Nowe badanie przeprowadzone przez Quantum Black (McKinsey) wykazało, że choć ubezpieczyciele z EMEA inwestują w narzędzia analityczne w całym łańcuchu wartości, większości z nich nie udało się uzyskać znaczącej przewagi dzięki wykorzystaniu zaawansowanej analityki: 86% ankietowanych firm z EMEA realizuje mniej niż 5% swojego zysku operacyjnego z AA lub w ogóle nie podejmują analizy wartości dodanej z AA.
Niska wartość dodana jest spowodowana wieloma czynnikami, takimi jak: brak „sponsoringu” prac rozwojowych na poziomie zarządu, brak zgodności z biznesem w zakresie realizacji oraz stosunkowo wolne tempo rozwoju technologii (zazwyczaj trwa ono od 9 do 12 miesięcy na use-case).
Co więcej, zasoby danych i infrastruktura techniczna są często budowane bez jasnej wizji lub powiązania z wartością, a wielu ubezpieczycieli wskazuje na liczne problemy w zakresie jakości danych, retencji talentów oraz technologii.
Biorąc pod uwagę obecny kontekst makroekonomiczny, przepaść pomiędzy ubezpieczycielami będzie się powiększać, a ubezpieczyciele, którzy przyspieszą swoje wysiłki w obszarze zaawansowanej analityki, zwiększą swoją szansę na sukces na rynku.
Jak wyglądają najlepsi: pionierzy zaawansowanej analityki
Firmy osiągające najlepsze wyniki regularnie śledzą i oceniają wpływ AA oraz inwestują więcej niż konkurencja. Liderzy rynku ponoszą nakłady w rozwój zaawansowanej analityki w wysokości ponad 10 milionów euro rocznie, podczas gdy większość firm ubezpieczeniowych wydaje nie więcej niż 3 miliony euro rocznie. Większość firm osiągających najlepsze wyniki planuje w przyszłości dalsze zwiększanie wydatków na ten cel, nawet o 20 procent rocznie, oraz podjęcie kolejnych kroków w celu zapewnienia dostępności zasobów umożliwiających dalszy rozwój AA.
Firmy te po pierwsze oferują atrakcyjne możliwości dla pracowników oraz stale rozwijają i wspierają talenty analityczne. Zatrudniają większą liczbę pracowników z umiejętnościami w zakresie AA: średnio 93 specjalistów w obszarze analityki[1], w porównaniu ze średnią 54 wśród pozostałych ubezpieczycieli.
Po drugie, aby sprostać wysokim wymaganiom w zakresie danych oraz mocy obliczeniowej, wszystkie w pełni zaimplementowały technologię uczenia maszynowego (ML) i korzystają z technologii AA, w tym z rozwiązań chmurowych, dbając o jakość oraz właściwe skatalogowanie danych.
Cztery sposoby na dynamiczny rozwój AA
Bazując na doświadczeniach oraz rozwiązaniach liderów AA w branży ubezpieczeniowej, mniej „dojrzali” ubezpieczyciele mają okazję naśladować ich sukces. Firmy, które z sukcesem stosują AA na dużą skalę, charakteryzują się czterema cechami wspólnymi: po pierwsze – realizują strategię opartą na wartościach; po drugie – stosują podejście skoncentrowane na domenie, rozszerzając swój zestaw przypadków użycia AA; po trzecie – są zgodne z celami biznesowymi w zakresie realizacji przypadków użycia; i po czwarte – systematycznie inwestują w istotne zasoby: dane dostosowane do use-case’ów, strategię dotyczącą talentów oraz technologie i narzędzia dostosowane do określonych celów.
Postępowanie zgodne ze strategią opartą na wartościach
Udane implementacje zaawansowanej analityki w sektorze ubezpieczeń wymagają odgórnego podejścia opartego na wartościach, które łączy inicjatywy analityczne z jasnymi celami strategii biznesowej, nadając im priorytety według mierzalnej wartości oraz budując wymagane zasoby danych i infrastrukturę techniczną zgodnie z tymi priorytetami. Use-case’y powinny wynikać z zapotrzebowania biznesowego i być wyraźnie powiązane z ogólnymi celami finansowymi. Ubezpieczyciele powinni skoncentrować się na kilku obszarach use-case’ów, które prawdopodobnie wygenerują największą wartość i wpływ biznesowy, zamiast uruchamiać dziesiątki inicjatyw jednocześnie. Po wdrożeniu use-case’ów o najwyższej wartości ubezpieczyciele mogą przejść do eksploracji rodzących się use-case’ów, które są bardziej ryzykowne.
Skalowanie narzędzi analitycznych w sposób skoncentrowany na domenie
Jeśli chodzi o wdrażanie narzędzi analitycznych, to w tym przypadku więcej znaczy lepiej. Firmy, które wdrażają więcej narzędzi, charakteryzują się zazwyczaj wyższą ogólną dojrzałością analityczną i lepszą wydajnością. Jednak tradycyjne podejście w sektorze ubezpieczeń obejmuje opracowywanie indywidualnych narzędzi o dużym wpływie w odrębnych domenach. Aby w pełni wykorzystać potencjał zaawansowanej analityki, ubezpieczyciele być może będą musieli przyjąć holistyczną perspektywę skupioną na danym obszarze i zająć się portfelem rozwiązań w każdej domenie. Takie podejście może przyspieszyć rozwój przypadków użycia i odblokować większą wartość dla ubezpieczycieli, ponieważ dane wykorzystane w jednym narzędziu można ponownie wykorzystać również w innych. Podejście portfelowe może również przekształcić same funkcje, na przykład zwiększyć możliwości zespołu aktuarialnego i usprawnić struktury zarządzania.
