Apdrošināšanas tehnoloģiju riska analītikas tirgus ziņojums 2025: AI vadītas traucēšanas atklāšana, izaugsmes prognozes un stratēģiskas iespējas. Izpētiet galvenās tendences, reģionālās atziņas un konkurences dinamiku, kas veido nākamos piecus gadus.

• Izpildkops un tirgus pārskats
• Galvenās tehnoloģiju tendences apdrošināšanas riska analītikā
• Konkurences vide un vadošie spēlētāji
• Tirgus izaugsmes prognozes un ieņēmumu prognozes (2025–2030)
• Reģionālā analīze: Ziemeļamerika, Eiropa, APAC un jauni tirgi
• Nākotnes skats: inovācijas, regulējums un tirgus attīstība
• Izaicinājumi, riski un stratēģiskas iespējas
• Avoti un atsauces

Izpildkops un tirgus pārskats

Apdrošināšanas tehnoloģiju riska analītika attiecas uz uzlaboto datu analīzes, mākslīgā intelekta (AI) un mašīnmācīšanās (ML) tehnoloģiju izmantošanu apdrošināšanas nozarē, lai uzlabotu riska novērtēšanu, apdrošināšanu, cenu noteikšanu un prasību pārvaldību. 2025. gadā apdrošināšanas tehnoloģiju riska analītikas tirgus piedzīvo strauju izaugsmi, ko veicina apdrošināšanas procesu digitalizācijas palielināšanās un pieprasījums pēc precīzākas, reāllaika riska novērtēšanas. Lielo datu, IoT ierīču un mākoņdatošanas integrācija ir ļāvusi apdrošinātājiem pārsniegt tradicionālās aktuāru modeļus, izmantojot plašus un daudzveidīgus datu avotus, lai precizētu riska modeļus un uzlabotu lēmumu pieņemšanu.

Saskaņā ar McKinsey & Company datiem, AI un analītikas pieņemšana apdrošināšanā tiek sagaidīta, ka transformēs galvenās funkcijas, ar riska analītiku spēlējot svarīgu lomu apdrošināšanā un prasību risināšanā. Globālā apdrošināšanas tehnoloģiju tirgus, kas ietver riska analītiku, 2023. gadā bija novērtēts aptuveni 10,4 miljardu dolāru apmērā un tiek prognozēts, ka līdz 2027. gadam tas sasniegs 29,7 miljardus dolāru, palielinoties par 23,3% gadā, kā ziņots MarketsandMarkets. Šo izaugsmi veicina apdrošinātāju nepieciešamība samazināt zaudējumu attiecības, uzlabot klientu pieredzi un reaģēt uz jauniem riskiem, piemēram, kiberdraudiem un klimata pārmaiņām.

• Galvenie dzinēji: Savienoto ierīču pieaugums, regulatīvās spiediens uz caurskatāmību un personalizētu apdrošināšanas produktu pieaugums ir paātrinājuši riska analītikas pieņemšanu. Apdrošināšanas tehnoloģiju jaunuzņēmumi un pastāvošie uzņēmumi iegulda prognozējošajā analīzē, lai iegūtu konkurences priekšrocības un darba efektivitāti.
• Tirgus segmentācija: Riska analītikas risinājumi tiek izmantoti īpašuma un negadījumu, dzīvības un veselības apdrošināšanas līnijās. Īpašuma un negadījumu segments, īpaši, piedzīvo būtiskas inovācijas, ar reāllaika datiem no telemātikas un gudrajām mājas ierīcēm, kas uzlabo riska profilēšanu.
• Reģionālās tendences: Ziemeļamerika vada tirgu, Eiropa un Āzijas-Klusā okeāna reģions ātri panāk, pateicoties regulatīvajām reformām un pieaugušam apdrošināšanas tehnoloģiju finansējumam. Saskaņā ar CB Insights, apdrošināšanas tehnoloģiju investīcijas Āzijas-Klusā okeāna reģionā sasniedza rekordaugstu līmeni 2023. gadā, kas norāda uz spēcīgu nākotnes izaugsmi.

