Η χρήση Big Data στον ασφαλιστικό κλάδο Υγείας
Απόψεις & Θέσεις Φοιτητών του ΠΑ.ΠΕΙ.
Τμήμα Στατιστικής & Ασφαλιστικής Επιστήμης
Η ανάπτυξη της ανάλυσης μεγάλων δεδομένων (Big Data Analysis) στον ασφαλιστικό κλάδο, σε σύγκριση με τις συμβατικές προσεγγίσεις επεξεργασίας δεδομένων, έχει βοηθήσει και θα συνεχίζει να βοηθά στην εξαγωγή σημαντικών συμπερασμάτων από αυτά, γεγονός που μπορεί να οδηγήσει σε βελτιωμένη λήψη αποφάσεων και στρατηγική ανάπτυξη των εταιρειών. Ένας από τους κλάδους ασφάλισης που επηρεάζεται άμεσα από την επεξεργασία δεδομένων είναι εκείνος της υγείας.
Της Δέσποινας Σταυρίδου, φοιτήτριας Α΄ εξαμήνου, Τμήμα Στατιστικής & Ασφαλιστικής Επιστήμης
Ο όρος Μεγάλα Δεδομένα (Big Data) χρησιμοποιείται για να περιγράψει σύνολα δεδομένων τόσο μεγάλα ή σύνθετα, που ξεφεύγουν από τις δυνατότητες καταγραφής, αποθήκευσης και ανάλυσης των παραδοσιακών τεχνικών επεξεργασίας δεδομένων. Τα μεγάλα δεδομένα αναφέρονται σε μη δομημένα, ημι-δομημένα και δομημένα δεδομένα. Τα μεγάλα δεδομένα προέρχονται από τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, από τους ιστότοπους, τα μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου, αλλά και τα αυτόματα παραγόμενα στοιχεία δεδομένων από αισθητήρες. Οι οργανισμοί συλλέγουν και αναλύουν μεγάλα δεδομένα με στόχο να βελτιώσουν τις διαδικασίες τους, αλλά και τις αποφάσεις που λαμβάνουν. O τρόπος με τον οποίο οι ασφαλιστικές εταιρείες αντιμετωπίζουν τον τεράστιο όγκο δεδομένων που αποκτούν έχει αλλάξει και αποτελούν πλέον ένα πολύτιμο περιουσιακό στοιχείο για τους ασφαλιστές.
Η ανάπτυξη της ανάλυσης μεγάλων δεδομένων (Big Data Analysis) στον ασφαλιστικό κλάδο, σε σύγκριση με τις συμβατικές προσεγγίσεις επεξεργασίας δεδομένων, έχει βοηθήσει και θα συνεχίζει να βοηθά στην εξαγωγή σημαντικών συμπερασμάτων από αυτά, γεγονός που μπορεί να οδηγήσει σε βελτιωμένη λήψη αποφάσεων και στρατηγική ανάπτυξη των εταιρειών. Συγκεκριμένα, η διαχείριση μεγάλου όγκου πληροφοριών αυξάνεται συνεχώς στον τομέα της ασφάλισης, συγκεντρώνοντας δεδομένα για τη διαχείριση των κινδύνων και για την καλύτερη εξυπηρέτηση των πελατών. Ένας από τους κλάδους της ασφάλισης που επηρεάζεται άμεσα από την επεξεργασία δεδομένων είναι εκείνος της υγείας. Τα Big Data στον τομέα της υγείας αποτελούνται από πακέτο δεδομένων, τα οποία είναι αρκετά μεγάλα σε όγκο, παράγονται με υψηλούς ρυθμούς και είναι σχετικά περίπλοκη και δύσκολη η επεξεργασία τους και η ερμηνεία τους. Η ραγδαία αύξηση του όγκου των Big Data οφείλεται στη συνεχιζόμενη προσπάθεια να καταστούν οι υπηρεσίες υγείας πιο αποτελεσματικές και βιώσιμες, λαμβάνοντας υπόψη τις απαιτήσεις ενός συνεχώς αυξανόμενου πληθυσμού, ο οποίος στις αναπτυγμένες χώρες γερνάει, καθώς και τη μετατόπιση της παροχής υπηρεσιών υγείας από την περίθαλψη στην έγκαιρη πρόληψη και παρέμβαση.
