Hoe synthetische data in de verzekeringssector het landschap vormgeeft

Natuurlijk vormen verzamelde data beveiligings- en privacyproblemen, kunnen inconsistent zijn of een gebrek aan diversiteit vertonen. Gegevens blijven echter cruciaal voor verzekeringsaanbieders in processen zoals risicobeoordeling, claimbeheer en fraude detectie. De uitdagingen van het gebruik van real-world data duwen verzekeraars richting een veiligere oplossing: synthetische data. Maar hoe werkt het en waar moet je beginnen?

Syntho biedt een slim platform dat gebruikmaakt van verschillende synthetische datavormen en generatiemethoden, waardoor organisaties data kunnen omzetten in een concurrentievoordeel. Deze gids laat zien hoe synthetische data de grote uitdagingen van verzekeraars kunnen aanpakken, aanzienlijke voordelen kunnen opleveren en toekomstige innovatie kunnen stimuleren. Aan het einde bieden we een praktisch, stapsgewijs plan voor het integreren van synthetische data in uw activiteiten. Blijf op de hoogte!

Wat zijn synthetische data en welke rol spelen ze in de verzekeringssector?

Dus, nauwkeurige risicobeoordeling en geïnformeerde besluitvorming vereisen relevante data. Hoewel het gebruik van informatie verzameld uit werkelijke gebeurtenissen en mensen verhelderend kan zijn, brengt het bepaalde beveiligings- en dataprivacyrisico's met zich mee voor verzekeringsmaatschappijen en hun klanten. Dat is waar synthetische data een geweldig alternatief wordt.

Synthetische data is kunstmatig gegenereerde data die de kenmerken en patronen van echte data nabootst. Verzekeringsmaatschappijen kunnen het gebruiken om AI-modellen te trainen, ideeën te valideren zonder gevoelige informatie bloot te stellen en databeheer te testen.

Op het gebied van analytics kunnen door AI gegenereerde synthetische data verzekeringsmaatschappijen datasets maken die zijn afgestemd op specifieke analytische behoeften. Verzekeraars kunnen deze data bijvoorbeeld gebruiken om trends in klantgedrag te modelleren, risicobeoordelingen uit te voeren en zelfs zeldzame gebeurtenissen te simuleren die zich in echte data niet vaak voordoen, zoals natuurrampen of marktcrashes.

Kunstmatig gegenereerde data zijn vooral nuttig voor beheer van testdata. Wanneer verzekeringsmaatschappijen hun systemen testen, hebben ze een dataset nodig die een breed scala aan potentiële toekomstige gevallen bestrijkt. En aangezien productiedata vaak niet voldoende diversiteit heeft of misschien zelfs niet bestaat, helpen synthetische data om een ​​grondige testdekking te garanderen en potentiële problemen te identificeren vóór de implementatie.

De-identificatie wordt zeer gewaardeerd door verzekeringsmaatschappijen en wordt aangeboden door platforms zoals Syntho. Het houdt in dat alle persoonlijk identificeerbare informatie (PII) uit datasets wordt verwijderd en vervangen door nieuwe, kunstmatige identificatoren (mockers). Hierdoor kunnen verzekeringsmaatschappijen echte data van hun klanten veilig en ethisch gebruiken.

Afhankelijk van hoe het gegenereerd wordt, zijn er verschillende soorten synthetische data. Elk type kan helpen om specifieke uitdagingen aan te pakken. Hieronder presenteren we een tabel met de verschillende synthetische datageneratiemethoden die ondersteund worden door het Syntho-platform, samen met voorbeelden van hoe ze gebruikt worden in de verzekeringsbranche.

Dit is dus een kort overzicht van wat synthetische data de verzekeringssector te bieden heeft. Onze volgende secties geven een gedetailleerder beeld van hoe u synthetische datageneratie kunt gebruiken, te beginnen met de meest urgente uitdagingen waarmee verzekeraars worden geconfronteerd. Spoiler alert: het kan helpen.

Hoe lossen synthetische data de grootste data-uitdagingen in de verzekeringssector op?

Helaas zijn de uitdagingen op het gebied van verzekeringsdata niet beperkt tot dataprivacy. Naarmate de wereld technologisch vordert en zowel nieuwe kansen als uitdagingen met zich meebrengt, verwachten verzekerden snellere, meer gepersonaliseerde service met verhoogde veiligheidsgaranties. Om hun klanten tevreden en betrokken te houden, moeten verzekeraars zich aanpassen en evolueren.