Kopumā apdrošināšanas tehnoloģiju riska analītika 2025. gadā pārveido apdrošināšanas ainavu, ļaujot datu balstītas riska pārvaldības un veicinot inovācijas visā vērtību ķēdē. Tirgus trajektorija liecina par turpmāku paplašināšanos, jo apdrošinātāji cenšas izmantot analītiku konkurences diferencēšanai un izturībai.

Galvenās tehnoloģiju tendences apdrošināšanas riska analītikā

Apdrošināšanas tehnoloģiju riska analītika attiecas uz uzlaboto digitālo tehnoloģiju un datu analīzes metodoloģiju izmantošanu, lai novērtētu, prognozētu un pārvaldītu riskus apdrošināšanas sektorā. Kamēr apdrošināšanas nozare turpina savu digitālo transformāciju, 2025. gads ir gatavs pieredzēt vairākas nozīmīgas tehnoloģiju tendences, kas ietekmē apdrošināšanas riska analītikas ainavu.

• Mākslīgais intelekts un mašīnmācīšanās (AI/ML): AI un ML arvien vairāk ir centrālā loma riska modelēšanā, ļaujot apdrošinātājiem apstrādāt plašas datu kapitālves, un atklāt sarežģītas riska shēmas. Šīs tehnoloģijas veicina precīzāku apdrošināšanu, dinamisku cenu noteikšanu un reāllaika krāpšanas atklāšanu. Saskaņā ar McKinsey & Company datiem, AI vadītā analītika tiek gaidīta, lai samazinātu zaudējumu attiecības un uzlabotu klientu segmentāciju līdz 2025. gadam.
• Lielie dati un uzlabota datu integrācija: Savienoto ierīču, telemātikas un savienoto platformu pieaugums rada iepriekšēju datu daudzumu. Apdrošināšanas tehnoloģiju jaunuzņēmumi izmanto lielo datu platformas, lai integrētu strukturētos un nestrukturētos datus no dažādiem avotiem, piemēram, sociālajiem tīkliem, nēsājamām ierīcēm un gudrajām mājām, lai uzlabotu riska novērtējuma precizitāti. Deloitte uzsver, ka apdrošinātāji, kas pieņem uzlabotu datu integrāciju, ir labākā pozīcijā, lai piedāvātu personalizētus produktus un proaktīvu riska mazināšanu.
• Mākoņdatošanas analītikas platformas: Mākoņdatošana nodrošina mērogojamas, elastīgas un izmaksu efektīvas analītikas risinājumus. Apdrošināšanas tehnoloģiju jaunuzņēmumi arvien vairāk izvieto mākoņos balstītas riska analītikas platformas, lai paātrinātu modeļu izstrādi, vienkāršotu regulatīvās atbilstības nodrošināšanu un atvieglotu sadarbību starp ģeogrāfijām. Gartner prognozē, ka apdrošinātājiem turpinās augt mākoņu pieņemšana, ko veicina nepieciešamība pēc elastības un inovācijas.
• Skata AI (XAI) un regulatīvā atbilstība: Kamēr AI modeļi kļūst sarežģītāki, skaidrība un caurskatāmība ir kritiski svarīgas regulatīvai atbilstībai un klientu uzticībai. Apdrošināšanas tehnoloģiju uzņēmumi iegulda XAI rīkos, lai sniegtu skaidrus, pārbaudāmus ieskatus riska lēmumos, saskaņojoties ar attiecīgajām regulatīvājām cerībām, ko izvirza organizācijas, piemēram, EIOPA un NAIC.
• Reāllaika riska uzraudzība un automatizācija: Automatizācijas tehnoloģijas, tostarp robotizētā procesu automatizācija (RPA) un reāllaika analītika, vienkāršo prasību apstrādi un riska uzraudzību. Tas ļauj apdrošinātājiem proaktīvi reaģēt uz jaunajiem riskiem, samazināt darbības izmaksas un uzlabot klientu pieredzi, kā norādījis Accenture.

