Elevate the power of your work
Získejte konzultaci zdarma
Pojišťovny mohou při nakládání s osobními údaji postupovat buďto proaktivně nebo reaktivně.
Pojišťovny disponují velkým množstvím údajů o klientech a pojistných smlouvách napříč různými odděleními. Problém spočívá v tom, že data jsou často uložena v různých souborech a na mnoha počítačích a serverech firemní sítě. Pojišťovny mohou při nakládání s osobními údaji postupovat buďto proaktivně nebo reaktivně. Být proaktivní znamená zjistit, kde se všechna data nacházejí a plně porozumět případným rizikům. Reaktivní přístup oproti tomu znamená počkat na konkrétní požadavky o přístup k datům a poté vyhledat, kde se požadované údaje o pojistné smlouvě nebo zákazníkovi nacházejí ve všech dostupných datových zdrojích.
“Velká data” jsou v oboru pojišťovnictví důležitější než kdy dříve. Pojišťovny disponují historickými daty o nárocích držitelů pojistek i podrobnými informacemi o pojištěném majetku (u pojistek škod na majetku), uchovávají osobní identifikovatelné informace (PII) o věku pojištěné osoby a rodinných příslušnících, ale také údaje o platbách – včetně údajů o bankovních nebo platebních kartách, které je nutné chránit před útoky hackerů. Životní a zdravotní pojišťovny disponují osobními údaji o zdraví pojištěnců, které musí být chráněny před hackery nejen v duchu dobré obchodní praxe, ale také z důvodu ochrany před nákladnými pokutami a sankcemi nebo ztrátou reputace.
Pojišťovny čelí několika výzvám při vyhledávání dat a ochraně citlivých informací. Data zpravidla bývají uložena na mnoha různých místech a velká část z nich není strukturovaná a tříděná, takže i během jednoduchého vyhledávání není možné je nalézt. Informace o platbách zákazníků se obvykle nacházejí v počítači nebo na serveru určenému k tomuto účelu. Totéž platí pro údaje o pohledávkách, přičemž údaje o zákaznících související s marketingem se mohou nacházet v dalším počítači nebo na jiném serveru. Kromě toho také mohou existovat samostatné soubory pro každého zákazníka. Pojišťovna potřebuje mít na požádání ke všem relevantním údajům rychlý přístup. To by ale mělo být možné pouze způsobem, který současně ochrání soukromí pojištěnce.
Pojišťovny mohou při vyhledávání osobních údajů a zajišťování jejich bezpečnosti postupovat dvěma způsoby:
Proaktivní přístup chrání pojišťovny před momentem překvapení, pokud jsou například požadovány chybějící soubory nebo v závažnějším případě, je-li zjištěno, že údaje PII jsou sice zabezpečené v pasivní fázi, ale ne při jejich vyvolání. Proaktivní přístup při vyhledávání údajů může pojišťovnám také pomoci identifikovat informace o pojistných smlouvách, které už nejsou potřeba a mohou být ze serverů odstraněny.
Přestože proaktivní přístup má nesporné výhody, pojišťovny většinou nedisponují nejnovějšími technologiemi a IT profesionály, kteří by celý proces interně zajistili.
Aby bylo zpřístupněno opravdu bezpečné uchovávání dat, je potřeba využívat klasifikaci založenou na “machine learning”, která odkryje a využije hluboko ukrytá data, a současně aplikovat neuronové sítě a technologii “deep learning” k získání poznatků z dat využitelných v různých segmentech trhu. Technologie pro vyhledávání a ukládání dat by také měla snižovat rizika automatickým uplatňováním a zaváděním zásad uchování, ochrany soukromí a bezpečnosti.
Takto komplexní schopnosti však spadají mimo možnosti zastaralých technologií většiny pojišťoven. Dalším problémem je, že IT zaměstnanci pojišťoven obvykle nemají dostatečně odborné znalosti, aby nové technologie, potřebné k proaktivnímu přístupu zacházení s daty, připojili ke stávajícímu řešení.
Aby pojišťovny dokázaly čelit výzvám spojeným s velkými objemy dat v pojišťovnictví, měly by spolupracovat se zkušeným partnerem, který rozumí nuancím všech zákonů na ochranu osobních údajů a disponuje řešením pro rychlou identifikaci trendů v oblasti správy dat i všech relevantních informací pro požadavky na vyhledání dat. V konečném důsledku tento přístup zajistí větší efektivitu a díky automatizaci sníží náklady.
Získejte konzultaci zdarma