보험 분석 시장 규모, 공유 및 산업 분석, 배치 (클라우드 및 온-프레미스), 기업 유형 (대기업 및 중소 기업 (SMES)), 응용 프로그램 (클레임 프로세스 최적화, 사기 탐지 및 위험 평가, 고객 참여 및 기타), 최종 사용자 (보험 회사, 정부 기관) 및 지역 예측, 2025-2022.

글로벌 보험 분석 시장은 2024 년에 1,450 억 달러로 평가되었으며, 시장은 2025 년 1,700 억 달러에서 증가하여 2032 년까지 43.95 억 달러에이를 것으로 예상되며, 예측 기간 동안 14.8%의 CAGR을 나타 냈습니다.

Insurance Analytics는 보험 업계에서 고급 데이터 분석 및 모델링 기술을 사용하여 방대한 양의 데이터에서 귀중한 통찰력을 추출합니다. 이곳은 보험 계약자, 청구, 위험 관리 및 기타 보험 관련 프로세스와 관련된 데이터 수집, 처리 및 해석을 포함합니다. 보험 분석을 채택 할 때의 주요 목표는 의사 결정을 향상시키고, 운영 효율성을 높이고, 효과적으로 위험을 관리하며, 고객 행동에 대한 더 깊은 이해를 개발하는 것입니다.

보험 부문의 경쟁이 증가함에 따라 분석 솔루션의 필요성은 세계 시장에서 경쟁 우위를 점하게하는 경향이 있습니다. 기업은 증가하는 위험을 관리하고 재난에 대응하며 규제 관리 요구 사항을 충족시키기 위해 확장 가능하고 효율적인 솔루션을 채택하고 있습니다. 또한 소비자는 24/7의 다른 회사로부터 온라인 따옴표와 맞춤형 보험 솔루션을받는 경향이 있기 때문에 업계 플레이어간에 경쟁이 발생합니다. 경쟁이 치열 해지면 주요 시장 참가자들 사이에서 보험 분석의 채택이 가속화됩니다. 이것들은 시장 성장을 이끄는 주요 요인 중 일부입니다.

Covid-19 Pandemic은 시장에 중대한 영향을 미쳤습니다. 보험사들은 데이터 중심의 통찰력에 의존하여 보험 업계 내 분석 솔루션에 대한 수요를 급증했습니다. 이 기술은 보험 회사가 전염병이 가져온 고유 한 위험을 평가하고 효과적인 위험 관리를위한 예측 모델을 개발하는 데 영향을 미쳤습니다. 전반적으로, 보험 분석은 Covid-19의 문제를 탐색하고 혁신을 촉진하며 산업 복원력을 향상시키는 데 필수적인 도구로 입증되었습니다.

보험 분석 시장 동향

보험 분석 도구를 통해 인공 지능 (AI) 및 머신 러닝 (ML) 구현 증가를위한 솔루션 수요가 급증

채택의 증가인공 지능 (AI)분석의 머신 러닝 (ML)은 보험 산업을 재구성하고 있습니다. 보험 회사는 이러한 기술의 힘을 활용하여 데이터로부터 더 깊은 통찰력을 얻고 운영을 간소화하며 고객 경험을 향상시키고 있습니다. AI 및 ML 알고리즘은보다 정확한 위험 평가에 사용되므로 보험사가 개인화 된 보험 상품 및 가격 책정 모델을 개발할 수 있습니다. 예를 들어,

• ~ 안에2022 년 6 월AI 및 분석 제공 업체 인 SAS는 전문 소프트웨어, 데이터 및 컨설팅 서비스를 제공하는 Kamakura Corporation을 인수하여 은행, 보험 회사, 자산 관리자 및 연금 기금을 포함한 금융 조직이 다양한 재무 위험을 효과적으로 관리 할 수있게했습니다.

