কন্টেন্ট
সূত্র: রামক্রিয়াটিভ / ড্রিমসটাইম ডটকম
ছাড়াইয়া লত্তয়া:
হার নির্ধারণ এবং জালিয়াতি সনাক্তকরণের মতো কাজগুলিতে সহায়তা করা, বিমা শিল্পে বড় ডেটা তৈরি করে আসছে।
বড় তথ্য বীমা শিল্পের উপর উল্লেখযোগ্য প্রভাব ফেলছে। বড় ডেটার সাহায্যে, বীমা সংস্থাগুলি আরও নির্ভুলভাবে ঝুঁকি গণনা করতে এবং গ্রাহকদের আরও ভাল প্রিমিয়াম সরবরাহ করতে, প্রতারণামূলক দাবির পূর্বাভাস ও নিয়ন্ত্রণ এবং ব্যক্তিগতকৃত বীমা পণ্য সরবরাহ করতে সক্ষম হয়েছে। উপরের কাজগুলি করার জন্য, বীমা সংস্থাগুলি বেশ কয়েকটি সূত্রের কাছ থেকে ইনপুট নিচ্ছে, যেমন পরিধানযোগ্য চিকিত্সা ডিভাইসগুলি, যা চিকিত্সা বীমা খাতে একটি वरदान হয়ে দাঁড়িয়েছে। যদিও বীমা শিল্প ইতিমধ্যে তার ঝুঁকি এবং প্রিমিয়াম গণনা পদ্ধতি, জালিয়াতি সনাক্তকরণ এবং অফারগুলি বিকশিত করছে, আরও তথ্যের প্রাপ্যতা যথাযথতা বৃদ্ধি করেছে এবং বীমা সংস্থাগুলিকে আগের তুলনায় আরও নির্ভুলভাবে ভবিষ্যদ্বাণী করতে সক্ষম করেছে। (পরিধেয়যোগ্য ডিভাইস এবং স্বাস্থ্য সম্পর্কে আরও জানতে, আইওটি ডেটা অ্যানালিটিক্স এবং ব্যক্তিগত ফিটনেস ডিভাইসগুলি কীভাবে আপনাকে স্বাস্থ্যকর রাখতে পারে তা দেখুন))
বড় তথ্য ছাড়াই বীমা শিল্প
বড় ডেটা একটি সাম্প্রতিকতম ঘটনা, এবং স্পষ্টতই ইন্স্যুরেন্স শিল্পটি একেবারেই আলাদা ছিল। তাহলে কীভাবে বড় তথ্য ছাড়াই বীমা শিল্প কাজ করে? আসুন কয়েকটি পরিস্থিতি একবারে দেখুন:
- ঝুঁকি গণনা - বীমা সংস্থাগুলি ঝুঁকি নিরূপণ বা মূল্যায়ন করার আগে বিভিন্ন কারণকে বিবেচনা করেছিল। উদাহরণস্বরূপ, মেডিকেল ইন্স্যুরেন্সের ক্ষেত্রে বয়স, স্বাস্থ্য প্রোফাইল, ধূমপান বা মদ্যপানের মতো বিষয়গুলি বিবেচনায় নেওয়া হয়েছিল। প্রিমিয়াম ঝুঁকি মূল্যায়নের উপর নির্ভর করে। ঝুঁকি মূল্যায়ন পদ্ধতি অবশ্য অন্যান্য অনেক কারণ বিবেচনায় নেয় নি; এটি ঝুঁকিগুলির একটি 360-ডিগ্রি ভিউ মিস করেছে।
- জালিয়াতি সনাক্তকরণ - জালিয়াতি দাবি বীমা শিল্পের জন্য এক বিরাট ঘটনা এবং এটি নির্দিষ্ট জালিয়াতি সনাক্তকরণ পদ্ধতি প্রয়োগ করেছে। উদাহরণস্বরূপ, যদি কেউ প্রতারণামূলক দাবি করে তবে বীমাকারী দাবিদারের বিশদ সংরক্ষণ করবে এবং ভবিষ্যতে একই দাবিদারের দাবি অস্বীকার করবে। যাইহোক, এটি প্রতারক দাবিগুলিকে প্রসারিত হতে বাধা দেয় না। স্পষ্টতই, বীমাকারীদের এটি সম্পর্কে আলাদা কিছু করা দরকার।
