Analiza danych

Większość procesów finansowych i administracyjnych prowadzonych przez naszych klientów odbywa się dziś w sferze cyfrowej. Dysponują oni ogromnymi zbiorami danych. Danych, które są obecnie pierwszym źródłem informacji o preferencjach klienta, wspomagają ocenę ryzyka, doskonalenie i automatyzację procesów biznesowych, badanie wydajności oraz rozwój nowych produktów i usług. W erze cyfrowej umiejętna analiza danych jest sposobem na uzyskanie przewagi konkurencyjnej.

Analiza danych wymaga zarówno wiedzy technicznej (znajomości narzędzi, zaawansowanych metod i technik przetwarzania danych, wiedzy na temat programowania), jak i wiedzy merytorycznej w danej dziedzinie. Pozwala spojrzeć na analizowane zagadnienie z innej perspektywy i odkryć pola do usprawnień. Poszerzając wiedzę o wnioski z analizy danych organizacje zyskują zaskakujący wzgląd w kwestie, które dotychczas były im znane tylko w ograniczonym stopniu (takich jak przykładowo zachowanie i preferencje klienta, identyfikacja obszarów niosących ryzyko czy podnoszących koszty), co pomaga im we wskazaniu optymalnych a niekoniecznie oczywistych kierunków rozwoju. Analiza danych ma istotne znaczenie nie tylko dla towarzystw ubezpieczeniowych, banków i funduszy emerytalnych, ale we wszystkich obszarach biznesowych.

Analiza danych w praktyce

Dane mogą być źródłem wiedzy o każdym elemencie łańcucha wartości firmy. Pomocne w analizie będą dwa istotne pytania:

• Z jakim problemem lub wyzwaniem boryka się organizacja?
• Jakimi danymi obecnie dysponuje?

Coraz częściej otrzymujemy również inne pytania, między innymi:

• W jaki sposób możemy zoptymalizować proces obsługi klienta?
• Które elementy procesu rozpatrywania i obsługi roszczeń wiążą się z nieefektywnym wykorzystaniem zasobów?
• Które grupy klientów są najbardziej atrakcyjne?
• Jakie wąskie gardła występują w naszym procesie Solvency II?
• Jak możemy zaradzić zmniejszającej się bazie klientów?
• Jak możemy zwiększyć efektywność sprzedaży?
• Jak zautomatyzować proces wykrywania nadużyć?
• Jak lepiej zarządzać procesem rozpatrywania i obsługi roszczeń?
• Czy możemy ulepszyć sposób kalkulacji składek poprzez jej dywersyfikację na bazie danych?
• Czy możemy opracować strategię w większym stopniu opartą na danych?
• Czy nasze podejrzenia znajdują potwierdzenie w faktach?

Wiedza merytoryczna

Wprowadzenie uczenia maszynowego nie wystarczy do efektywnego zastosowania analizy danych w sektorze finansów. Zautomatyzować można bardzo wiele, lecz bez dogłębnej znajomości dziedziny może to prowadzić do nieprawidłowych wniosków, straty czasu i zbędnych wysiłków. Dlatego wartością dodaną dla naszych klientów jest merytoryczna wiedza aktuarialna zespołu Triple A, która pozwala przykładowo ustalić, które zmienne warto uwzględnić w rozpatrywanej analizie.

Analiza danych to odpowiedź na konkretne potrzeby

Warto wykorzystać analizę danych w konkretnym wybranym celu biznesowym. Pozwala to nie tracić z oczu celu zadania pomimo ogromnej ilości dostępnych danych. Punktem wyjścia są aktualnie dostępne dane, kolejnym krokiem podjęcie decyzji, jakie zewnętrzne dane lub informacje mogą okazać się przydatne. Następnie ustalamy plan, który doprowadzi nas do rozwiązania. Może on zawierać powiększenie bazy danych (dodanie dodatkowych elementów), dashboardy i wizualizację danych, poznanie poszczególnych etapów doświadczeń klienta (customer journey), analizę trendów, analizę szeregów czasowych czy stworzenie modelu predykcyjnego. Nasi eksperci ds. analizy danych posiadają niezbędną wiedzę merytoryczną oraz praktyczne doświadczenie w tworzeniu i stosowaniu procesów biznesowych kluczowych z punktu widzenia gromadzenia, przetwarzania i analizy danych.