Η σημασία των Μεγάλων Δεδομένων για τις Ασφαλιστικές Εταιρείες
Η διαχείριση και η ανάλυση των μεγάλων δεδομένων για τις ασφαλιστικές εταιρείες είναι μεγάλης σημασίας και με πολλά πλεονεκτήματα για αυτές. Ειδικά η ανάλυση των μεγάλων δεδομένων διασφαλίζει την αποτελεσματική διαχείριση της ζήτησης των πελατών σε πραγματικό χρόνο, διευρύνοντας τα περιθώρια κέρδους των ασφαλιστικών εταιρειών. Επίσης, μπορούν να βοηθήσουν τις ασφαλιστικές εταιρείες να ξεπεράσουν εν μέρει την ασύμμετρη πληροφόρηση, να κατηγοριοποιήσουν σωστά τους πελάτες με βάση τις πραγματικές τους συνθήκες, να χρεώσουν υψηλότερα ασφάλιστρα κινδύνου για πελάτες με υψηλότερα επίπεδα κινδύνου, καθώς και να μειώσουν τα ασφάλιστρα κινδύνου για τους πελάτες με χαμηλότερα επίπεδα κινδύνου. Παράλληλα, “επιτρέπουν” στις εταιρείες να διατηρούν αυξημένο αριθμό πελατών, να δημιουργούν καλές ομάδες πελατών μέσω της ανάλυσης της συμπεριφοράς τους και να βελτιώνουν τη συνολική κερδοφορία.
Οι ασφαλιστικές εταιρείες μπορούν, χρησιμοποιώντας την τεχνολογία των μεγάλων δεδομένων από διάφορες οπτικές γωνίες και με διάφορους τρόπους, να εντοπίζουν πιθανούς νέους πελάτες, να προσαρμόζουν τις συγκεκριμένες απαιτήσεις των υφιστάμενων πελατών, να επεκτείνουν τα παραδοσιακά ασφαλιστικά κανάλια πωλήσεων και έτσι να διευρύνουν το μερίδιο αγοράς τους. Μέσα από τη συλλογή και την ανάλυση δεδομένων πληροφοριών των πελατών, όπως για παράδειγμα από τα ψηφιακά αποτυπώματά τους, αποκαλύπτονται πολλές πληροφορίες σχετικά με τις προτιμήσεις, τις ανάγκες και τις αγοραστικές συμπεριφορές τους. Αυτά τα δεδομένα πελατών επιτρέπουν την ανάπτυξη εξατομικευμένων προϊόντων και υπηρεσιών, για την ικανοποίηση των απαιτήσεων συγκεκριμένων ομάδων πελατών. Πλέον, όλο και περισσότερες εταιρείες μετατοπίζουν τις δραστηριότητές τους στο διαδίκτυο, καθώς γίνεται όλο και πιο ζωτικής σημασίας για τις επιχειρήσεις να επαληθεύουν, να διατηρούν και να ενισχύουν την online φήμη τους. Ως συνέπεια, είναι διαθέσιμη μια πληθώρα τεχνολογιών μεγάλων δεδομένων που ειδικεύονται στην ανάλυση συναισθήματος και βοηθούν τις ασφαλιστικές επιχειρήσεις να αναλύσουν στοιχεία του διαδικτύου και να κατανοήσουν πληροφορίες σχετικά με τα αγαθά, τις υπηρεσίες και την επωνυμία τους. Ταυτόχρονα, στον ασφαλιστικό τομέα είναι πολύ σημαντικό να χρησιμοποιούνται οι εξελιγμένες τεχνολογίες ανάλυσης δεδομένων για τον εντοπισμό ασφαλιστικής απάτης. Οι δόλιες αξιώσεις επηρεάζουν τις τιμές των ασφαλίστρων και οι πόροι που διατίθενται για τους πραγματικούς αιτούντες σπαταλούνται. Έτσι, λοιπόν, είναι αναγκαίο να εντοπιστούν και να αναλυθούν άμεσα αυτές οι καταστάσεις, είτε εσωτερικά είτε μέσω συμβουλευτικών υπηρεσιών μεγάλων δεδομένων.
