Page 25 - InsuranceJournal138

วิชาการ IPRB

ความส�าคัญของ
ความส� า คัญของ

Data Analytics
Data Analytics

และการประยุกต์ใช้
และการประยุกต์ใช้

ในธุรกิจประกันภัย
ในธุรกิจประกันภัย

(ตอนจบ: บทบาทของ Data Analytics และการน�าไปใช้กับธุรกิจประกันภัย)

โดย ชุลีกร แต่โสภาพงษ์
ส�านักงานอัตราเบี้ยประกันวินาศภัย

ในฉบับท่แล้วเราได้กล่าวถึงการเปล่ยนแปลงทางด้านส่งแวดล้อม เศรษฐกิจ เทคโนโลยี กฎหมาย และข้อบังคับ ท่ทาให้ธุรกิจประกันภัย
�
ิ
ี
ี
ี
พบกับความท้าทายใหม่ ๆ ในฉบับนี้เราจะได้กล่าวถึงบทบาทของ Data Analytics และการน�าไปใช้ในธุรกิจประกันภัยต่อไป...
บทบาทของ Data Analytics

ึ
ปัจจุบันบริษัทประกันภัยได้ให้ความสนใจในการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกโดยใช้เป็นหน่งในเคร่องมือท่ช่วยให้บริษัทขยายการเติบโตของ
ี
ื
ธุรกิจและช่วยตรวจสอบต้นทุนไปพร้อมกัน การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกมาช่วยในธุรกิจนี้ ถูกคาดการณ์ว่าจะเป็นส่วนหนึ่งของธุรกิจอย่างเต็มตัวใน
ปี 2020 โดยการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกถูกแบ่งเป็น 3 ระดับ ได้แก่
ึ
ึ
้
ู
ี
่
ี
ั
่
ิ
ุ
1. Descriptive Analytics เป็นการวเคราะห์ข้อมลเพอให้เข้าใจถงปัญหา หลงจากทเหตการณ์เกดขนแล้ว โดยสามารถใช้ข้อมลทม ี
ู
ิ
่
ื
ความซับซ้อนและมีหลายตัวแปรได้ ตัวอย่างเช่น dashboard แสดงประวัติข้อมูลสินไหมทดแทน เป็นต้น
2. Predictive Analytics เป็นการวิเคราะห์ข้อมูลในลักษณะการพยากรณ์หาสิ่งที่จะเกิดขึ้นในอนาคต เป็นการวิเคราะห์ความเสี่ยงหรือ
ี
โอกาสท่จะเกิดข้นในอนาคต โดยใช้ข้อมูลจากในอดีตเข้าร่วมกับโมเดลทางคณิตศาสตร์ หรือเทคนิค data mining โดยสามารถใช้ข้อมูล
ึ
ที่เป็นโครงสร้าง (Structured Data) และไม่เป็นโครงสร้าง (Unstructured Data) จากหลายแหล่งที่มา เช่น Geospatial Analytics
(การวิเคราะห์ข้อมูลด้านภูมิสารสนเทศ) คือ น�าข้อมูลภูมิศาสตร์มาวิเคราะห์จนเป็นข้อมูลสารสนเทศ เป็นต้น
3. Prescriptive Analytics เป็นการวิเคราะห์ข้อมูลที่สามารถให้ค�าแนะน�าหรือหาหนทางที่ดีที่สุด รวมถึงจ�าลองผลที่ตามมาในแต่ละ
สถานการณ์ เป็นการผสมผสานการใช้วิธีการแบบ Predictive Analytics และกฎธุรกิจ (Business Rules) หรือพูดง่าย ๆ ว่า
ื
ึ
�
Prescriptive Analytics เป็นการพยายามบอกว่าจะเกิดอะไรข้น เม่อไร และทาไม ของสถานการณ์ปัจจุบัน และพยายามบอกถึง
สถานการณ์ในอนาคตด้วย เช่น โมเดลภัยพิบัติร้ายแรง (Catastrophe modeling) โมเดลสินไหมทดแทนที่มีความผิดปกติ (Outlier
claims modeling) การวิเคราะห์ข้อมูลสังคมทางออนไลน์ (Social Network Analytics) การเก็บรวบรวมข้อมูลพฤติกรรม (Behavior
profiling) เป็นต้น
วารสารประกันภัย มกราคม - มีนาคม 2561 25