Everest Group un valore economico globale di $ 874 miliardi generato dalle risorse telematiche
Ne sarà soprattutto impattata la efficienza operative (+$306 miliardi), la crescita dei premi danni (+$ 285 miliardi) e vita (*$165 miliardi), la battaglia alle frodi assicurative (+$117 miliardi)
La società di ricerca Everest Group stima l’enorme valore economico che le imprese assicurative possono generare sfruttando i loro vasti bacini di dati per raggiungere l’efficienza operativa e favorire la crescita dei premi. Investendo per diventare organizzazioni incentrate sui dati, le compagnie assicurative possono sbloccare un valore economico collettivo di 874 miliardi di dollari.
Questo potenziale – scrive FutureCIO – risiede nell’impatto che i dati e le analisi possono avere nell’aiutare le organizzazioni ad aumentare l’efficienza operativa (306 miliardi di dollari), a ridurre la perdita di sinistri e le frodi (117 miliardi di dollari) e a ottenere una crescita dei premi nei settori danni (285 miliardi di dollari) e vita (166 miliardi di dollari).
“Gli assicuratori si trovano oggi a dover affrontare un contesto di grande incertezza che comprende disastri naturali, rischi geopolitici e macroeconomici, le ripercussioni di una pandemia globale, l’inflazione e la minaccia incombente di una recessione”, ha dichiarato Ronak Doshi, partner di Everest Group. “Ciononostante, possono sbloccare un immenso valore e uscirne vincenti investendo in dati e analisi”.
Everest Group ha documentato come gli assicuratori possano utilizzare i dati e le analisi per ottenere risparmi sui costi grazie a una maggiore efficienza operativa, ridurre la perdita di sinistri e le spese per le frodi e favorire la crescita dei premi grazie a una maggiore efficienza delle vendite e a una rapida innovazione dei prodotti.
Attualmente, la spesa per dati e analisi degli assicuratori sta crescendo a un ritmo accelerato di oltre il 25% all’anno. La spesa viene indirizzata verso la trasformazione digitale delle operazioni aziendali. Le priorità principali includono:
- la modernizzazione del patrimonio di dati (in particolare con l’eliminazione dei silos di dati e l’archiviazione dei dati dei clienti in un unico data lake), consentendo una visione unica dei clienti in tutti gli ecosistemi;
- la riprogettazione delle operazioni per integrare i dati nei flussi di lavoro consentendo capacità decisionali guidate dai dati a livello aziendale;
- lo sfruttamento degli strumenti analitici basati su cloud e AI/ML (intelligenza artificiale/apprendimento automatico) per elaborare grandi volumi di dati con una valutazione più efficace dei rischi, così da costruire prodotti iper-personalizzati in grado anche di migliorare l’agilità di risposta alle richieste dei clienti;
- la creazione di soluzioni mirate per estrarre valore dai dati esistenti, in particolare per creare prodotti e servizi a valore aggiunto e ridurre al minimo gli indici di perdita.
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