Šīs tehnoloģiju tendences kopumā transformē apdrošināšanas riska analītiku, veicinot lielāku efektivitāti, precizitāti un inovācijas visā apdrošināšanas vērtību ķēdē 2025. gadā.

Konkurences vide un vadošie spēlētāji

Apdrošināšanas tehnoloģiju riska analītikas tirgus konkurences vide 2025. gadā raksturojas ar strauju inovāciju, stratēģiskām partnerattiecībām un arvien pieaugošu gan lielo apdrošināšanas uzņēmumu, gan elastīgu tehnoloģiju jaunuzņēmumu ienākšanu. Kamēr apdrošinātāji arvien vairāk prioritizē datu balstītas lēmumu pieņemšanu, pieprasījums pēc uzlabotiem riska analītikas risinājumiem ir pastiprinājies, veidojot dinamisku vidi, kur nošķiršanās balstās uz tehnoloģisko sarežģītību, mērogojamību un regulatīvo atbilstību.

Vadošie spēlētāji šajā jomā ir globālo apdrošināšanas uzņēmumu un specializētu apdrošināšanas tehnoloģiju uzņēmumu maisījums. SAS Institute un IBM turpina izmantot savas robustās analītiskās platformas un mākslīgā intelekta (AI) spējas, lai piedāvātu visaptverošus riska novērtēšanas rīkus, kas pielāgoti apdrošinātājiem. Šie uzņēmumi koncentrējas uz mašīnmācīšanās un prognozējošās modelēšanas integrāciju, lai uzlabotu apdrošināšanas precizitāti un prasību pārvaldību.

Starpproduktu apdrošināšanas tehnoloģiju jaunuzņēmumi, piemēram, Clover Health un Lemonade, izceļas ar savu patentēto algoritmu un reāllaika datu straumju izmantošanu, lai automatizētu riska novērtēšanu un cenu noteikšanu. Zurich Insurance Group un AXA ir ieguldījuši nozīmīgas investīcijas digitālajā transformācijā, bieži vien veicot partnerattiecības ar tehnoloģiju sniedzējiem vai iegādājoties inovatīvus jaunuzņēmumus, lai nostiprinātu savas analītikas spējas.

Tirgus tālāk tiek veidots ar nišas spēlētājiem, piemēram, Shift Technology, kas specializējas AI vadītajā krāpšanas atklāšanā, un Arkera, kas pazīstama ar savu kontekstoālo riska inteliģenci. Šie uzņēmumi sevi nošķir, koncentrējoties uz specifiskām sāpēm apdrošināšanas vērtību ķēdē, piemēram, krāpšanas mazināšanu, klientu segmentāciju un regulatīvo atbilstību.

Stratēģiskās sadarbības ir 2025. gada ainas raksturīga iezīme. Piemēram, Guidewire Software ir sadarbojies ar vairākiem analītikas piegādātājiem, lai integrētu riska analītikas moduļus tieši kodola apdrošināšanas platformās, vienkāršojot darba plūsmas apdrošinātājiem. Turklāt mākoņpakalpojumu sniedzēji, piemēram, Google Cloud un Amazon Web Services, kļūst arvien svarīgāki, piedāvājot mērogojamu infrastruktūru un uzlabotus analītikas rīkus, kas ļauj gan jaunuzņēmumiem, gan pastāvošajiem uzņēmumiem paātrināt inovāciju.

Kopumā apdrošināšanas tehnoloģiju riska analītikas tirgus 2025. gadā raksturo intensīva konkurence, un panākumi ir atkarīgi no spējas nodrošināt darbības ieguvumus, garantēt datu drošību un pielāgoties mainīgajām regulatīvajām standartiem. AI, lielo datu un mākoņdatošanas konverģence turpina pārdefinēt riska analītikas robežas, sagatavojot augsni turpmākajai traucēšanai un konsolidācijai nākamajos gados.

