Diese Forschung hat spezifische Auswirkungen auf das Unternehmensumfeld. Datenanalyse ist heute der Trend, der bei Unternehmen weltweit an Bedeutung gewinnt. Im Bereich Lebensversicherungen kann die vorausschauende Modellierung mithilfe von Lernalgorithmen den bemerkenswerten Unterschied in der Art und Weise, wie Geschäfte gemacht werden, im Vergleich zu den herkömmlichen Methoden liefern. Zuvor wurde die Risikobewertung für die Lebensfinanzierung mit komplexen versicherungsmathematischen Formeln durchgeführt und war in der Regel ein sehr langwieriger Prozess. Mit Datenanalyselösungen kann die Arbeit schneller und mit besseren Ergebnissen erledigt werden. Daher würde es das Geschäft verbessern, indem es einen schnelleren Service für den Kunden ermöglicht und damit die Zufriedenheit und Loyalität erhöht. Nian K, Zhang H, Tayal A, Coleman T, Li Y (2016) Automatische Versicherungsbetrugserkennung mit unbeaufsichtigtem Spektralranking für Anomalien. J Fin Data Sci 2:58–75 Einzelne Lebensversicherungsunternehmen verlassen sich immer noch auf die herkömmlichen versicherungsmathematischen Formeln, um Sterblichkeitsraten und Prämien von Lebenspolicen vorherzusagen. Lebensversicherer haben vor kurzem mit der Durchführung von Predictive Analytics begonnen, um ihre Geschäftseffizienz zu verbessern, aber es fehlt immer noch an umfangreichen Untersuchungen darüber, wie predictive Analytics den Bereich Lebensversicherungen bereichern kann. Die Forscher haben sich auf Data-Mining-Techniken konzentriert, um Betrügereien unter Versicherungsunternehmen aufzudecken, was aufgrund der hohen Verluste für Unternehmen von entscheidender Bedeutung ist [6,7,8]. Carson J, Ellis CM, Hoyt RE, Ostaszewski K (2017) Gesunkene Kosten und Screening: zweiteilige Tarife in der Lebensversicherung. SSRN Electron J 1–26 Die Realität ist, dass die meisten Versicherungskommissare weniger daran interessiert sind, wie ein Versicherungsunternehmen seine Versicherten behandelt, als darüber, wie solvent das Versicherungsunternehmen ist.
In seltenen Fällen ist die Schadenbearbeitung so schlecht und die Zahl der Beschwerden der staatlichen Versicherungsabteilung so hoch, dass die Regulierungsbehörden einbezogen werden. In der Regel werden die staatlichen Versicherungsabteilungen jedoch eine leichte Hand ergreifen, wenn es darum geht, Schadenersatzentscheidungen von Versicherungsunternehmen zu hinterfragen. Dies überlässt dem Versicherungsnehmer oft die Selbstverteidigungsabwehr, wenn ein Versicherungsunternehmen einen Anspruch zu Unrecht ablehnt, da die Regulierungsbehörden im Wesentlichen darauf achten, dass Versicherungsunternehmen finanziell erfolgreich sind. Dieses empfindliche Gleichgewicht zwischen Finanzaufsicht und Schadenmanagement kann die staatlichen Versicherungskommissare in eine schwierige Lage bringen, da sie in der Regel gewählte Beamte sind, die sich sowohl ihren Versicherungsnehmer- als auch ihren regulierten Versicherungsgesellschaften verantworten müssen. Wuppermann A (2016) Private Informationen in den Märkten Lebensversicherungen, Renten und Krankenversicherungen. Scand J Econ 119:1–45 Fang K, Jiang Y, Song M (2016) Kundenrentabilitätsprognose mit Big Data Analytics: eine Fallstudie der Versicherungsbranche. Comput Ind Eng 101:554–564 MNAR Dieser Mechanismus impliziert hingegen, dass das fehlende Muster auf den unbeobachteten Variablen basiert; Das heißt, der beobachtete Teil der Daten kann die fehlenden Werte nicht erklären. Dieser fehlende Datenmechanismus ist am schwierigsten zu behandeln, da er die üblichen Imputationsmethoden bedeutungslos macht. Die Big-Data-Technologien revolutionieren die Art und Weise, wie Versicherungsunternehmen Daten effizienter erfassen, verarbeiten, analysieren und verwalten [1, 2].