и средние предприятия (МСП). Крупные организации доминируют благодаря своим огромным ресурсам, развитой ИТ-инфраструктуре и возможности инвестировать значительные средства в сложные аналитические решения. Эти фирмы используют аналитику для принятия стратегических решений, повышения управления рисками и улучшения потребительского опыта в больших масштабах. С другой стороны, сегмент МСП расширяется быстрее всего, поскольку все больше малых и средних страховщиков видят важность аналитики в достижении конкурентного преимущества.

Рынок страховой аналитики по географии

• Северная Америка
• Европа
• Азиатско-Тихоокеанский регион
• Остальной мир

На основе географии глобальный рынок страховой аналитики классифицируется на Северную Америку, Европу, Азиатско-Тихоокеанский регион и Остальной мир. Северная Америка в настоящее время доминирует на рынке страховой аналитики благодаря своему хорошо налаженному страховому бизнесу, сильному законодательному движению в пользу процессов, основанных на данных, и раннему внедрению передовых технологий. Однако Азиатско-Тихоокеанский регион переживает самое быстрое развитие благодаря процветающей экономике, возросшему спросу на страхование, государственным мерам, способствующим цифровизации, и значительному неисследованному рыночному потенциалу.

Ключевые игроки

Отчет об исследовании «Глобальный рынок аналитики страхования» предоставит ценную информацию с акцентом на мировой рынок. Основными игроками на рынке являются IBM Corporation, Salesforce, Pegasystems, IBM, Oracle Corporation, ableau Software, SAS Institute, Inc., SAP SE, TIBCO Software, Inc., Verisk Analytics, Inc., Deloitte, PwC, KPMG, EY.

Наш анализ рынка также включает раздел, посвященный исключительно таким крупным игрокам, в котором наши аналитики предоставляют информацию о финансовых отчетах всех основных игроков, а также сравнительный анализ продуктов и SWOT-анализ. Раздел конкурентной среды также включает ключевые стратегии развития, долю рынка и анализ рыночного рейтинга вышеупомянутых игроков во всем мире.

Ключевые события

• В январе 2024 года Insurity представила аналитическое решение на основе искусственного интеллекта, которое, как она обещает, изменит процесс принятия решений для компаний по страхованию имущества и от несчастных случаев. Аналитические решения Insurity предоставляют операторам сетей более надежную информацию об их портфелях, снижают коэффициенты убытков и позволяют проводить более глубокую сегментацию.
• В августе 2023 года IBM и FGH Parent, LP (через дочернюю компанию «Fortitude Re») изменили политику страхования жизни Fortitude Re. Это принесет пользу операциям по обслуживанию за счет внедрения дополнительных инструментов автоматизации и технологии искусственного интеллекта, созданных для достижения наивысшего уровня производительности.
• В июне 2023 года iPipeline и Vertafore объединились для оптимизации дистрибуции страхования жизни для страховщиков и независимых брокеров. Сотрудничество направлено на повышение эффективности и доступности продуктов страхования жизни.
• В июне 2023 года Verisk запустила усовершенствованную систему аналитики страхового мошенничества совместно с Kyndryl Technology в Израиле. Это инновационное решение объединяет возможности облачных вычислений Kyndryl с предметными знаниями Veriks для быстрого доступа к новым претензиям по автострахованию за телесные повреждения, что является обязательным в Израиле. Его основная цель — обнаружить возможные индикаторы мошенничества.

Область отчета

Методология исследования рынка