De hier genoemde uitdagingen zijn gebaseerd op de ervaringen van Syntho's klanten. Als u de specifieke uitdaging waar u mee te maken hebt niet ziet, kunt u gerust reik naar ons uit om te ontdekken hoe ons platform u kan helpen.

Verbetering van fraudedetectie

Volgens de Coalitie tegen verzekeringsfraude worden de kosten van fraude geschat op ten minste $308.6 miljard per jaar in de VS. Om dit probleem aan te pakken, investeren verzekeraars zwaar in fraudedetectietechnologieën, zoals machine learning-algoritmen, die enorme hoeveelheden data analyseren en ervan leren om fraudepatronen en -gedragingen te identificeren, of op regels gebaseerde systemen die vooraf gedefinieerde criteria toepassen om bedreigingen te identificeren. Fraudedata zijn echter vaak ondervertegenwoordigd en beperkt, waardoor het lastig is om patronen te detecteren. Met Syntho's Upsamplen Dankzij deze functie worden bedrijven niet beperkt door de hoeveelheid bestaande, echte data en kunnen ze hoogwaardige synthetische datasets met sterkere fraudepatronen creëren.

Voorspellen van klantrisico's

Klantrisicobeoordeling helpt verzekeringsmaatschappijen om producten, prijzen en dekking aan te passen om beter aan de behoeften van hun klanten te voldoen. Door historische data te analyseren, kunnen verzekeraars toekomstige uitkomsten voorspellen, zoals de waarschijnlijkheid van gezondheidsproblemen, levensverwachting of gedragsrisico's die de noodzaak van een polis kunnen beïnvloeden.

Real-world datasets dekken mogelijk niet alle mogelijke scenario's, wat kan leiden tot onvolledige of bevooroordeelde risicobeoordelingen. Bovendien kunnen verzekeringsmaatschappijen met behulp van synthetische data privacybeperkingen overwinnen en een veiligere methode bieden om prognosealgoritmen te verfijnen en risicomanagement te verbeteren.

Geoptimaliseerd claimbeheer en vermindering van klantverloop

Om klantverloop te verminderen, moeten verzekeringsmaatschappijen claims effectief beheren en klanttevredenheid garanderen. Om dit te bereiken, zijn diepgaande inzichten in consumentengedrag en -voorkeuren vereist. Toegang tot echte data is echter vaak moeilijk, waardoor de mogelijkheid om alle mogelijke scenario's vast te leggen, wordt beperkt.

Synthetische data stelt verzekeraars in staat om complexe klantgedragingen te modelleren en analyseren zonder beperkingen. Zo kunnen verzekeringsmaatschappijen de klantenservice verbeteren en nieuwe mogelijkheden ontdekken voor gepersonaliseerde service om bestaande klanten te behouden en churn te minimaliseren.

Verhoogde efficiëntie door geautomatiseerde processen en analysetools

Synthetische data is overvloedig, direct beschikbaar en kan worden gebruikt voor het trainen van modellen en het maken van voorspellende analyses. Deze constante beschikbaarheid van data maakt snellere verwerking van claims, grondigere risicobeoordelingen en snellere aanpassingen van prijs- en marketingstrategieën mogelijk. Als gevolg hiervan worden processen efficiënter, wat leidt tot lagere operationele kosten.

Concluderend kunnen we zeggen dat synthetische data verzekeringsbedrijven helpt sneller te groeien, beveiligings- en privacyproblemen aanpakt en klanten onderweg tevreden stelt. Vervolgens bespreken we specifieke manieren waarop synthetische datageneratieplatforms verzekeringsaanbieders kunnen helpen.

Wat kan synthetische datageneratie nog meer bieden aan verzekeraars?

Naast het aanpakken van enkele van de grootste uitdagingen waar verzekeraars mee te maken hebben, verbeteren synthetische data ook de toegankelijkheid van data, vergemakkelijken ze de samenwerking met externe partners, helpen ze bij het ontwikkelen van nieuwe systemen en vereenvoudigen ze data-aggregatie. Hoe? Syntho heeft de antwoorden.

Nieuwe producten testen en ontwikkelen

Om een ​​uitstekende digitale klantervaring te garanderen, moet u klantdata gebruiken om verschillende scenario's te testen. Verzekeraars kunnen bestaande data anonimiseren om inzichten te verkrijgen uit echte informatie of synthetische data genereren om meer diverse gevallen te onderzoeken. 

