Có nhiều rào cản phải vượt qua khi một công ty bảo hiểm muốn áp dụng phân tích dữ liệu một cách đúng đắn, nhưng tựu trung có thể rút ra bốn yếu tố cần thiết – hệ thống pháp lý, sơ đồ phân tích, quy trình làm việc và văn hóa công ty.

“Trong số đó, yếu tố quan trọng nhất là hệ thống thu thập dữ liệu mà các tổ chức sử dụng”, theo ông Samit Mandal, phụ trách bộ phận điện toán đám mây riêng cho dữ liệu của tập đoàn IBM, cho biết tại Hội nghị châu Á lần thứ 4 về Dữ liệu lớn và Phân tích cho Bảo hiểm vào sáng hôm qua. “Dữ liệu được lưu trữ trong các khu vực riêng biệt (silo); chúng tôi có dữ liệu có cấu trúc, dữ liệu phi cấu trúc, dữ liệu xã hội, v.v. Thách thức của chúng tôi là làm sao để có thể kết nối được các nguồn dữ liệu đó với nhau mà vẫn đảm bảo duy trì được ranh giới của dữ liệu và có thể phân tích được chúng.”

Các phòng ban khác nhau trong một tổ chức có thể có các ưu tiên khác nhau đối với các công cụ phân tích, điều này gây ra các vấn đề rắc rối cho việc xây dựng một quy trình làm việc mạch lạc và có tính hợp tác. Hơn nữa, nhiều hệ thống cũng nằm trong các khu vực riêng biệt (silo) và không được tích hợp.

Ông Mandal, người đang chủ trì hội nghị, chỉ ra rằng 75% doanh nghiệp lớn sẽ đặt nhiệm vụ chuyển đổi kỹ thuật số là trung tâm của chiến lược phát triển doanh nghiệp của họ trong vòng hai năm tới. “Tuy nhiên, khó khăn là rất lớn vì 81% các doanh nghiệp gặp trở ngại trong việc chuẩn bị dữ liệu cần thiết trong một dự án trí tuệ nhân tạo AI hoặc huấn luyện máy tính (machine learning); những gì chúng ta thấy là 80% dữ liệu đều không sạch, chỉ còn 20% là có thể sử dụng được trong việc tạo ra các mô hình dự báo.”

Người đứng đầu nền tảng dữ liệu của Google, bà Catherine Candano, đã phân tích chi tiết các vấn đề mà các công ty bảo hiểm gặp phải khi cố gắng sàng lọc một lượng dữ liệu khổng lồ và trích xuất các thông tin phù hợp để có thể sử dụng được một cách hiệu quả. “Chúng ta đâu phải chỉ có một hồ dữ liệu. Chúng ta có một đại dương dữ liệu. Và không nhiều người trong chúng ta có thể chèo lái một cách thành thạo trên đại dương đó để tìm ra được những gì chúng ta cần tìm. Vấn đề ở đây không phải chúng ta có nhiều hay ít dữ liệu, nhưng mà vấn đề là chúng ta cần phải xem xét cái gì nếu có thể sử dụng một chiếc kính hiển vi.”

Điều cốt lõi mà các công ty bảo hiểm muốn tìm kiếm là đặt câu hỏi: Câu hỏi trước nhất là làm cách nào để sử dụng dữ liệu của mình để mang lại hiệu quả cao nhất có thể? Bất cứ lúc nào có xung đột phát sinh trong hành trình trải nghiệm của một khách hàng đang xem xét một hợp đồng bảo hiểm, thì làm thế nào để chúng ta có thể loại bỏ xung đột đó? Làm thế nào để chúng ta đảm bảo rằng dữ liệu của chúng ta đang tạo ra giá trị?

Bà cũng đưa ra lời khuyên về việc chúng ta nên tổng hợp đúng loại dữ liệu để nó có thể tăng cường khả năng quan sát hoặc phản ảnh trung thực về hành trình trải nghiệm mua hàng của khách hàng. Các điểm tiếp xúc với khách hàng như trung tâm cuộc gọi hoặc trung tâm dịch vụ khách hàng, các kho bãi đều là nguồn tin có giá trị, cũng như dữ liệu của bên thứ ba từ các đối tác, chẳng hạn như các ngân hàng, công ty dịch vụ du lịch, nhà sản xuất ô tô hoặc nhà cung cấp dịch vụ y tế.

“Và điều quan trọng nhất là chúng ta cần phải bắt đầu suy nghĩ về dữ liệu số hóa của mình, bởi vì điều thú vị về dữ liệu số hóa là nó đến nhanh hơn. Cứ mỗi giây đồng hồ là có một người đang tìm kiếm trên chiếc điện thoại di động. Bạn có thể thu thập dữ liệu đó. Dữ liệu cần thu thập rất nhiều, nhưng điều đó cũng có nghĩa là về cơ bản bạn đang xây dựng một biểu đồ người dùng, một hành trình trải nghiệm của một khách hàng,” bà cho biết.

Hội nghị được tổ chức bởi Asia Insurance Review.

Theo baohiemdoisong.vn