保险分析技术使保险公司能够从他们的数据中获得洞察，这可以确定短期的机会，同时也定位他们从智能数字创新的长期额外机会。埃森哲研究展示北美保险公司通过投资更广泛的智能解决方案套件，可以获得10％至20％的盈利能力，其中包括分析。
数据驱动的数字保险公司
我们刚刚开始看到新的数字机遇在人寿保险和年金(L&A)行业发挥其丰富的企业和第三方数据储备。高性能的数字保险公司越来越依赖于数据，为客户提供附加值，同时发现潜在的新收入流和运营效率。除了合作伙伴、客户、设备和企业信息系统之外，它们还从更多的来源获取数据，包括越来越多的第三方来源。事实上，在我们调查的美国一级和二级管理人员中，超过一半的人拥有超过10个用于汇总数据的管理系统。显然，保险公司拥有丰富的数据。
然而，一些保险公司高管告诉我们，尽管大多数保险公司都拥有企业分析应用程序，但它们缺乏数据科学能力和/或特定于l&a的分析能力，无法从数据中获得相关见解，从而提高业务绩效。他们还发现，将来自不同来源的数据聚合成一个标准化和高效的数据模型具有挑战性。根据我们的调查，L&A高管将提高盈利能力和洞察客户行为以改善客户体验列为他们从数据中寻找的两个首要机会。
就在这时，一个灯泡亮了。我们结合埃森哲丰富的数据科学专业知识和L&A经验，建立了一个数据分析解决方案适用于人寿保险和年金保险持有人。该框架围绕四个关键的L&A领域设计:
- 新业务及承保
- 操作性能
- 代理和消费者行为
- 产品和市场
我们包括了一个数据模型，用于转换从多个来源聚合的数据，以及预测和预测模型。这种分析解决方案和数据模型的结合解决了保险公司的短期需求，有效地聚合数据，将其可视化，并从中获得可操作的见解。我们相信，从长远来看，保险公司可以从他们的数据中获得更多的价值。
保险分析提供短期收益并支持长期战略
数据是一个竞争的差异化因素，人工智能在接下来的几年里，在L＆A Industry中获得动力。高性能的数字保险公司，具有长期的数据策略和技术能够实现它，可以揭示未来的增长和创新的新机会，同时也不断提高日常业务效率。
承保是保险公司可以应用分析以吸引产生显着效率的洞察的一个这样的领域。自动化，机器学习和无缝生态系统连接可以通过使机器互相交谈来自动收集实际数据，实时处理，以及发出策略决策或与承销商进行进一步审查的联系以进行进一步审查。保险分析是下降的过程和精确点问题，例如延迟，并建议补救措施。这些有价值的见解可以协助保险公司与第三方提供商或评估能力进行谈判。
这个例子说明了保险业如何 - 正方形在“漏洞”象限中埃森哲Disruptability指数——以我们埃森哲所称的“新”为核心，应用技术来构建增强服务，减轻客户的痛点。当我们的行业寻求平衡盈利和亏损压力与战略决策，数据和分析提供了更清晰的调整您的业务，以响应今天的见解告诉你。它们还提供预测性的见解，使您能够重新设想您的业务在未来。
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