Tirgus izaugsmes prognozes un ieņēmumu prognozes (2025–2030)

Apdrošināšanas tehnoloģiju riska analītikas tirgus ir gatavs straujam izaugsmē 2025. gadā, ko stimulē digitalizācijas paātrinājums apdrošināšanas nozarē un arvien lielāka uzlabotās analītikas, mākslīgā intelekta (AI) un mašīnmācīšanās (ML) pieņemšana, lai uzlabotu riska novērtēšanu un apdrošināšanu. Saskaņā ar Grand View Research datiem, globālā apdrošināšanas tehnoloģiju tirgus lielums 2022. gadā tika novērtēts 5,45 miljardu dolāru apmērā, un tiek prognozēts, ka tas palielināsies ar vidējo gada izaugsmes likmi (CAGR) 52,7% no 2023. līdz 2030. gadam. Šajā plašajā tirgū riska analītika parādās kā kritiska segmenta, ar apdrošinātājiem izmanto prognozējošo modelēšanu, reāllaika datiem un automatizāciju, lai uzlabotu zaudējumu attiecības un klientu pieredzi.

2025. gadā ieņēmumi no apdrošināšanas tehnoloģiju riska analīzes risinājumiem tiek prognozēti, ka pārsniegs 2,1 miljardu dolāru visā pasaulē, atspoguļojot aptuveni 25% gadā pārvērtēta attiecībā pret 2023. gadu, kā aprēķinājusi MarketsandMarkets. Šo izaugsmi nodrošina daudzi faktori:

• Pieaugošais pieprasījums pēc personalizētiem apdrošināšanas produktiem: Apdrošinātāji arvien vairāk izmanto riska analītiku, lai pielāgotu piedāvājumus un cenu noteikšanu, veicinot augstākas pieņemšanas likmes gan jau pastāvošiem, gan apdrošināšanas tehnoloģiju jaunuzņēmumiem.
• Regulatīvā spiediena pieaugums: Uzlaboto atbilstības prasību dēļ apdrošinātāji ir spiesti pieņemt sarežģītākas analītikas riska pārvaldībai un ziņošanai.
• IoT un telemātikas izplatība: Reāllaika datu integrācija no savienotajām ierīcēm veicina nepieciešamību pēc uzlabotām analītikas platformām, kas spēj apstrādāt un interpretēt lielus, sarežģītus datu kopumus.

Reģionāli, Ziemeļamerika, 2025. gada, tiek gaidīta, ka saglabās savu līdera pozīciju, veidojot vairāk nekā 40% no globālajiem apdrošināšanas tehnoloģiju riska analītikas ieņēmumiem, pateicoties lielo tehnoloģiju uzņēmumu klātbūtnei un nobriedušai apdrošināšanas ekosistēmai. Tomēr Āzijas-Klusā okeāna reģions tiek prognozēts kā straujāk augošais reģions, ar CAGR, kas pārsniedz 30%, jo apdrošinātāji tirgos, piemēram, Ķīnā un Indijā, paātrina digitālo pieņemšanu un iegulda analītikas risinājumos (Deloitte).

Uz priekšu raugoties uz 2030. gadu, apdrošināšanas tehnoloģiju riska analītikas segments tiek prognozēts, ka radīs ieņēmumus, kas pārsniedz 6,5 miljardus dolāru, jo apdrošinātāji turpinās prioritizēt datu balstītas lēmumu pieņemšanu un operatīvo efektivitāti. Stratēģiskas investīcijas AI, mākoņdatošanā un datu integrācijā būs galvenie dzinēji, kas veidos konkurences vidi un ieņēmumu trajektorijas šajā tirgū.

