Page 26 - InsuranceJournal138

วิชาการ IPRB

รูปที่ 2 Data Analytics [Gartner]

แหล่งข้อมูล: http://www.miprofs.com/big-data-descriptive-to-predictive/

ี
ื
�
ั
การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกท้งสามระดับน้มีความสาคัญต่อการดาเนินงานขององค์กร เพ่อช่วยสนับสนุนและปรับปรุงการตัดสินใจ
�
เป็นการผสมผสานคณิตศาสตร์และสถิติ วิทยาศาสตร์ กฎธุรกิจ (Business Rules) Machine Learning เทคนิคโมเดลการคานวณทางคอมพิวเตอร์
�
�
(Computational Modeling) และต้องการข้อมูลประวัติการดาเนินงานและรายการทางการเงิน ท้งท่เป็นข้อมูลสาธารณะและด้านสังคม
ี
ั
ี
ิ
่
ั
ุ
ั
ี
่
่
ิ
�
ื
�
ิ
เพ่อนามาวเคราะห์จากการสังเกตและศึกษาแนวโน้มของผลกระทบในอนาคตทเกดจากการตดสนใจ เพอนาไปปรบปรงและเปลยนแปลงแนวทาง
ื
การปฏิบัติในแต่ละวิธีที่น�าเสนอก่อนท�าการตัดสินใจจริง สิ่งนี้ช่วยปรับปรุงการตัดสินใจ ท�าให้การปฎิบัติจริงมีความรอบคอบมากขึ้น เพื่อให้ได้
ผลลัพธ์ในอนาคตที่ดีที่สุด
รูปที่ 3 ความรู้ที่น�ามาประยุกต์ใช้ Data Analytics การน�า Data Analytics ไปใช้กับธุรกิจประกันภัย
ความท้าท้ายส่วนใหญ่ท่บริษัทประกันภัยต้องเผชิญในการ
ี
ั
ื
ประยุกต์การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกกับธุรกิจประกันภัย น่นคือเร่องความ
ื
�
ื
Business Rules ซับซ้อนของธุรกิจ เร่องการสร้างกาไรจากการรับประกันภัย เร่องการ
ื
แข่งขันโดยการตัดราคา เร่องการเปล่ยนแนวคิดการดาเนินธุรกิจจาก
ี
�
การพยายามลดความเส่ยงเป็นการพยายามลดความรุนแรงของความ
ี
เสี่ยง เรื่องปริมาณข้อมูลที่เพิ่มขึ้นอย่างมหาศาล เรื่องการน�าเทคโนโลยี
ึ
เข้ามาใช้กับธุรกิจ และจานวนการฉ้อฉลในประกันภัยท่เพ่มข้นทุกวัน
ิ
�
ี
�
Data Analytics การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกช่วยทาให้ฝ่ายคณิตศาสตร์ประกันภัยและฝ่าย
รับประกันภัยพิจารณาถึงความเส่ยงได้มีประสิทธิภาพมากย่งข้น และ
ิ
ี
ึ
ยังมีอีกหลายส่วนงานที่สามารถใช้การวิเคระห์ข้อมูลเชิงลึก เพื่อให้งาน
Computer Science
Mathematics เกิดประสิทธิผลสูงสุด เช่น กลยุทธ์ทางการตลาด กระบวนการสินไหม
�
and Statistics Machine Learning Or Computing ทดแทน และการกาหนดราคา เป็นต้น การใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก
Modelling
จะแสดงให้เห็นถึงตัวช้ประสิทธิภาพการทางาน (Key Performance
�
ี
Indicators : KPI) ที่ดีขึ้น ทั้งในรูปแบบงบการเงินและการด�าเนินงาน
Data Analytics สามารถน�าไปใช้ได้ในหลายส่วนงาน ดังนี้
26 วารสารประกันภัย ฉบับที่ 138