Μέσα από την ανάλυση των μεγάλων δεδομένων μπορεί, επίσης, να γίνει και εκτίμηση κινδύνου. Η διαφοροποίηση του κινδύνου είναι το θεμέλιο των ασφαλιστικών επιχειρήσεων, αφού οι ασφαλιστές έχουν παραδοσιακά δώσει προτεραιότητα στην επιβεβαίωση των πληροφοριών των πελατών για την αντιμετώπιση της αβεβαιότητας. Η ανάλυση μεγάλων δεδομένων μπορεί να βοηθήσει στη λεπτομερή αξιολόγηση του κινδύνου. Πριν από τη λήψη τελικής απόφασης, μια ασφαλιστική εταιρεία θα χρησιμοποιήσει μεγάλα δεδομένα και προγνωστική μοντελοποίηση, για να προβλέψει πιθανές δυσκολίες, βασιζόμενη στις πληροφορίες των πελατών, που θα της επιτρέψουν να τους εντάξει στην απαιτούμενη κατηγορία κινδύνου. Επιπρόσθετα, ένα από τα πολυάριθμα οφέλη της χρήσης της τεχνολογίας είναι η εξοικονόμηση κόστους. Τα μηχανήματα διαδραματίζουν σημαντικό ρόλο στην επιχείρηση, αυξάνοντας την αποτελεσματικότητα και μειώνοντας το κόστος. Η τεχνολογία μεγάλων δεδομένων μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την αυτοματοποίηση των ανθρώπινων διαδικασιών, καθιστώντας τες πιο αποτελεσματικές και μειώνοντας την επεξεργασία αξιώσεων και τα διοικητικά έξοδα. Οι περισσότερες διαδικασίες που χρειάζονται σημαντικό καταιγισμό ιδεών μπορούν να επωφεληθούν από τη χρήση τεχνικών μεγάλων δεδομένων. Λόγω των τεχνολογιών μεγάλων δεδομένων, οι ασφαλιστές μπορούν να εργαστούν γρήγορα στο προφίλ του πελάτη, να επιλέξουν την κατάλληλη κατηγορία κινδύνου, να δημιουργήσουν ένα μοντέλο τιμολόγησης, να βελτιώσουν τη διαχείριση αξιώσεων και να προσφέρουν τις καλύτερες υπηρεσίες.
Μεγάλα Δεδομένα στην Ασφάλιση Υγείας
Η ασφάλιση υγείας αναγνωρίζεται ευρέως ως ζωτικής σημασίας για την προώθηση της καθολικής κάλυψης υγείας, η οποία αποτελεί συνιστώσα των στόχων βιώσιμης ανάπτυξης. Οι περισσότερες έρευνες δείχνουν ότι η ασφαλιστική κάλυψη υγείας μειώνει τον κίνδυνο θανάτου και βελτιώνει τα αποτελέσματα της υγείας, ιδιαίτερα σε ευάλωτους πληθυσμούς, όπως τα βρέφη, άτομα με αναπηρίες, άτομα ανοσοκατεσταλμένα κ.λπ., τα οποία επωφελούνται μέσω της ασφάλισης περισσότερο από τον γενικό πληθυσμό. Επιπλέον, από τα στοιχεία προκύπτει ότι η συνεχής ασφαλιστική κάλυψη ασθενείας, σε αντίθεση με τη σποραδική ή μηδενική κάλυψη, είναι ιδιαίτερα αποτελεσματική για τη διατήρηση της υγείας.
Διαφορετικές μορφές συστημάτων ασφάλισης έχουν καθιερωθεί από διάφορες χώρες, με βάση τις κοινωνικοοικονομικές συνθήκες και το πολιτιστικό τους πλαίσιο. Υπάρχουν τρεις ευρείες και συχνά αλληλεπικαλυπτόμενες κατηγορίες συστημάτων ασφάλισης υγείας: α) εθνική ή κοινωνική ασφάλιση υγείας, β) προαιρετική και ιδιωτική ασφάλιση υγείας και γ) ασφάλιση υγείας σε επίπεδο κοινότητας. Η πρόοδος στις τεχνολογίες πληροφοριών και επικοινωνιών και στην ανάλυση δεδομένων, εάν εφαρμοστεί κατάλληλα, μπορεί να διευκολύνει τα συστήματα υγείας ώστε να εξυπηρετούνται καλύτερα οι ασφαλιζόμενοι με χαμηλότερο κόστος και να βελτιστοποιηθεί ο σχεδιασμός των ασφαλιστηρίων συμβολαίων υγείας.
