מהפכת האנליטיקה של ענף הביטוח משנה את המציאות העסקית

המהפכה הדיגיטלית חוצה סקטורים, וארגוני ענק השקיעו בשנים האחרונות משאבים כספיים עצומים לטובת מהלכי טרנספורמציה דיגיטלית. ועדיין, תקופת הקורונה לימדה אותנו כי גם מהפכות דיגיטליות האמורות לייעל ולשפר תהליכי מכירה ושירות, לא מספיקות בהכרח לקבלת החלטות עסקיות טובות יותר, ולכן נוסף מרכיב מרכזי וחשוב למשוואה, הטמעת פתרונות אנליטיקה מתקדמים.

גופים עסקיים, גופים ממשלתיים וארגונים שהורגלו לעבוד במודלים מסורתיים, נתפסו לעיתים רבות כלא ערוכים למציאות החדשה, דבר שהוביל להפסדים, פיטורי עובדים ואף לפשיטות רגל. במקביל, חברות שעובדות במודלים זריזים יותר, משוכללים דיגיטלית ואג'יליים (גמישים), ידעו למקסם את הפוטנציאל העסקי שלהם ואף להגדיל את ההכנסות בתקופה הכי קשה לכלכלה העולמית.

אחד הסקטורים המשפיעים בכלכלה העולמית שביצע טרנספורמציה דיגיטלית-אנליטית מושלמת הוא ענף הביטוח. לאורך שנות קיומו נתפס ענף הביטוח כאחד השווקים האפורים ביותר בשוק העסקי, עם אוסף גדול של רגולציות ואלמנטים שמרניים אחרים.

כניסתן של חברות קטנות וזריזות שהציעו שרותי ביטוח דיגיטליים יעילים, הובילה לטלטלה בענף הביטוח, הגברת התחרות ו"נגסה" במצבת הלקוחות של הגופים הגדולים.

גופי הביטוח המסורתיים התעוררו למציאות חדשה שלא הכירו לפני כן, ובחרו כצעד אסטרטגי "ליישר קו" עם הטכנולוגיה העולמית. הם החלו לשנות את המודלים המסורתיים וייעדו תקציבי עתק לטובת פתרונות דיגיטליים מהפכניים שיסייעו כאמור ללקוחות לקבל שרות יעיל יותר ולעובדים לספק שרות טוב יותר. במקביל, הטמיעו חברות הביטוח טכנולוגיות מעולם האנליטיקה והדאטה, המהוות עבורם פלטפורמה אפקטיבית להפקת ערכים עסקיים וקבלת החלטות טובה יותר.

בהיבט הדיגיטלי כאמור, מרבית כובד המשקל מיועד לצרכיו המשתנים של לקוח הקצה. באמצעות אפליקציות ואתרים הנתמכים במערכות ניהול ידע ו-Machine Learning מתקדמות, המבוטחים נהנים משרות טוב יותר, שקיפות גדולה יותר, מוצרים ברורים יותר, דיוק ופחות אי וודאות.

במישור האנליטי, הרי שבשנים האחרונות ובעיקר התקופה האחרונה, לא היו לעולם הביטוח צרכים משתנים. הוא היה עולם מאוד מסורתי, עם תעריפים קבועים ופוליסות מאוד ברורות. בשנתיים האחרונות כל העולם השתנה ובהתאם, גם המודלים של חברות הביטוח, שהחלו להכפיל ואף לשלש את ההשקעה שלהן בפתרונות אנליטיקה ודאטה, המהווים עבורם כלים מרכזיים לסיוע בקבלת החלטות.

הטרנספורמציה הגדולה ביותר הנעשית בשוק הביטוח כיום הינה בתחום האקטואריה, בו, בדומה לעבודה של Data Science, המומחים מתבססים על דאטה הלקוח מנתונים היסטוריים, בונים מודלים ובעצם מחפשים התנהגויות טיפוסיות וסיכונים צפויים.

הטכנולוגיה מאפשרת להם טרנספורמציה מעולם מאוד מסורתי, לעולם עם דאטה שמגיע מהמכוניות, לדוגמא, מ- wearable devices ומדאטה שמבוסס על טקסטים. כך היא בעצם מאפשרת לנתח עולם שלם, לעשות מיקרו סגמנטציה, תימחור פוליסות, והבנה מדויקת של סיכוני המבוטחים. לא מדובר במהפיכה אלא באבולוציה ומעבר מעולם ישן לחדש. המעבר כולל בתוכו הרבה מהעולמות והבאזים החדשים כולל סביבה הרבה יותר סקלבילית, מאשין לרנינג, דיפ לרנינג, והרבה מאוד מודלים חדשים, כאשר בסופו של התהליך, יתקבלו החלטות הרבה יותר מושכלות ואפקטיביות.

היכולת של ארגון מסורתי לעשות שינוי תפיסתי ולהתחיל לעבוד בתרבות קבלת החלטות אג׳ילית (גמישה), הטוענת שהתנאים השתנו וצריך לקבל החלטות חדשות, מאוד מאתגרת בארגונים שמרניים. חשוב לציין כי ניתן לבנות תשתיות אנליטיות מדהימות, אך אם בסופו של דבר, במידה שזה לא יבוא לידי ביטוי בפיתוח מוצרים חדשים, או בתמחור חדש, התשתית לא תעזור. בשנה האחרונה בעקבות כל תקופת הקורונה, לקוחות בתהליך מעבר לאג׳יליות, ומדובר באתגר מרכזיי שהשווקים העסקיים יהיו חייבים לעבור. עולם הביטוח כבר שם.

הכותבת היא סמנכ"לית Pre-sale ושיווק ב-SAS ישראל.