Los macrodatos y el Internet de las cosas hacen que la gestión de riesgos sea aún más poderosa
Los macrodatos y el Internet de las cosas hacen que la gestión de riesgos sea aún más poderosa
Las empresas pueden hacer un buen uso de tecnologías como los grandes datos y el Internet de las cosas para llevar a cabo una gestión de riesgos eficaz. Utilizando el análisis de big data, además de determinar las tasas de seguros y descubrir fraudes de seguros, operaciones bursátiles sospechosas o grupos de préstamos ilegales, también puede analizar el flujo de caja y las redes interpersonales para fortalecer la prevención del lavado de dinero. La tecnología de Internet de las cosas ayuda a comprender muchas situaciones de riesgo, facilita la prevención y el rescate e incluso ofrece recompensas preferenciales por la reducción de riesgos.
El año pasado no ha sido pacífico. Los incidentes de seguridad financiera han surgido uno tras otro, como el caso de piratería de cajeros automáticos de First Bank y el caso de prevención de lavado de dinero de Mega Bank que se ha convertido en un tema candente. . Según informes de los medios, First Bank reemplazará todos los cajeros automáticos subcontratados y reorganizará el sistema de seguridad de la información del banco, mientras que Mega Bank planea gastar 600 millones de RMB para construir un sistema de seguridad de la información relacionado con la prevención del lavado de dinero y el cumplimiento legal.
En la era de la recesión económica, hay muchos fraudes y varios casos ilegales, y la tecnología es cada vez más avanzada. La industria financiera y otras empresas tienen la necesidad de fortalecer la gestión de riesgos. Donde hay demanda, hay oferta. Para los consultores de gestión empresarial y las empresas de tecnología de la información, las interminables crisis que enfrentan los clientes también pueden transformarse en infinitas oportunidades comerciales, que deben aprovecharse. La tecnología ayuda con la gestión de riesgos, y la industria que se centra en la gestión de riesgos es, sin duda, la industria de seguros. Las empresas pueden observar las tendencias de desarrollo recientes en la industria de seguros para explorar formas en que tecnologías como el big data y el Internet de las cosas pueden fortalecer la gestión de riesgos. .
Big Data y fraude de seguros
En septiembre de 2016, se informó que la policía descubrió a dos médicos conocidos en el norte y el sur de Taiwán que eran sospechosos de confabularse con revendedores de seguros para emitir certificados de diagnóstico falsos. El método ayudó a los pacientes a cobrar beneficios de seguro de manera fraudulenta y también solicitó subsidios de seguridad social del Centro de Seguridad Social. La cantidad total de reclamaciones de seguros fraudulentas fue de aproximadamente 13 millones de RMB. La clave principal para resolver con éxito este caso es Big Data. A través del análisis estadístico de big data de la base de datos de seguros, el Centro de Prevención de Delitos de Seguros descubrió que asegurados específicos buscaron tratamiento en hospitales y médicos específicos, y hubo muchos fenómenos inusuales, informó. la policía y resolvió este enorme caso de fraude de seguros.
La industria de seguros utilizó originalmente la ley de los grandes números para realizar evaluaciones de riesgos y cálculos actuariales de montos relacionados con seguros (incluidas primas de seguros, beneficios de seguros, reservas de responsabilidad, etc.). Con la expansión masiva de big data y el avance de la tecnología de análisis, es más fácil para las compañías de seguros calcular las primas y beneficios de seguro apropiados a través del análisis de big data de factores relacionados con grupos específicos y accidentes de seguros. En los casos de fraude de seguros mencionados anteriormente, el Centro de Prevención de Delitos de Seguros también puede identificar grupos criminales sospechosos de reclamar beneficios de seguros de manera fraudulenta mediante una comparación y un análisis exhaustivos de grandes datos relacionados con accidentes de seguros y reclamaciones de reclamaciones de seguros. Además, las compañías de seguros como Shin Kong Life Insurance también han introducido big data para analizar los riesgos de reclamaciones, como el establecimiento de un "modelo de tipo malo": los clientes clasificados como tipos malos tienen más probabilidades de sufrir fraude en seguros según sus puntuaciones de riesgo después de una investigación exhaustiva. análisis de big data, por lo tanto, las compañías de seguros pueden ser más cautelosas en la suscripción y liquidación de reclamaciones, reduciendo así el riesgo de fraude de seguros.