자동화를 통해 클레임 처리가 점점 더 빠르고 효율적으로 증가하여 관리 오버 헤드가 줄어 듭니다. 또한, 이러한 기술은 사기 탐지에 중추적이며 클레임 데이터의 불규칙성을 신속하게 식별합니다. 고객 서비스는 AI 구동으로 혁명을 일으키고 있습니다챗봇즉각적인 지원을 제공하고 전반적인 고객 만족도를 향상시킵니다. 인수 프로세스는 예측 분석으로 인해 더욱 민첩 해지고있어 보험사가 고객의 요구를 사전에 처리 할 수 ​​있습니다.

따라서 위에서 언급 한 요인은 보험 업계의 근본적인 변화를 수정하여보다 데이터 중심, 고객 중심이며 효율적입니다.

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보험 분석 시장 성장 요인

시장 성장을 연료로하는 데이터 중심 의사 결정에 대한 수요가 급증

보험 산업에서 데이터 중심 의사 결정에 대한 요구가 증가하는 것은 중요한 시장 운전자입니다. 보험사는 위험 평가, 인수 프로세스 최적화, 사기 탐지 및 고객 경험 향상에서 엄청난 데이터의 가치를 실현하고 있습니다. 보험 계약자를 통해 생성 된 방대한 양의 데이터,사물 인터넷 (IoT)장치 및 외부 소스는 고객 행동 및 위험 요소에 대한 심층적 인 통찰력을 얻을 수있는 기회를 제공합니다. 따라서 보험 회사는이 데이터를 효과적으로 활용하기 위해 고급 분석 도구 및 플랫폼에 투자하고 있습니다. 예를 들어,

• 업계 전문가에 따르면 보험 전문가 및 기업 분석의 90%가 조직의 디지털 혁신 노력을 주도하는 데있어 보험 분석의 역할을 강조합니다.

또한 규제 요구 사항과 정확한보고의 필요성은 보험 회사가 규정 준수를 위해 분석 솔루션을 채택하도록 장려합니다.

따라서 데이터 중심 및 증거 기반 의사 결정에 대한 수요 증가는 보험 분석 시장 성장을 강화하는 주요 요인입니다.

구속 요인

시장 성장을 방해하기위한 자원 부족과 제한된 기능

보험 산업은 고객 정보, 클레임 데이터, 시장 동향 및 기타를 포함하여 대량의 데이터를 생성합니다. 이 데이터에서 귀중한 통찰력을 관리, 처리 및 추출하는 것은 특히 데이터 분석 기능이 제한된 보험 회사의 경우 복잡 할 수 있습니다. 또한 보험 회사는 엄격한 준수를 요구하는 GDPR과 같은 민감한 고객 정보 및 엄격한 데이터 보호법을 처리합니다. 분석 프로세스가 이러한 규정과 일치하는 동시에 의미있는 통찰력을 제공하려면 상당한 노력과 자원이 필요합니다. 따라서 자원 부족과 상당한 노력은 시장 성장을 제한 할 것으로 예상됩니다.

보험 분석 시장 세분화 분석

배포 분석에 의해

클라우드 기반 솔루션에서 제공하는 이점 부문 성장에 연료를 공급합니다.

우리의 연구에 따르면 배포는 클라우드 및 온 프레미스에서 구현됩니다. 클라우드 배포는 시장을 지배했으며 확장 성을 제공함으로써 예상 기간 내내 최고 CAGR에서 성장할 것으로 예상되며, 보험사는 인프라에서 큰 선결제 요구 사항없이 필요한만큼 분석 기능을 확장 할 수 있습니다. 또한 클라우드 기반 솔루션은 실시간 데이터 처리 및 분석을 제공하며 빠르게 진행되는 보험 업계에서시기 적절한 결정을 내리는 데 중요합니다.

온 프레미스 배포는 제어, 보안 및 사용자 정의를 제공하므로 평균 속도로 증가 할 것으로 예상되지만 더 높은 선행 비용 및 유지 보수 책임이 포함될 수 있습니다. 온-프레미스와 클라우드 기반의 선택은 조직의 특정 요구, 자원 및 규제 요구 사항에 따라 다릅니다.

