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한글목차
보험 분석 시장 규모는 2025년 132억 9,000만 달러로 추정되며, 예측 기간(2025-2030년) 동안 15.9%의 CAGR로 2030년에는 278억 달러에 달할 것으로 예상됩니다.
기업은 추가 조사를 위해 제출된 예측 분석을 통해 의심스러운 클레임, 부정행위 및 행동 패턴을 식별할 수 있습니다. 이를 통해 클레임, 보험 계약 및 판매 프로세스의 효율성을 개선하고 건전한 경영 판단을 내릴 수 있습니다. 예를 들어, 고객 평생가치(CLV/CLTV) 도구는 고객의 행동과 태도, 보험 계약 유지 및 해지 가능성을 예측할 수 있는 유용한 인사이트를 고객에게 제공합니다.
주요 하이라이트
이러한 솔루션은 AI와 머신러닝의 통합으로 더욱 가치가 높아지고 있으며, Accenture의 보고서에 따르면 금융 부문에서 AI를 활용하면 2035년까지 수익률을 31% 향상시킬 수 있다고 합니다. 또한, AI는 고객 맞춤형 금융 서비스 제공이 가능해져 고객 경험을 향상시킬 수 있을 것으로 보입니다. 결과적으로 AI 기반 보험 분석 솔루션은 금융기관에 수십억 달러의 비용 절감, 수십억 달러의 수익 증대, 부정행위 감소에 기여할 수 있으며, Advanced Analytics(AA)는 유럽, 중동, 아프리카에서 상위 4개 보험사의 영업이익을 10-25%까지 증가시켰습니다. 25% 증가시켰습니다. 이러한 영향은 향후 2년 동안 더욱 확대될 것으로 예상하고 있습니다.
COVID-19 사태로 인한 불안과 불확실성, 경제활동의 침체가 가져온 구조적 변화는 보험 부문에 본질적인 영향을 미쳤습니다. 이러한 변화로 인해 보험사들은 비즈니스 방식과 고객과의 소통 방식을 재검토해야 하는 상황에 직면했습니다. 또한, 디지털 상호 작용과 개인 및 건강 관련 리스크 관리 강화의 필요성이 디지털 및 분석 솔루션에 대한 투자를 촉진했습니다. 그 결과, 조사 기간 동안 시장 성장이 예측되었습니다.
데이터의 신뢰성과 보안은 연결과 원격 액세스의 증가로 인해 중요한 의미를 갖습니다. 악의적 인 제 3자가 개인 데이터에 액세스하는 것에 대한 우려가 매우 높습니다. 역사적으로 보험회사가 인프라에 많은 비용을 지출하는 것은 아직 알려지지 않았기 때문에 고가의 보안 소프트웨어를 구입하고 유지하는 것은 보험 분석 시장의 성장을 저해할 것으로 보입니다.
보험 업계의 경쟁이 치열해짐에 따라 세계 시장에서 치열한 경쟁을 유지하기 위한 분석 솔루션에 대한 요구가 증가하고 있습니다. 기업들은 증가하는 위험 관리, 재난 대응, 규제 당국의 모니터링 요구에 대응하기 위해 확장 가능하고 효율적인 솔루션을 채택하고 있으며, 이는 보험 분석의 채택을 촉진하는 중요한 요인이 되고 있습니다.
또한, 소비자들이 24시간 365일 온라인을 통해 각 회사로부터 견적을 받고 맞춤형 보험 솔루션을 제공받으려는 경향으로 인해 업계 기업들 간의 경쟁이 치열해지고 있습니다. 따라서 시장 경쟁이 치열해짐에 따라 시장의 주요 기업들 사이에서 보험 분석의 도입이 가속화되고 있습니다.
보험 분석 시장 동향
위험과 부정행위의 증가가 보험 분석의 도입을 촉진하고 있습니다.
보험 부문에서는 인위적 또는 자연재해로 인한 위험을 정기적으로 식별하고 관리하고 있습니다. 이러한 불확실한 위험으로 인해 지식, 관리 및 일상적인 기업 운영의 최적화를 결합한 통합적인 위험 관리의 필요성이 증가하고 있습니다. 보험 분석 솔루션은 모든 수준에서 리스크 관리를 강화하기 위한 중요한 이해를 담고 있습니다.
보험사의 86%는 빅데이터 보고서에서 가장 정확한 예측을 제공하기 위해 보험 데이터 분석 시스템을 구축하고 있습니다. 데이터 분석은 모든 상품 카테고리와 기업 기능 전반에 걸쳐 전례 없는 창의성을 가능하게 합니다. 예를 들어, 자동차 보험은 손해 기록과 같은 내부 데이터 소스에 의존하지 않고 행동 기반 분석에 착수하여 신용 평가 기관의 신용 등급을 조사에 도입하고 있습니다.