Οι πιο συνηθισμένοι τύποι δεδομένων στην υγειονομική περίθαλψη είναι δεδομένα τιμολόγησης, κλινικά δεδομένα, δεδομένα που δημιουργούνται από ασθενείς ή άτομα, δεδομένα έρευνας που σχετίζονται με την υγεία και δεδομένα που συλλέγονται εξωτερικά στο περιβάλλον υγειονομικής περίθαλψης, συμπεριλαμβανομένων κοινωνικοοικονομικών, κοινοτικών, δημογραφικών, περιβαλλοντικών και άλλων που σχετίζονται με την υγεία.
Με τη χρήση εξελιγμένων τεχνολογιών, όπως η τεχνητή νοημοσύνη, μπορούν όλα αυτά τα δεδομένα να υποβληθούν σε ανάλυση, για την πραγματοποίηση προβλέψεων και την υποστήριξη της βέλτιστης λήψης αποφάσεων. Στον κλάδο της υγειονομικής περίθαλψης, η τεχνολογία ενθαρρύνει τους ανθρώπους να ελέγχουν και να βελτιώνουν την υγεία τους μέσα από έξυπνες συσκευές, οι οποίες μπορούν να δώσουν πολλές αξιοποιήσιμες πληροφορίες μέσα από τη συλλογή και την επεξεργασία των μεγάλων δεδομένων. Τα wearables, όπως το Fitbit, και η εφαρμογή Υγεία της Apple Watch, βοηθούν στη συλλογή δεδομένων σχετικά με τα πρότυπα συμπεριφοράς του χρήστη και την προώθηση πιο υγιεινών συνηθειών. Επίσης, με την ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης (AΙ), με τους σωστούς αλγόριθμους μπορεί να αναλυθούν σημαντικά δεδομένα μέσω της αξιολόγησης κινδύνου υγείας. Τα δεδομένα αυτά είναι αξιολογήσεις, έρευνες κ.λπ., που συγκρίνουν τα μέλη με έναν μέσο όρο. Για παράδειγμα, τα μέλη μπορούν να ταξινομηθούν σε περιοχές υψηλού κινδύνου και με τη σειρά τους να λάβουν δωροκάρτες, εάν αποφασίσουν να σταματήσουν το κάπνισμα, ή να παρακολουθήσουν μαθήματα καρδιακής υγείας. Αυτό θα ωφελήσει την υγεία του μέλους, φυσικά, αλλά θα ωφελήσει συγχρόνως τα προγράμματα ασφάλισης υγείας. Μάλιστα, μέσω της μηχανικής μάθησης, οι ασφαλιστικές εταιρείες έχουν τη δυνατότητα να δημιουργήσουν αλγόριθμους που να αναλύουν αυτόματα εσωτερικά και εξωτερικά δεδομένα, για την παρακολούθηση των τάσεων της αγοράς και της απόδοσης των προϊόντων, και για τη δημιουργία μοντέλων προγνωστικής ανάλυσης, για να βοηθήσουν τους ασφαλισμένους να επιλέξουν το σωστό επίπεδο κάλυψης και πολλά άλλα. Οι ασφαλιστές χρησιμοποιούν, επίσης, δεδομένα σχετικά με τον τρόπο ζωής και την υγεία, για να επηρεάσουν τη συμπεριφορά και να μειώσουν τον κίνδυνο στον οποίο εκτίθενται τόσο το άτομο όσο και ο ασφαλιστής.
Μέσα από την ανάλυση μεγάλων δεδομένων, οι ασφαλιστικές εταιρείες μπορούν να εντοπίζουν φαινόμενα απάτης στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης. Ως εκ τούτου, είναι προς το συμφέρον των ασφαλιστών υγείας να επενδύσουν σε εργαλεία ανίχνευσης της απάτης ή, ακόμα καλύτερα, να αποτρέψουν την απάτη. Οι ερευνητές αξιώσεων μπορούν να χρησιμοποιούν προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία, για να εξετάζουν μη δομημένα δεδομένα, όπως δημοσιεύσεις στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, να εντοπίζουν δυνητικά δόλια συμπεριφορά και να επισημαίνουν ορισμένες αξιώσεις για έλεγχο. Προσθέτοντας μηχανική μάθηση στο μείγμα, οι ασφαλιστές μπορούν να παρακολουθούν αυτήν τη συμπεριφορά με την πάροδο του χρόνου και να δημιουργούν και να εφαρμόζουν νέους κανόνες όταν εμφανίζονται δόλια μοτίβα, εξαλείφοντας έτσι τις εικασίες από τον εντοπισμό και την πρόληψη της απάτης. Η τεχνητή νοημοσύνη και η μηχανική μάθηση στην ασφάλιση επισημαίνουν δόλιες αξιώσεις για υπηρεσίες που δεν παρασχέθηκαν (για παράδειγμα, δύο επισκέψεις σε ιατρεία την ίδια ημέρα) καθώς και λογαριασμούς ή παρόχους που υποβάλλουν συνεχώς εσφαλμένες πληροφορίες.