Dopasowanie wdrożenia do wymagań biznesowych
Pomyślna realizacja inicjatyw w zakresie zaawansowanej analityki wymaga współpracy z biznesem i zaangażowania kierownictwa wyższego szczebla. Wsparcie oraz wzięcie odpowiedzialności za rozwój analityki mają kluczowe znaczenie dla usuwania przeszkód, zwiększania przejrzystości i zapewniania niezbędnych zasobów. Ubezpieczyciele osiągający najlepsze wyniki mają jasno określonego lidera w zakresie zaawansowanej analityki, często na poziomie zarządu firmy.
Tworzenie połączonych zespołów biznesowych i analitycznych oraz wdrażanie iteracyjnych sposobów pracy jest również ważne dla wspierania transformacji zaawansowanej analityki. Stosowanie podejścia iteracyjnego i nastawienia „testuj i ucz się”, może znacznie zwiększyć szybkość dostarczania rozwiązań. Wielofunkcyjne zespoły ds. use-case’ów powinny składać się z ekspertów dziedzinowych, którzy zapewniają kontekst biznesowy, pomagają w interpretacji danych oraz definiują najlepsze podejście do pilotażu i wdrożenia
Systematyczne inwestycje w kluczowe czynniki sukcesu
W celu zrealizowania ambicji w obszarze AA ubezpieczyciele będą musieli także inwestować w czynniki sukcesu, aby doścignąć potencjał najlepszych konkurentów. Obejmuje to następujące aktywności: opieranie się na danych i inwestowanie w zasoby danych oraz upewnienie się, że odpowiadają one celom biznesowego wdrożenia AA; inwestycje w budowanie talentów w obrębie organizacji oraz modernizację platformy technologicznej, przejście na tzw. chmurę i wykorzystanie narzędzi typu open source.
Zmiana podejścia do danych. Zapewnienie niezawodności, jakości i nowoczesnej architektury danych to główne przeszkody na drodze do skalowania zaawansowanej analityki w całym sektorze ubezpieczeniowym. Zarządzanie danymi, w tym zarządzanie ich jakością, katalogowanie i pochodzenie danych wymagają poprawy, a większość firm jest w tym obszarze jedynie umiarkowanie dojrzała.
Firmy powinny ustalać priorytety danych, zgodnie z ich potencjałem generowania wartości i potrzebami biznesowymi, ustalać jasne cele oraz definiować odpowiedzialność i własność. Powinny także zarządzać metadanymi i liniami danych, wdrażać kontrolę jakości danych u źródła oraz ustalać zasady, standardy i procesy zarządzania. Niezbędne jest przestrzeganie wytycznych dotyczących prywatności i bezpieczeństwa danych. Zewnętrzne partnerstwa w zakresie danych można również ulepszyć za pomocą systematycznego procesu.
Rekrutacja właściwych talentów. Dla jednej trzeciej ubezpieczycieli w EMEA główne wyzwanie w opracowaniu i skalowaniu skutecznej strategii zaawansowanej analityki stanowi niedobór talentów zajmujących się danymi i analityką. Większość ubezpieczycieli planuje znacząco zwiększyć liczbę pracowników zajmujących się analityką. Mogą oni także dokonać przeglądu swojej strategii kanałów rekrutacyjnych i rozwijać współpracę z różnorodnymi partnerami. Ubezpieczyciele mogą również zwiększyć produktywność talentów, badając nowe sposoby pracy i zwiększając automatyzację. Wdrożenie skutecznej strategii zaawansowanej analityki wymaga silnego szkieletu technologicznego, w tym infrastruktury chmurowej i narzędzi ML. Najlepsi ubezpieczyciele częściej korzystają z oprogramowania do uczenia maszynowego i szybciej niż ich konkurenci wdrażają zaawansowane narzędzia.
Podsumowanie
Większość ubezpieczycieli w Europie położyła podwaliny pod zaawansowaną analitykę, natomiast nie wykorzystała jeszcze w pełni jej potencjału. W celu uzyskania przewagi konkurencyjnej ubezpieczyciele muszą zobowiązać się do zwiększenia liczby use-case’ów w całym łańcuchu wartości. Wymaga to dostosowania całej organizacji, począwszy od modelu operacyjnego, a skoczywszy na strategii pozyskania talentów. Firmy muszą stale kwestionować swoją strategię i sposób myślenia w zakresie zaawansowanej analityki, patrząc na najnowsze trendy zewnętrzne i punkty odniesienia, aby przez cały czas mieć pewność, że mają potencjał wykorzystania zaawansowanej analityki. Ubezpieczyciele na bardziej dojrzałym etapie rozwoju analitycznego powinni dokonać przeglądu planu działania w zakresie zaawansowanej analityki, z kluczowymi liderami biznesowymi w każdym obszarze, i ocenić dotychczasowy wpływ zaawansowanej analityki na ich organizację. Najbliższe kilka lat będzie miało kluczowe znaczenie dla ustalenia, czy ubezpieczyciele będą w stanie wykorzystać swoje początkowe inwestycje w zaawansowaną analitykę i zapewnić zrównoważony rozwój biznesu.
Dawid Radwan - Partner lokalny w McKinsey
Maciej Obuchowicz - Dyrektor ds. wdrożenia w McKinsey
Kamil Wierzbicki - Menedżer ds. wdrożenia w McKinsey
[1] W różnych formach zatrudnienia: UoP, kontraktowych lub oddelegowanych przez dostawców.