Reģionālā analīze: Ziemeļamerika, Eiropa, APAC un jauni tirgi

Globālais apdrošināšanas tehnoloģiju riska analītikas tirgus piedzīvo strauju izaugsmi Ziemeļamerikā, Eiropā, Āzijā-Klusā okeāna reģionā (APAC) un jaunajos tirgos, katra reģiona attīstības raksturīgas atšķirīgas pieņemšanas modeļus un dzinējus 2025. gadā.

Ziemeļamerika paliek lielākā un nobriedušākā apdrošināšanas tehnoloģiju riska analītikas tirgus. Reģiona dominēšana tiek veicināta ar būtiskajiem apdrošināšanas uzņēmumiem, dzīvotspējīgu apdrošināšanas tehnoloģiju jaunuzņēmumu ekosistēmu un progresīvām regulatīvām struktūrām, kas veicina digitālo inovāciju. ASV apdrošinātāji izmanto AI vadītu riska analītiku, lai uzlabotu apdrošināšanas precizitāti, atklātu krāpšanu un personalizētu produktus. Saskaņā ar Deloitte datiem, vairāk nekā 70% Ziemeļamerikas apdrošinātāju ir integrējuši uzlabotu analītiku savās pamatdarbībās, ar spēcīgu uzmanību reāllaika datiem no IoT un telemātikas.

Eiropa piedzīvo paātrinātu pieņemšanu, īpaši Lielbritānijā, Vācijā un Francijā. Reģiona regulatīvā vide, tostarp GDPR, ir mudinājusi apdrošinātājus ieguldīt drošos, atbilstošos analītikas risinājumos. Eiropas apdrošinātāji arvien vairāk izmanto riska analītiku klimata riska modelēšanai un regulatīvai ziņošanai. PwC uzsver, ka partnerattiecības starp tradicionālajiem apdrošinātājiem un apdrošināšanas tehnoloģiju firmām veicina inovācijas, akcentējot klientu centrisko riska novērtēšanu un prasību automatizāciju.

Āzijas-Klusā okeāna (APAC) reģions ir straujāk augošais reģions, ko virza straujā digitalizācija, pieaugošu apdrošināšanas iekļaušanos un augoša vidusšķira. Tirgi, piemēram, Ķīna, Indija un Dienvidaustrumu Āzija, piedzīvo nozīmīgas investīcijas apdrošināšanas tehnoloģiju platformās, kas izmanto lielos datus un mašīnmācīšanos riska punktu un krāpšanas atklāšanai. Saskaņā ar McKinsey & Company datiem, APAC apdrošināšanas tehnoloģiju sektors tiek gaidīts, ka pārspēs globālās izaugsmes likmes, ar vietējiem jaunuzņēmumiem un tehnoloģiju gigantiem sadarbojoties, lai risinātu unikālus reģionālos riskus, piemēram, dabas katastrofas un veselības pandēmijas.

• Ķīna: Vadošais AI vadītajās riska analītikā, izmantojot uzņēmumus, piemēram, ZhongAn, kas izmanto patentētos datu ekosistēmas.
• Indija: Koncentrējas uz mikroapdrošināšanu un lauku riska analīzi, ko veicina mobilās platformas.

Jaunie tirgi Latīņamerikā, Āfrikā un Tuvajos Austrumos atrodas agrākā posmā, bet izrāda lielu potenciālu. Apdrošināšanas tehnoloģiju riska analītika tiek pieņemta, lai risinātu zemu apdrošināšanas līmeni un augstu krāpšanas līmeni. Mobilās risinājumi un parametriski apdrošināšanas produkti iegūst popularitāti, īpaši lauksaimniecības un veselības nozarēs. Pasaules Banka uzsver, ka digitālie riska analītiskas var palīdzēt aizpildīt aizsardzības nepilnības un uzlabot finanšu izturību šajos reģionos.