온 프레미스 배포는 제어, 보안 및 사용자 정의를 제공하므로 평균 속도로 증가 할 것으로 예상되지만 더 높은 선행 비용 및 유지 보수 책임이 포함될 수 있습니다. 온-프레미스와 클라우드 기반의 선택은 조직의 특정 요구, 자원 및 규제 요구 사항에 따라 다릅니다.

엔터프라이즈 유형 분석에 의해

생성 된 데이터의 증가를 처리하는 분석 능력으로 인해 시장을 지배하는 대기업

우리의 연구에 따르면,이 솔루션은 대기업과 중소 기업에서 사용됩니다. 대기업 부문은 방대한 양의 데이터를 처리함에 따라 시장을 지배 할 것으로 예상되며 분석은 위험 평가 및 보험 정확도를 향상시키기 위해이 정보를 이해하는 데 도움이됩니다. 또한 분석을 통해 대기업은 클레임 데이터의 추세와 패턴을 식별하여 사기를보다 효과적으로 감지하여 세그먼트의 성장을 촉진 할 수 있습니다.

반면에, 중소 기업 부문은 정보 중심의 통찰력의 가치를 점차 인식하고 위험을 관리하고 보험보고를 최적화하기 위해 데이터 중심의 통찰력의 가치를 점차 인식함에 따라 보험 부문의 분석에서 가장 높은 비율로 성장할 것으로 예상됩니다. 또한 기술 발전으로 보험 분석 솔루션은 소규모 비즈니스에보다 접근 가능하고 저렴하게 만들었습니다.

응용 프로그램 분석에 의해

사기 활동을 최소화하기 위해 보험 분석을 증가시킵니다. 청구 프로세스 최적화 부문 성장

우리의 연구에 따르면, 시장에는 클레임 ​​프로세스 최적화, 사기 탐지 및 위험 평가, 고객 참여 및 유지 등을 포함한 특정 응용 프로그램이 있습니다. 클레임 프로세스 최적화 부문은 전체 클레임 프로세스를 간소화하고 향상 시키도록 설계되었으므로 일상적인 작업을 자동화하고 사기 청구를 줄임으로써 비용 절감을 초래하기 때문에 가장 높은 시장 점유율을 보유하고 있습니다. 또한 클레임 해결 프로세스를 신속하게하여 고객 만족도를 크게 향상시켜 정책 갱신이 증가합니다.

고객 참여 및 유지 부문은 보험 회사가 경쟁 환경에서 고객 중심 전략의 중요한 역할을 점차 인식함에 따라 가장 높은 비율로 성장할 것으로 예상됩니다. 고객 행동, 선호도 및 요구를 이해하기 위해 분석을 더 잘 활용함으로써 보험사는 자신의 제품, 커뮤니케이션 및 서비스를 조정하여보다 개인화되고 매력적인 경험을 창출 할 수 있습니다. 또한 이러한 도구를 사용하면 보험 회사가 고객이 적극적으로 이어질 수있는 잠재적 인 문제를 식별 할 수 있습니다. 불만족의 신호를 감지함으로써 보험사는시기 적절하고 관련성있는 오퍼링에 개입하여 고객 만족도 및 유지율을 향상시킬 수 있습니다.

최종 사용자 분석으로

이 보고서가 비즈니스 최적화에 어떻게 도움이 되는지 알아보려면, 애널리스트와 상담

보험 회사 부문 성장을 주도하기 위해 위험 관리 및 고객 만족에 대한 분석 사용 증가

우리의 연구에 따르면, 시장에는 보험 회사, 정부 기관 및 기타를 포함한 특정 최종 사용자가 있습니다. 보험 회사 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 시장 점유율을 보유하고 있습니다. 보험 회사 부문은 위험 평가, 가격, 클레임 처리 및 고객 서비스에 관한 정보에 근거한 결정을 내리기 위해 데이터에 크게 의존함에 따라 보험 회사 부문은 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다. 이 도구는 보험사가 방대한 데이터 리포지토리에서 귀중한 통찰력을 추출하여보다 정확한 인수 및 강화 된 위험 관리를 가능하게하며 최적화 된 가격 책정을 통해 수익성을 향상 시키며 사기를 줄일 수 있습니다.

