Analisis prediktif menggunakan data untuk meramalkan tren klaim dan risiko masa depan.
Predictive analytics dalam asuransi adalah penggunaan data historis, algoritma statistik, dan machine learning untuk memprediksi outcome masa depan, seperti probabilitas klaim, fraud, atau customer behavior.
Aplikasi dalam klaim:
1. Claims triage
- Memprediksi severity klaim saat dilaporkan
- Mengalokasikan resources sesuai kompleksitas
- Fast-track klaim sederhana
2. Fraud prediction
- Scoring setiap klaim berdasarkan probabilitas fraud
- Prioritisasi investigasi
3. Litigation prediction
- Memprediksi klaim mana yang berpotensi menjadi sengketa
- Proactive settlement
4. Reserve estimation
- Memprediksi development klaim
- Improving IBNR estimation
5. Subrogation opportunity
- Mengidentifikasi klaim dengan potensi recovery
Data yang digunakan:
- Data klaim historis
- Data polis dan tertanggung
- External data (cuaca, ekonomi, social media)
- Telematics (untuk kendaraan)
- IoT sensor data
CONTOH PENGGUNAAN
Model predictive analytics memprediksi bahwa klaim kecelakaan kendaraan #12345 memiliki 85% probabilitas menjadi large loss (>Rp 100 juta) berdasarkan: jenis kecelakaan (frontal collision), kecepatan kendaraan (dari telematics), dan usia pengemudi. Klaim langsung ditangani oleh senior claims handler, bukan junior. Prediksi terbukti akurat — klaim settle di Rp 180 juta.