허위 보험금 청구로 인해 보험사는 매년 막대한 손실을 입습니다. 보험사들은 보험금 청구의 10-20%가 허위 청구이며, 20% 이하의 허위 청구만 발견되고 있다고 보고 있습니다. 효율적인 보험사기 탐지를 위해 통계적 모델을 통합한 예측 분석을 통해 부정행위, 의심스러운 클레임, 행동 패턴을 감지할 수 있습니다.
보험사기 탐지를 위한 AI는 패턴을 즉각적으로 파악할 수 있기 때문에 이상하거나 의심스러운 요청을 실시간으로 식별할 수 있어 매우 유용합니다. 기업들은 AI를 활용하여 전체 보험금 청구 프로세스의 속도를 높이고, 인력을 늘리거나 비용을 들이지 않고도 보다 진보된 보험사기 탐지를 실현하고 있습니다.
보험금 청구의 결제 속도는 보험사의 경영 효율성을 결정하는 데 있어 매우 중요합니다. 많은 보험금 청구 관련 업무가 신속하게 처리되고, 방대한 데이터세트를 처리하고 분석할 수 있는 데이터 분석의 뛰어난 능력을 채택함으로써 전체 보험금 청구 정산 프로세스를 간소화할 수 있습니다.
아시아태평양이 가장 높은 성장률을 기록할 것
아시아태평양 보험 분석 시장은 고객 분석, 행동 분석, 머신러닝, 알고리즘 개발에 대한 니즈 증가로 인한 디지털 인프라 도입 확대가 주요 요인으로 작용하고 있습니다. 예를 들어, 인도에서 Max Life Insurance는 잘못된 의료 보고를 식별하고 고객의 상대적 건강 점수를 제공하는 실시간 분석 솔루션을 출시했습니다.
또한 아시아태평양의 인구는 점점 더 도시화되고 있으며, 앉아서 생활하는 생활방식과 관련된 모든 건강상의 위험을 초래하고 있습니다. 이 시나리오는 고객이 의료 보험에 투자하도록 유도할 것으로 보입니다. 따라서 보험사들은 새로 유입된 도시인들을 보험에 가입시킬 수 있는 큰 기회가 있습니다. 데이터 분석은 이러한 고객층을 보험에 가입시키기 전에 조사하는 데 도움이 될 수 있습니다.
이 지역의 보험사들은 백엔드에서는 스트레이트 스루 프로세싱을 통한 프로세스 자동화에, 프론트엔드에서는 유통 채널의 디지털화에 투자하고 있습니다. 예를 들어, 푸르덴셜은 데이터 분석 솔루션을 위해 구글 클라우드와 파트너십을 맺었습니다. 이 제휴를 통해 아시아 전역에서 보장, 의료 및 저축 솔루션을 보다 쉽게 이해하고 이용할 수 있게 될 것입니다.
최근 몇 년 동안 대부분의 아시아태평양 시장에서 외국인 소유권 제한이 완화되었습니다. 아시아태평양의 7개 신흥 시장 중 6개 시장에서는 외국인 투자자가 국내 보험사를 지배하고 과반수 지분을 소유할 수 있도록 허용하고 있습니다.
아시아태평양 보험회사에 대한 규제는 지속적으로 발전하고 있습니다. 지역마다 발전 정도는 다르지만, 이러한 규제 개선은 보험계약자 보호, 자본 보존, 인슈어테크(InsurTech) 촉진에 초점을 맞추고 있습니다.
보험 분석 산업 개요
보험사들은 데이터 분석을 통해 고객의 행동을 자세히 파악하고 고객의 요구에 맞는 맞춤형 솔루션을 제공할 수 있습니다. 이러한 분석 업체들은 다양한 기업과 계약을 맺고 정보 기술 소프트웨어와 서비스를 제공하고 있습니다. 비즈니스가 디지털 기술로 전환함에 따라 사업 확장의 폭이 넓어지고 있습니다. 보험 분석 시장은 더 많은 결속력을 강화할 필요가 있습니다. 보험 업계의 변화하는 수요에 대응하기 위해 각 회사는 제공하는 제품의 혁신에 투자하는 경향이 있습니다.
2023년 8월 - IBM과 FGH Parent, L.P.(자회사와 함께 "Fortitude Re")가 보험 계약자와 보험사에 동급 최고의 고객 경험을 제공하기 위해 개발된 AI 기술과 기타 자동화 도구를 도입하여, Fortitude Re의 생명보험 계약 서비스 업무를 변경하기 위해 4억5천만 달러 규모의 계약을 체결했다고 발표했습니다.