Nākotnes skats: inovācijas, regulējums un tirgus attīstība

Nākotnes skats uz apdrošināšanas tehnoloģiju riska analītiku 2025. gadā tiek ietekmēts ar strauju inovāciju, mainīgajām regulatīvajām struktūrām un būtiskām tirgus dinamikām. Kamēr apdrošinātāji arvien vairāk izmanto uzlabotas analītikas, mākslīgo intelektu (AI) un mašīnmācīšanos (ML), lai novērtētu un noteiktu riskus, tiek gaidīts, ka konkurences vide pastiprināsies, kad gan pastāvošie, gan jaunuzņēmumi sacentīsies, lai piedāvātu precīzākus, reāllaika riska ieskatus.

Inovācijas paliks uz priekša, ar apdrošināšanas tehnoloģiju uzņēmumiem, kas izvieto nākamās paaudzes datu avotus, piemēram, IoT ierīces, telemātiku un satelīta attēlus, lai precizētu riska modeļus. Šīs tehnoloģijas ļauj hiper-personalizētu apdrošināšanu un dinamisku cenu noteikšanu, samazinot zaudējumu attiecības un uzlabojot klientu pieredzi. Piemēram, AI vadītu analītikas platformu integrācija tiek prognozēta, lai paātrinātu prasību automatizāciju un krāpšanas atklāšanu, kad globālās investīcijas apdrošināšanas tehnoloģijās analītiskajos risinājumos, tiek sagaidīts, ka pārsniegs 10 miljardus dolāru līdz 2025. gadam, saskaņā ar CB Insights.

Regulācija arī attīstās, lai sekotu tehnoloģiskajam progresam. 2025. gadā ir gaidāmas ievērojamas vadlīnijas attiecībā uz datu privātumu, algoritmisko caurskatāmību un ētisku AI izmantošanu. Eiropas Savienības AI akts un līdzīgi centieni Ziemeļamerikā un Āzijā prasīs apdrošināšanas tehnoloģiju uzņēmumiem demonstrēt skaidrību riska modeļos un nodrošināt atbilstību datu aizsardzības standartiem. Šī regulatīvā pārbaude visticamāk veicinās lielāku sadarbību starp apdrošināšanas tehnoloģiju uzņēmumiem un tradicionālajiem apdrošinātājiem, kā arī palielinātu ieguldījumu atbilstības tehnoloģijā (EY).

Tirgus attīstība būs raksturota ar konsolidāciju un stratēģiskām partnerattiecībām. Kamēr apdrošināšanas tehnoloģiju sektors attīstās, lielākas apdrošināšanas kompānijas, visticamāk, iegādāsies vai sadarbosies ar analītiku orientētiem jaunuzņēmumiem, lai paātrinātu digitālo transformāciju un paplašinātu savas datu spējas. Āzijas-Klusā okeāna reģions, īpaši, ir gatavs izcilai izaugsmei, ko veicina pieaugoša digitālā pieņemšana un regulatīvs atbalsts inovācijām (McKinsey & Company).

• AI un ML būs pamats lielākajai daļai jauno riska analītikas risinājumu, ļaujot reāllaika riska novērtējumu un proaktīvu riska mazināšanu.
• Regulatīvā atbilstība kļūs par galveno atšķirību, ar apdrošināšanas tehnoloģiju uzņēmumiem investējot skaidrā AI un spēcīgā datu pārvaldībā.
• Stratēģiskas alianšu un apvienošanās un iegādes aktivitātes paātrināsies, īpaši augsto izaugsmes tirgos un starp uzņēmumiem ar patentētām analītikas platformām.

Kopumā 2025. gada būs pagrieziena gads apdrošināšanas tehnoloģiju riska analītikā, jo inovācijas, regulējums un tirgus spēki saplūst, lai pārdefinētu, kā apdrošinātāji saprot un pārvalda riskus.