Syntho biedt verzekeringsmaatschappijen zowel synthetische datageneratie als de-identificatiefuncties. Wij bieden een PII-scanner die automatisch persoonlijk identificeerbare informatie (PII) en beschermde gezondheidsinformatie (PHI) kan identificeren en verwijderen.

Verzekeringsmaatschappijen kunnen ook gebruik maken van regelgebaseerde synthetische data om realistische scenario's te simuleren tijdens het testen en ontwikkelen van producten, door vooraf gedefinieerde regels toe te passen om nauwkeurige, diverse datasets te genereren zonder dat gevoelige data in gevaar komen.

Bovendien bieden synthetische datageneratieplatforms zoals Syntho, die consistente mapping, ervoor zorgen dat synthetische data die zijn gemaakt van verschillende datasets consistente relaties tussen die datasets onderhouden. Het helpt testdata betrouwbaar te houden in niet-productieomgevingen door inconsistenties te voorkomen. Dit zorgt ervoor dat de relaties tussen tabellen nauwkeurig en nuttig zijn voor testen en softwareontwikkeling.

Al met al stelt het verzekeringsmaatschappijen in staat om mogelijke uitkomsten te voorspellen en risico's te beperken vóór de lancering.

Zorgen voor dataprivacy en tegelijkertijd de toegankelijkheid behouden

Verzekeringsmaatschappijen werken met veel gevoelige data. Vanwege zorgen over privacy en het hoge risico dat echte data het doelwit worden van frauduleuze activiteiten, kan het delen van informatie, zelfs binnen dezelfde organisatie, een uitdaging zijn. Synthetische data kan daarentegen eenvoudig en zonder risico tussen afdelingen worden uitgewisseld.

Samenwerken met externe partners

Wanneer verzekeringsmaatschappijen moeten samenwerken met een extern bedrijf, zoals een technologieleverancier, is de uitdaging het delen van data komt vaak voor. Het delen van persoonlijke klantdata kan wettelijk worden beperkt, maar is noodzakelijk voor het ontwikkelen of verbeteren van de systemen en diensten die verzekeraars leveren.

Synthetische data vormen in dit geval een goede oplossing, omdat ze, zoals al is vastgesteld, niets te maken hebben met echte persoonsdata en alleen de kenmerken ervan nabootsen. 

Een opmerkelijk voorbeeld van verbeterde samenwerking is onze samenwerking met de Kamer van Koophandel (KVK) tijdens hun hackathon. Door synthetische data te gebruiken die echte handelsregisterinformatie repliceerden, zorgde de KVK voor dataprivacy en compliance, terwijl datagedreven innovatie werd bevorderd. Deze aanpak maakte veilige datadeling en onbeperkte toegang voor deelnemers mogelijk, waardoor ze snel oplossingen konden ontwikkelen en testen zonder dat ze gevoelige informatie hoefden te verwerken. De succesvolle implementatie onderstreept de waarde van synthetische data voor samenwerking met externe partners en de effectiviteit ervan in veilige datadelingsscenario's.

Gegevensaggregatie

Veel verzekeringsmaatschappijen moeten data uit verschillende bronnen verzamelen, zoals klantendatabases of claimtickets. Volgens de wet mogen gevoelige data niet zomaar worden opgeslagen en moeten ze worden geanonimiseerd om te voldoen aan de privacyregelgeving. 

Om dit probleem aan te pakken, kunnen bedrijven de data direct anonimiseren of omzetten in synthetische data. In beide gevallen blijft de bruikbaarheid van de informatie behouden, maar worden de identiteiten van individuen beschermd.

Zoals u kunt zien, hebben synthetische data veel te bieden en platforms zoals Syntho bieden verzekeraars verschillende functies om aan hun behoeften te voldoen. Naarmate technologieën zich ontwikkelen, ontwikkelen de tools zich echter ook. In het volgende gedeelte bespreken we kort de ontwikkelingen die we in de toekomst van synthetische data in de verzekeringssector kunnen verwachten.

