Управление претензиями
Быстрая и эффективная обработка претензий составляет основу качественного управления отношениями с клиентом. Вто же время страховщик должен защищаться от постоянно расширяющегося спектра мошеннических претензий.
Возможные издержки, связанные с неэффективным управлением претензиями, очень высоки. Поспешное удовлетворение претензий часто выливается в дополнительные расходы, связанные с мошенничеством. С другой стороны, слишком длительная работа по выявлению случаев обмана может растянуть во времени весь цикл удовлетворения претензий, что вызовет недовольство клиентуры. Опыт многих компаний подсказывает, что без специальных аналитических средств решение этой проблемы было бы невозможно.
Перечислим основные сферы применения BI в управлении претензиями:
- Анализ претензий. Это одна из сфер страхования, где BI-приложения применяются наиболее часто. Выполняется анализ данных по претензиям и информации по андеррайтингу и полисам. В первую очередь это необходимо для оценки эффективности обработки полисов. Кроме того, с помощью такого анализа удается выявить те едва заметные тенденции в этой области, которые другим способом было бы трудно определить. Как правило, для таких целей применяется OLAP-анализ, позволяющий углубляться в детализированные данные. Кроме того, анализ претензий помогает выявить случаи мошенничества, поскольку исследует все выплаты выше определенной нормы по множеству факторов, таких как географическое положение, агент и т.п. Так, в случае медицинского страхования анализ претензий помогает сократить количество злоупотреблений отдельных практикующих врачей. Удается обнаружить тех медиков, которые постоянно назначают дорогие лекарства и тесты в тех случаях, где они не требуются.
- Выявление мошенничества. Вероятность мошенничества можно оценить, анализируя данные по претензиям вкупе с другими внешними и внутренними показателями, в том числе с историей выплат, андеррайтингом и др. BI-инструменты обычно используются для разработки моделей, которые могут отслеживать характерные признаки «фальшивых» претензий.
- Оценка претензий. Точный размер претензии нельзя узнать заранее, т.е. до того, как новый страховой продукт будет введен в употребление. В таких случаях резервируют некоторую оценочную сумму, и образуют фонды, которые нельзя использовать для долговременного инвестирования. Точность таких оценок сильно влияет на доходность бизнеса. OLAP-инструменты можно использовать для анализа данных о претензиях по географическому положению и сегментам клиентов. В результате удается получить более точные оценки претензий.