El Internet de las cosas y las políticas con efectos colaterales
Las agencias reguladoras financieras alientan a las compañías de seguros a lanzar políticas con efectos colaterales, que no solo brindan protección de seguro a los asegurados, sino que también logran efectos colaterales de promoción de la salud, es decir, para los asegurados que reduzcan la probabilidad de accidentes de seguro (como aquellos que tienen buenos hábitos de ejercicio), ofrecerán descuentos en primas más bajas. Cathay Life lanzó la primera póliza de efecto derrame de Taiwán en septiembre de 2016. Una vez que el titular de la póliza cumple con los requisitos de salud, se puede descontar la prima de renovación y la prima pagada en exceso anterior se reembolsará como un bono de promoción de la salud. Fubon Life también ha solicitado a la gestión financiera una política de conteo de pasos con efectos indirectos. Si camina más, puede obtener una reducción de la prima siempre que camine más de 120 días al año y camine 5.000 pasos al día. podrás disfrutar de la reducción de prima.
El Internet de las Cosas (IoT, como dispositivos portátiles, ropa inteligente, Internet de los Vehículos, etc.) ayuda a promover pólizas de seguro con efectos derrame, y mide los pasos y los datos fisiológicos del usuario a través de dispositivos portátiles e inteligentes. ropa, o registrar los hábitos de conducción y el estado del vehículo a través del Internet de los Vehículos, permitiendo a las compañías de seguros medir el estado de riesgo de los asegurados. Si se puede reducir la incidencia de enfermedades o accidentes automovilísticos porque el asegurado mantiene buenos hábitos de ejercicio y conducción, la prima del seguro se puede reducir y la póliza será más fácil de vender, creando un efecto beneficioso para todos.
El uso combinado de la tecnología IoT y el análisis de big data también puede mejorar la precisión de las predicciones. Además de identificar con mayor precisión los "modelos de los malos" para controlar razonablemente los riesgos, las compañías de seguros también pueden establecer "modelos de los buenos". "modelo", es decir, clasificar a los clientes con menores riesgos como buenas personas, ofrecer descuentos en las primas y acelerar el proceso de revisión de reclamaciones.
Tecnología, negocios y riesgos
La gestión de riesgos incluye evitar riesgos, reducirlos, transferirlos, asumir riesgos, etc., lo que se puede lograr mediante acuerdos de seguro, diseño de contratos y medidas tecnológicas. , y la intervención del gobierno, etc. para abordarlo. Como se puede ver en las recientes tendencias de desarrollo en la industria de seguros mencionadas anteriormente, el análisis de big data se puede utilizar en la gestión de riesgos, en la práctica, además de los seguros, también realiza vigilancia del mercado de valores para detectar el uso de información privilegiada y la especulación bursátil. o descubrir fraudes en operaciones de préstamos bancarios. Los macrodatos se pueden utilizar para rastrear operaciones bursátiles sospechosas o grupos de préstamos ilegales, como préstamos o sobrepréstamos, y también pueden basarse en un análisis integral de los flujos de efectivo y las redes interpersonales para fortalecer el lavado de dinero. prevención. La tecnología de Internet de las cosas ayuda a abordar muchas situaciones de riesgo. Si el riesgo aumenta, se llevará a cabo un rescate preventivo; si el riesgo disminuye, se proporcionarán recompensas preferenciales. Si las empresas hacen un uso adecuado de tecnologías como el big data y el Internet de las cosas, deberían poder llevar a cabo una gestión de riesgos eficaz.