प्रगत Data Analytics मुळे Insurance क्षेत्र अजून ॲडव्हान्स होतंय! ग्राहकांना याचा कोणता फायदा होणार?

Edelweiss Life Insurance चे चीफ ऑपरेटिंग ऑफिसर, कैझाद हिरामाणेक यांनी Data analytics मुळे Insurance क्षेत्रात कसे आमूलाग्र बदल होत आहेत, याबद्दल माहिती दिली आहे. चला याबद्दल अधिक माहिती जाणून घेऊयात.

इन्श्युरन्स उद्योगात प्रगत डेटा अ‍ॅनालिटिक्समुळे मोठा बदल होत असून संपूर्ण व्हॅल्यू चेनमध्ये ‘डेटा-ड्रिव्हन’ संस्कृती निर्माण होत आहे. पारंपरिक पद्धतींच्या तुलनेत आज रिअल-टाइम इनसाइट्स, प्रेडिक्टिव्ह मॉडेल्स आणि अल्गोरिदमवर आधारित निर्णय घेतले जातात. ग्राहक वेग, सोय आणि वैयक्तिक गरजांशी जुळणारे उपाय अपेक्षित ठेवीत असल्याने विमा कंपन्या उत्पादन-केंद्रित दृष्टिकोनावरून ग्राहक-केंद्रित स्मार्ट इकोसिस्टिमकडे झुकताना दिसत आहेत. यासाठी विभागांमधील डेटा-शेअरिंगची प्रक्रिया म्हणजे डेटा डेमोक्रटायझेशन मजबूत करत आहे.

डेटा : इन्श्युरन्स क्षेत्रातील नवीन ऊर्जा

इन्श्युरन्स प्रक्रियेतील प्रत्येक टप्प्यावर सल्लागार नोंदणी, ग्राहक संपादन, अर्ज प्रक्रिया, पॉलिसी जारी करणे आणि त्यानंतरची सेवा, मोठ्या प्रमाणात डेटा तयार होतो. मात्र, या डेटाचा उपयोग कसा आणि किती सूक्ष्मपणे केला जातो यावरच खरी प्रगती अवलंबून आहे.

प्रगत डेटा अ‍ॅनालिटिक्समुळे ग्राहक वर्तन, वितरकांची कामगिरी, कन्व्हर्जन रेट, पेमेंट ट्रेंड्स, वर्तनातील पॅटर्न्स, चर्न पॉइंट्स अशा महत्त्वाच्या बाबी रिअल टाइममध्ये पाहता येतात. यामुळे अधिक अचूक निर्णय, सुधारित प्रक्रिया आणि ग्राहक अनुभवात मोठी सुधारणा दिसून येत आहे.

US कोर्टाकडून Byju’s संस्थापक बायजू रविंद्रनला मोठा धक्का! 107 कोटी डॉलर भरण्याचा आदेश, काय आहे प्रकरण

जटिल प्रक्रियांपासून स्मार्ट पॉलिसीकडे बदल

उदाहरणार्थ, प्रस्तावाच्या टप्प्यावर ग्राहक प्रक्रिया सोडून जात असल्याचे डेटा तपासणीदरम्यान आढळले. कागदपत्रांतील गुंतागुंत आणि वैद्यकीय अपॉइंटमेंट्स ही मुख्य कारणे होती. प्रक्रिया डिजिटल करून, अपॉइंटमेंट बुकिंग सुलभ केल्याने कन्व्हर्जन वाढले आणि ग्राहकांचा प्रवास सोपा झाला.

स्मार्ट अंडररायटिंग : वेगवान आणि न्याय्य प्रक्रिया

पूर्वी अंडररायटिंग मर्यादित डेटावर आणि मोठ्या प्रमाणावर मानवी अंदाजांवर चालत होते. आज वेअरेबल डेटा, टेलिमॅटिक्स, पर्यावरणीय माहिती, सोशल बिहेव्हियर डेटा आणि AI-आधारित OCR टूल्समुळे

जोखमींचे अचूक मूल्यांकन

• फसवणूक ओळखणे
• जोखीम-आधारित किंमतनिश्चिती अधिक सहज शक्य झाले आहे.
• यामुळे ग्राहकांसाठी पॉलिसी मंजुरी जलद आणि पारदर्शक बनेल.

New Gratuity Rule: ग्रेच्युइटीचं गणित घ्या समजून, 5 नाही आता 1 वर्षाच्या नोकरी गरजेची; Fixed Term कर्मचाऱ्यांनाही मिळणार लाभ

ग्राहकानुसार सेवा

Advanced analytics मुळे ग्राहकांना ‘एकसारखे’ न वागवता त्यांच्या वर्तन, गरजा, लोकेशन, जीवनशैली यांवर आधारित ‘वैयक्तिक’ उपाय देता येऊ लागले आहेत.

उदा.:

• गिग वर्कर्ससाठी Flexible income protection
• फिटनेसवर भर देणाऱ्यांसाठी wellness-linked plans
• स्थानिक जोखमी पाहून customised कव्हरेज
• ग्राहकांच्या पॉलिसी समजण्यासाठी GenAI मॉडेल्स 24/7 मदत देतात, ज्यामुळे ग्राहक अनुभव आणखी गतीमान होतो.

क्लेम अनुभवातील क्रांती

डेटा अ‍ॅनालिटिक्समुळे क्लेम प्रक्रिया जलद, पारदर्शक आणि अचूक होत आहे.

• ML मॉडेल्स ताबडतोब निष्कर्ष अंदाजू शकतात
• कमी जोखमीचे क्लेम ऑटो-अप्रुव्हलद्वारे मंजूर होतात
• वाद कमी होतात, ग्राहकांचा विश्वास वाढतो
• फसवणूक नियंत्रण – अचूक निरीक्षण

फसवणूक ओळखण्यासाठी विशिष्ट पॅटर्न शोधणे—हे डेटा अ‍ॅनालिटिक्स सहज करते. म्हणून बनावट क्लेम रोखले जातात आणि खरे ग्राहक त्रासाविना प्रक्रिया पूर्ण करू शकतात.