预测分析在保险业价值体现是不可估量的

数据挖掘预测分析已应用于各种行业许多年。也许再没有比保险行业中预测的概念与风险的评级更常见的了。从邮政编码和收入到信用分数和驾驶记录，一大堆的数据可以用于准确地测量风险、确定趋势和设置利率。

当然也有对一些方法提出异议的，因为不是所有信用不良的人都是糟糕的司机，也不是所有住在低收入邮政编码区的人就会有事故或他们的汽车被偷。但这种过于简单的观点没有抓住问题的关键：风险是额定在概率之上的，被统计上经验证的历史事实所证实的。

更大的问题应该是保险公司利用预测分析指导其他方面的业务的能力，例如索赔的过程。数据的获取提供了丰富的机会，例如识别医疗欺诈，假的事故，损害累积，不同的修理费用，拖车，租车费用，和存放。当正确地设置时，对这些信息的使用让公司和消费者双方的受益都是不可估量的。

从一项索赔的开始，数据被获取，评估，与监测可以找出处理过程中的缺陷。这种缺陷会影响效率，质量和正确性。这种历史数据可以分离出没有提出正确问题的，合理地评估索赔，忽略了欺诈指标，或错过了代位求偿的机会的索赔操作者。就像一个足球教练回顾比赛那天的视频，这是一种对过程，工作流的分析，而且结果可以用于改进未来的结果。

对响应者一方的代位求偿，保险公司时常利用责任理算来评估那些索赔。像在我任职期间运行的索赔操作的案例，这些类型的索赔要求经常有一个低优先级，结果失去了与责任，预估以及历史替代部分的利用相关联的机会。

在需求方面，在确保参照正确的文件方面也有类似的挑战，合适的流程可以用来促使赔偿的有效性，而那种带有潜在的比较过失的所有的文件会在索赔的流程只中被识别。

在索赔的许多方面像这样的案例，数据分析可以是一种强大的工具来辨识在无论是需求方还是响应方在代位求偿上失去的机会。当将被认为的成本因素纳入，考虑到这些，行业范围内所有索赔的15%在错过的代位求偿机会中被理算师关闭了。对这些机会的甚至是很小的一个百分比的计算都将到达你的底线。

通过开发关键指标，你可以利用数据识别历史趋势以预测未来的行为。用正确的数据集合,就有可能不仅对内部做了什么进行测量，也能在竞争中，创造一个即时的竞争优势。

无论你有什么样的机会 — 代位求偿、殘值、欺诈鉴别、检验、或其它无数的索赔 — 与流程相关的，要考虑利用来自底线的改进后的数据所带来的利益。

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