2023년 2월 - LexisNexis Risk Solutions는 미국 주택보험 언더라이터가 위험에 따라 추가 평가가 필요한 부동산을 선별하고, 소비자가 스스로 조사할 수 있는 도구를 통해 해당 부동산의 전체 실내, 외관 및 항공 데이터를 수집하고 AI 기반 인사이트를 확보할 수 있도록 지원하는 AI 기반 인사이트에 접근하여 신속한 의사결정을 내릴 수 있도록 지원하는 새로운 종합 부동산 정보 솔루션인 'LexisNexis Total Property Understanding'을 발표했습니다.
기타 혜택
엑셀 형식의 시장 예측(ME) 시트
3개월간의 애널리스트 지원
목차
제1장 소개
조사 가정과 시장 정의
조사 범위
제2장 조사 방법
제3장 주요 요약
제4장 시장 인사이트
시장 개요
산업의 매력 - Porter's Five Forces 분석
공급 기업의 교섭력
소비자의 협상력
신규 참여업체의 위협
대체품의 위협
경쟁 기업 간의 경쟁 강도
COVID-19의 산업에 대한 영향 평가
시장 성장 촉진요인
첨단 기술 채용 증가
보험산업의 경쟁 증가
시장 성장 억제요인
엄격한 정부 규제
프라이버시와 보안에 대한 우려
제5장 시장 세분화
구성요소별
툴
서비스
비즈니스 용도별(정성 분석)
클레임 관리
리스크 관리
프로세스 최적화
고객 관리와 개인화
도입 형태별
온프레미스
클라우드
최종사용자별
보험회사
정부기관
제3자 관리자, 브로커, 컨설턴트 회사
지역별
북미
유럽
아시아태평양
기타
제6장 경쟁 구도
기업 개요
IBM Corporation
LexisNexis Risk Solutions
Hexaware Technologies Limited
Guidewire Software Inc.
Applied Systems Inc.
Microsoft Corporation
MicroStrategy Incorporated
OpenText Corporation
Oracle Corporation
Sapiens International Corporation
제7장 벤더 시장 점유율
제8장 시장 기회와 향후 동향
ksm
영문 목차
영문목차
The Insurance Analytics Market size is estimated at USD 13.29 billion in 2025, and is expected to reach USD 27.80 billion by 2030, at a CAGR of 15.9% during the forecast period (2025-2030).
Companies can identify dubious claims, fraudulent activities, and behavioral patterns using predictive analytics submitted for further research. This will improve the efficiency of claims, policy, and sales processes helping in sound business decisions. For instance customer lifetime value (CLV/CLTV) tool provides the client's informative insights that enable forecasting the possibility of customer behavior and attitude, policy maintenance, or a policy surrender.
Key Highlights
These solutions are becoming more valuable with AI and machine learning integration. Using AI in the financial sector might boost profitability rates by 31% by 2035, according to a report by Accenture. Additionally, AI will likely make it possible to give tailored financial services to clients, improving the customer experience. As a result, AI-based insurance analytics solutions can help financial organizations cut costs by billions, increase revenues by billions, and decrease fraud. Advanced Analytics (AA) increased the operating profit of the top four performers by 10 to 25 percent in EMEA. They anticipate this impact to grow over the following two years.
With the onset of the COVID-19 crisis, structural changes brought on by turbulence, uncertainty, and weak economic activity had essential ramifications for the insurance sector. These changes compelled insurance companies to rethink how they conducted business and interacted with customers. Also, the need for digital interactions and enhanced risk management for personal and health boosted investments in digital and analytics solutions. As a result, market growth was predicted throughout the study period.
Data reliability and security are significant due to increased connection and distant accessibility. Concerns about nefarious parties getting access to personal data are very high. Historically, insurance companies have yet to be known to make significant expenditures in infrastructure, so purchasing and maintaining pricey security software will hinder the growth of the Insurance Analytics Market.
With the rise in competition in the insurance sector, the need for analytics solutions tends to rise to sustain stiff competition across the global market. Companies are adopting scalable & efficient solutions for managing amplified risk, dealing with catastrophes, and meeting demands of regulatory scrutiny, which are some of the significant factors that propel the adoption of insurance analytics.
Furthermore, as consumers are inclined toward getting online quotes & customized insurance solutions 24/7 from different companies, it creates competition among industry firms. Therefore, an increase in competition is accelerating the adoption of insurance analytics among key players in the market.
Insurance Analytics Market Trends
Increasing Risks And Fraudulent Activities Are Boosting the Adoption Of Insurance Analytics.
Risks from man-made and natural disasters are regularly identified and managed in the insurance sector. The need for integrated risk management, which combines knowledge, control, and optimization of routine company operations, is high due to this uncertain risk. Insurance analytics solutions provide the crucial understanding to enhance risk management at all levels.
86% of insurance companies are creating insurance data analytics systems to provide the most accurate predictions of big data reports. Data analytics enable unprecedented creativity across all product categories and corporate functions. For instance, instead of depending on internal data sources like loss records, auto insurance started working on behavior-based analytics and incorporating credit ratings from credit bureaus into their study.