Izaicinājumi, riski un stratēģiskas iespējas

Apdrošināšanai tehnoloģiju riska analītikas sektors 2025. gadā sastop strauji mainīgu ainavu, ko raksturo gan ievērojami izaicinājumi, gan stratēģiskas iespējas. Kamēr apdrošinātāji arvien vairāk izmanto uzlabotas analītikas, mākslīgo intelektu (AI) un mašīnmācīšanos (ML), lai novērtētu un noteiktu riskus, ir radušies vairāki būtiski jautājumi.

Izaicinājumi un riski:

• Datu privātums un drošība: Datu avotu pieaugums—sākot no IoT ierīcēm līdz sociālajiem tīkliem—izsaka akūtas bažas par datu privātumu un regulatīvo atbilstību. Apdrošināšanas tehnoloģiju uzņēmumiem jāspēj orientēties mainīgajās regulāro struktūrās, piemēram, GDPR un CCPA, jo neatbilstība var nozīmēt būtiskas naudas sodus un reputācijas zaudēšanu (EY).
• Modeļu aizspriedumi un skaidrība: AI vadītie riska modeļi var neapzināti uzturēt aizspriedumus, izraisot negodīgu cenu noteikšanu vai apdrošināšanas lēmumus. Regulējošā pārbaude ir pieaugusi, un amatpersonas prasa lielāku caurskatāmību un skaidrību algoritmu apdrošināšanā (McKinsey & Company).
• Integrācijas sarežģītība: Mantojamie IT sistēmas ir izplatītas daudzos apdrošinātājos, kas sarežģī moderno analītikas platformu integrāciju. Tas var palēnināt digitālo transformāciju un ierobežot analītikas radītās efektivitātes sasniegšanu (Deloitte).
• Kiberdraudi: Kamēr riska analītikas platformas kļūst arvien savienojamākas, uzbrukuma virsma kiberdraudiem paplašinās. Apdrošināšanas tehnoloģiju uzņēmumiem ir jāiegulda rūpīgi, lai aizsargātu jūtīgus klienta un aktuāru datus (PwC).

Stratēģiskas iespējas:

• Personalizēti produkti: Uzlabotā analītika ļauj hiper-personalizētus apdrošināšanas piedāvājumus, uzlabojot klientu iesaisti un uzticamību. Izmantošanas balstītas un pieprasījuma apdrošināšanas modeļi iegūst popularitāti, īpaši automašīnu un veselības segmentā (Capgemini).
• Krāpšanas atklāšana: AI vadītā analītika revolucionizē krāpšanas atklāšanu, samazinot viltus pozitīvus un ļaujot reāllaika prasību novērtējumu. Tas ne tikai samazina zaudējumus, bet arī uzlabo klientu uzticību (Accenture).
• Jauni riska baseini: Apdrošināšanas tehnoloģiju uzņēmumi var piekļūt jaunajiem riska baseiniem—piemēram, kiberdraudiem, klimata un gig ekonomikas riskiem—izmantojot uzlaboto analītiku, lai apdrošinātu iepriekš neapdrošināmos eksponējums (Swiss Re Institute).
• Operatīvā efektivitāte: Automatizācija un prognozējošā analītika vienkāršo apdrošināšanu un prasību procesus, samazinot izmaksas un uzlabojot laiku līdz tirgum (Bain & Company).

Kopumā, kamēr apdrošināšanas tehnoloģiju riska analītika 2025. gadā saskaras ar regulatīviem, tehniskiem un ētiskiem riskiem, tā arī piedāvā ievērojamas iespējas inovācijām, efektivitātei un tirgus paplašināšanai.

Avoti un atsauces

• McKinsey & Company
• MarketsandMarkets
• Deloitte
• EIOPA
• NAIC
• Accenture
• SAS Institute
• IBM
• Clover Health
• Lemonade
• Zurich Insurance Group
• AXA
• Shift Technology
• Guidewire Software
• Google Cloud
• Amazon Web Services
• Grand View Research
• PwC
• Pasaules Banka
• EY
• Capgemini
• Bain & Company