Συμπεράσματα
Οι ασφαλιστικές εταιρείες μπορούν να αξιοποιούν μεγάλα δεδομένα, για να διατηρούν ισχυρές σχέσεις με απομακρυσμένους πελάτες, να διεξάγουν προσαρμοσμένη ανάλυση πελατών, να ενισχύουν τη διοίκηση και τον έλεγχο της ανάλυσης επιχειρηματικών δεδομένων και να αναπτύσσουν έναν νέο και ακριβέστερο τρόπο διαχείρισης κινδύνων. Σύμφωνα με έρευνα που δημοσιεύθηκε από το Future of Insurance Survey, περισσότεροι από τους μισούς ασφαλιστές που ερωτήθηκαν πιστεύουν ότι τα μεγάλα δεδομένα, τα αναλυτικά στοιχεία και τα wearable θα έχουν τη σημαντικότερη επιρροή στην ασφάλιση στο μέλλον και θα αποτελέσουν επίκεντρο της καινοτομίας. Έτσι, οι ασφαλιστικές εταιρείες υγείας, που είναι πρόθυμες να επενδύσουν στην τεχνολογία ανάλυσης δεδομένων, μπορούν να προσφέρουν στους πελάτες τους εξατομικευμένες παροχές με ολιστική άποψη για κάθε μέλος. Η ανάλυση των μεγάλων δεδομένων θα μπορεί δυνητικά να επιτρέψει στα συστήματα υγείας να παρέχουν καλύτερη ποιότητα και πιο εξατομικευμένα προϊόντα και υπηρεσίες, πιθανώς με μορφή διαχρονικής ασφάλισης, όπου τα καταβλητέα ασφάλιστρα θα αντικατοπτρίζουν καλύτερα την τρέχουσα κατάσταση υγείας των ασφαλισμένων. Ωστόσο, απαιτούνται ρυθμιστικές διασφαλίσεις, καθοδήγηση πολιτικής και λειτουργικοί μηχανισμοί, για να διασφαλιστεί ότι αυτές οι αναλύσεις δεδομένων θα εφαρμόζονται για σκοπούς ασφάλισης υγείας με τρόπους που θα πληρούν τα ηθικά πρότυπα και θα είναι αξιόπιστοι.
Πηγές
- Zheng, Lili & Guo, Lijun. (2020). Application of Big Data Technology in Insurance Innovation. 10.2991/assehr.k.200401.061.
- Luo J, Wu M, Gopukumar D, Zhao Y. Big Data Application in Biomedical Research and Health Care: A Literature Review. Biomed Inform Insights. 2016 Jan 19; 8:1-10. doi: 10.4137/BII.S31559. PMID: 26843812; PMCID: PMC4720168.
- Ho CWL, Ali J, Caals K. Ensuring trustworthy use of artificial intelligence and big data analytics in health insurance. Bull World Health Organ. 2020 Apr 1;98(4):263-269. doi: 10.2471/BLT.19.234732. Epub 2020 Feb 25. PMID: 32284650; PMCID: PMC7133481.
- Dor A, Umapathi E. Health insurance and health. In: Culyer Aj, editor. Encyclopedia of health economics. Waltham, MA: Elsevier, 2014.pp.35764. doi: http://dx.doi.org/10.1016/B978-0-12-375678-7.00913-5.
- Batko K, ?l?zak A. The use of Big Data Analytics in healthcare. J Big Data. 2022;9(1):3. doi: 10.1186/s40537-021-00553-4. Epub 2022 Jan 6. PMID: 35013701; PMCID: PMC8733917.
- Schulte T, Bohnet-Joschko S. How can Big Data Analytics Support People-Centred and Integrated Health Services: A Scoping Review. Int J Integr Care. 2022 Jun 16;22(2):23. doi: 10.5334/ijic.5543. PMID: 35756337; PMCID: PMC9205381.
Δείτε εδώ όλες τις προηγούμενες εργασίες.
Ακολουθήστε την ασφαλιστική αγορά στο Google News