Due to false claims, insurance firms suffer enormous losses every year. Insurers believe that between 10% to 20% of claims are fraudulent and that less than 20% of fraudulent claims are discovered. It is possible to detect fraudulent activities, suspicious claims, and behavioral patterns using predictive analytics incorporating statistical models for efficient fraud detection.
AI for claims fraud detection is quite beneficial since it can immediately notice patterns, allowing them to identify anomalies and suspicious requests in real-time. Businesses are using AI to speed up the entire insurance claims process and gain access to more advanced fraud detection without adding more staff or spending more money.
The speed at which claims are settled is crucial to determining how effectively an insurance company runs. Many claim-related tasks are processed quickly, and the entire claim-settlement process is streamlined post-adoption of data analytics' excellent abilities to process and analyze huge datasets.
Asia-Pacific to Witness Highest Growth
APAC region's insurance analytics markets are primarily driven by the increased adoption of digital infrastructure due to the growing need for customer and behavioral analytics, machine learning, and algorithm development. For instance, In India, Max Life Insurance launched a real-time analytics solution to identify false medical reports and provide relative health scores for a customer.
Furthermore, populations in the Asia-Pacific region are becoming more urbanized, which brings all the health hazards related to a more sedentary lifestyle. This scenario will urge customers to invest in health insurance plans. Thus there is a vast opportunity for insurers to capture this newly added urban crowd, and data analytics can help study this customer base before issuing them any insurance.
Insurance companies in the region are investing in automating processes with straight-through processing at the back end and digitally enabling distribution channels on the front end. For instance, Prudential collaborated with Google Cloud for its data analytics solution. Through this partnership, protection, health, and savings solutions will be more straightforward and accessible across Asia.
In recent years, most Asia-Pacific markets relaxed their limitations on foreign ownership. Six of seven emerging Asia Pacific markets have permitted foreign investors to control and own a majority interest in domestic insurers.
The laws and regulations for insurers in Asia-Pacific are constantly evolving. These regulatory improvements have focused on policyholder protection, capital preservation, and InsurTech promotion despite the varying degrees of development across various regional nations.
Insurance Analytics Industry Overview
Insurance Companies can use data analytics to learn more about client behavior and deliver customized solutions per user needs. These Analytics providers sign contracts with various companies to help them with Information Technology Software and services. As businesses shift to digital technologies, they have a wider scope of expansion. The insurance analytics market needs to be more cohesive. Players tend to invest in innovating their product offerings to cater to the insurance industry's changing demands.
August 2023 - IBM and FGH Parent, L.P. (with its subsidiaries, "Fortitude Re") announced business has entered into a USD 450 million deal to change Fortitude Re's life insurance policy servicing operations with the implementation of AI technology and other automation tools developed to deliver a best-in-class customer experience for policyholders and insurers.
February 2023 - LexisNexis Risk Solutions has launched LexisNexis Total Property Understanding, a new comprehensive property intelligence solution to help enable U.S. home insurance underwriters to narrow in on properties needing additional evaluation based on risk, capture complete interior, exterior, and aerial data from those properties through a consumer self-guided survey tool, and access AI-enabled insights to fast-track decision making.
Additional Benefits:
The market estimate (ME) sheet in Excel format
3 months of analyst support
TABLE OF CONTENTS
1 INTRODUCTION
1.1 Study Assumptions and Market Definition
1.2 Scope of the Study
2 RESEARCH METHODOLOGY
3 EXECUTIVE SUMMARY
4 MARKET INSIGHTS
4.1 Market Overview
4.2 Industry Attractiveness - Porter's Five Forces Analysis
4.2.1 Bargaining Power of Suppliers
4.2.2 Bargaining Power of Consumers
4.2.3 Threat of New Entrants
4.2.4 Threat of Substitutes
4.2.5 Intensity of Competitive Rivalry
4.3 Assessment of the Impact of COVID-19 on the Industry
4.4 Market Drivers
4.4.1 Increased Adoption of Advanced Technologies
4.4.2 Rise in Competition among the Insurance Sector
4.5 Market Restraints
4.5.1 Stringent Government Regulations
4.5.2 Privacy and Security Concern
5 MARKET SEGMENTATION
5.1 By Component
5.1.1 Tool
5.1.2 Services
5.2 By Business Application (Qualitative Analysis)
5.2.1 Claims Management
5.2.2 Risk Management
5.2.3 Process Optimization
5.2.4 Customer Management and Personalization
5.3 By Deployment Mode
5.3.1 On-premise
5.3.2 Cloud
5.4 By End-User
5.4.1 Insurance Companies
5.4.2 Government Agencies
5.4.3 Third-party Administrators, Brokers, and Consultancies