- ব্যক্তিগতকৃত পণ্য - বীমা সংস্থাগুলি সর্বদা নির্দিষ্ট পরিমাণে তৈরি পণ্য সরবরাহ করে offered তবে, পণ্যগুলি একটি গোষ্ঠী বা বিভাগ ভিত্তিতে পৃথক ভিত্তিতে তৈরি করা হয়নি। উদাহরণস্বরূপ, নির্দিষ্ট বীমা পণ্যগুলি 30 থেকে 45 বছর বয়সী এবং তাদের সম্ভাব্য প্রয়োজনগুলির মধ্যে নির্বাহীদের জন্য ডিজাইন করা হয়েছিল, তবে এই জাতীয় পণ্যগুলির সাথে স্বতন্ত্র চাহিদা পূরণ করা সর্বদা কঠিন ছিল।
বীমা শিল্পের উপর বড় ডেটাসের প্রভাব
এটি বোঝার জন্য গুরুত্বপূর্ণ যে বীমা শিল্প তার ব্যবসায় সম্পর্কে যেভাবে এগিয়ে যায় তাতে বড় তথ্য কোনও মৌলিক পরিবর্তন আনেনি। এটি কেবলমাত্র বীমা সংস্থাগুলিকে ঝুঁকি মূল্যায়ন করতে এবং বৃহত্তর যথার্থতার সাথে গ্রাহকের প্রয়োজনীয়তা বুঝতে সক্ষম করেছে। কীভাবে বড় ডেটা বীমা শিল্পকে প্রভাবিত করেছে তার একটি বিবরণ নীচে দেওয়া হল।
পরিধেয় ডিভাইস যেমন অ্যাপল ওয়াচ এবং ফিটবিত ক্রিয়াকলাপ ট্র্যাকারগুলি, যা কোনও ব্যক্তির ক্রিয়াকলাপ প্রোফাইল এবং অন্যান্য জীবনযাত্রার দিকগুলি পর্যবেক্ষণ করতে পারে, চিকিত্সা বীমা সংস্থাগুলি কীভাবে ঝুঁকি নির্ধারণ করে তা উল্লেখযোগ্যভাবে প্রভাবিত করেছে। এই জাতীয় ডিভাইসগুলি বীমাকারীদের অনেকগুলি ডেটা সরবরাহ করে যার ভিত্তিতে বীমাকারীরা তাদের ঝুঁকি নির্ধারণের যথার্থতা বাড়াতে পারে। অ্যাকসেন্টারের মতে, বীমা সংস্থাগুলির এক তৃতীয়াংশ এখন এই ডিভাইসগুলি থেকে বিশ্লেষণের ভিত্তিতে তাদের পণ্য সরবরাহ করছে offering উদাহরণস্বরূপ, হ্যানকক, বিশিষ্ট বীমা সরবরাহকারী, প্রিমিয়ামগুলিতে ছাড় এবং একটি বিনামূল্যে ফিটবাইট পরিধানযোগ্য মনিটর অফার করে। গ্রাহকরা তাদের স্বাস্থ্যের উন্নতি করতে কঠোর পরিশ্রম করে তাদের প্রিমিয়াম হ্রাস করতে পারেন। তাদের স্বাস্থ্যের উন্নতি হওয়ার সাথে সাথে ঝুঁকি হ্রাস হয় এবং প্রিমিয়ামটিও হ্রাস পায়। (পরিধেয় পোশাকের বিষয়ে আরও তথ্যের জন্য, পরিধানযোগ্য টেকনিক দেখুন: গীক বা চিক?)
কেউ যখন সফ্টওয়্যার মানের সম্পর্কে চিন্তা করে না তখন আপনি আপনার প্রোগ্রামিং দক্ষতা উন্নত করতে পারবেন না।