De toekomst van synthetische data in de verzekeringssector

Deloitte hoogtepunten dat synthetische data een revolutie teweegbrengt in de manier waarop verzekeraars omgaan met gevoelige informatie, met name bij het trainen van AI- en machine learning-modellen. Het verbetert de privacy van data, versnelt de ontwikkeling van modellen en vermindert de afhankelijkheid van echte data, die kostbaar en tijdrovend kunnen zijn om te verkrijgen. IDC benadrukt ook het groeiende belang van synthetische data in AI-gestuurde oplossingen. Hun onderzoek geeft aan dat tegen 2027, 40% van de verzekeringsmaatschappijen wordt verwacht dat ze kunstmatig gegenereerde data gebruiken om AI-modellen te trainen. Deze verschuiving wordt aangestuurd door de behoefte aan diverse en representatieve datasets die de voorspellende nauwkeurigheid en risicobeoordelingsmogelijkheden in de verzekeringssector verbeteren, zelfs als het klantgedrag en de marktomstandigheden evolueren. En zoals we hierboven al hebben ontdekt, zijn synthetische data goed uitgerust om aan die behoefte te voldoen. Kortom, naarmate de verzekeringssector zich blijft ontwikkelen, zullen synthetische data een motor van innovatie worden en nieuwe manieren bieden om oude problemen aan te pakken met verbeterde efficiëntie en beveiliging. 

Hoe u synthetische data efficiënt kunt inzetten in de verzekeringssector

Hoewel er geen enkele manier is om synthetische data te gebruiken, zijn bepaalde overwegingen essentieel bij het starten van datageneratie. Deze sectie is gebaseerd op onze expertise en de ervaringen van Syntho's klanten, waardoor we de belangrijkste stappen kunnen benadrukken voor het efficiënt starten met het gebruik van synthetische data in de verzekeringssector.

1. Identificeer uitdagingen op het gebied van data die uw bedrijf in de weg zitten, zoals zorgen over privacy of hiaten in klantinzichten.
2. Bepaal duidelijk wat u met synthetische data wilt bereiken: betere besluitvorming, betere risicobeoordeling of verbeterde productontwikkeling.
3. Kies een betrouwbare leverancier van synthetische data zoals Syntho, dat veilige en betrouwbare datageneratie kan leveren.
4. Zorg ervoor dat de tool de functies biedt die u nodig hebt, zoals een PII-scanner of consistente mapping.
5. Zorg er bij het gebruik van het platform voor dat de synthetische data naadloos samenwerken met uw bestaande systemen, zodat uw processen efficiënt blijven verlopen.
6. Gebruik de nieuwe data om uw doelen te bereiken.
7. Controleer de data regelmatig om er zeker van te zijn dat u hiermee eerlijke en objectieve zakelijke beslissingen kunt nemen.
8. Verfijn voortdurend uw synthetische datastrategieën om voorop te blijven lopen op veranderingen in de markt.
9. Werk samen met experts zoals Syntho om het maximale uit synthetische data te halen en eventuele uitdagingen effectief aan te pakken.

En zo kunnen verzekeraars synthetische data efficiënt inzetten in de verzekeringsbranche.

Syntho helpt u waardevolle verzekeringsinzichten te ontsluiten met synthetische data

Of synthetische data gebruikt moet worden is een keuze, en alle bovenstaande inzichten hebben aangetoond dat het de juiste is voor de verzekeringssector. De volgende belangrijke stap is het selecteren van de juiste provider. Syntho is een leider in kunstmatig gegenereerde data, beoordeeld door externe experts zoals SAS op nauwkeurigheid, privacy en snelheid. Wij bieden een verscheidenheid aan functies, waaronder geavanceerde PII-scanning om ervoor te zorgen dat gevoelige informatie wordt geïdentificeerd en beschermd, consistente mapping voor naadloze data-integratie in verschillende systemen, en upsampling om meer gebalanceerde synthetische datasets te creëren die de nauwkeurigheid van voorspellende modellen verbeteren.

Naarmate de sector zich blijft ontwikkelen, zorgt een samenwerking met een betrouwbare leverancier als Syntho ervoor dat u niet alleen op de hoogte blijft van de toekomst van data, maar er ook een voortrekkersrol in speelt. Demo Aanvragen Ontdek vandaag nog hoe Syntho uw bedrijf kan transformeren en u kan helpen om voorop te blijven lopen in de concurrerende verzekeringsmarkt.

De meeste problemen komen voort uit verbroken koppelingen tussen primaire sleutel en vreemde sleutelwaarden. Toepassingen kunnen bijvoorbeeld gerelateerde data niet ophalen tijdens het testen, wat leidt tot moeilijk te diagnosticeren fouten. U kunt ook onvoorspelbaar gedrag tegenkomen vanwege ontbrekende waarden en inconsistenties in de gewijzigde testdata.

Deze problemen kunnen worden veroorzaakt door moderne technieken zoals pseudonimisering, anonimisering en subsetting van data.