지역 통찰력

우리의 보고서에 따르면, 시장은 북미, 남미, 유럽, 중동 및 아프리카 및 아시아 태평양을 포함한 5 개 지역에서 연구됩니다. 이 지역은 더 많은 국가로 분류됩니다.

이 시장의 지역 분석에 대한 추가 정보를 얻으려면, 무료 샘플 다운로드

북미는 보험 회사가 잠재적 위험을 평가하고 보험 계약자 안보를 사전에 향상시키기 위해 분석 도구를 활용함에 따라 시장 점유율이 가장 높습니다. 이러한 고급 도구는 광범위한 데이터 조사 및 세심한 처리를 위해서도 해당 지역의 확장을 주도하는 정확한 의사 결정 통찰력을 제공하기 위해 필요합니다. 또한, 보험 부문의 최첨단 분석에 대한 실질적인 기술 발전과 투자는 보험 분석 시장 점유율에 크게 기여합니다. 예를 들어,

• ~ 안에2023 년 5 월분석 솔루션 제공 업체 인 SAS는 3 년 동안 10 억 달러를 투자하여 산업의 특정 요구 사항을위한 강화 된 분석 솔루션을 개발할 계획이었습니다. 또한 SAS는 은행, 보험, 정부, 소매, 의료, 제조, 통신/미디어 등의 산업 문제에 맞는 솔루션을 제공하는 데 중점을 둘 것입니다. 

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아시아 태평양은 가장 빠르게 성장하는 지역으로, 정부가 고급 분석 도구를 통해 적극적으로 보험 부문을 승인하고 늘려서 사업 수익을 향상시킵니다. 이 지역은 보험 기술의 신속한 채택으로 인해 성장이 가속화 될 예정입니다. 또한 강력한 경제 확장, 빠른 디지털화 및 클라우드 기반 서비스의 광범위한 채택은이 지역 시장에 상당한 성장 기회를 제공합니다.

유럽은 보험 부문 내에서 지속적인 기술 발전으로 인해 두드러지고 있습니다. 보험 회사, 정부 기관, 당사자 관리자, 중개인 및 컨설팅은 위험 관리를위한 보험 분석 기술을 점점 채택하고 있습니다. 이러한 추세는 분석 도구를 사용하여 규제 위험을 완화하고 청구 처리 비용을 줄여 지역의 산업 성장에 기여하는 유럽 보험 회사의 추가로 촉진됩니다.

남아메리카와 중동 및 아프리카는이 지역의 보험 분석이 여전히 발전함에 따라 느리게 성장할 것으로 예상되며, 국가는 보험 산업에서 분석을 활용하는 것의 중요성을 인식하기 시작했습니다.

주요 업계 플레이어

주요 플레이어는 시장 위치를 ​​강화하기 위해 신제품을 출시합니다.

이 시장의 주요 업체는 고객의 요구를 충족시키기위한 고급 솔루션을 적극적으로 만들고 있으며 기존 제품 포트폴리오를 향상시켜 유연한 솔루션을 제공하는 데 중점을 둡니다. 또한이 조직은 사전에 공동 작업, 인수 및 파트너십을 추구하여 제품 오퍼링을 강화합니다.

보험사는 데이터 분석을 사용하여 고객 행동에 대해 자세히 알아보고 자신의 요구에 맞는 솔루션을 제공 할 수 있습니다. 이 분석 제공 업체는 IT 소프트웨어 및 서비스를 지원하기 위해 다양한 회사와 계약을 체결합니다. 기업이 디지털 기술로 전환함에 따라 확장 및 보험 분석 솔루션의 여지가 더 일관성이 있어야합니다. 플레이어는 보험 업계의 변화하는 요구를 충족시키기 위해 제품 제공의 혁신에 투자하는 경향이 있습니다.

상단 목록 보험분석 :

• IBM Corporation (미국)
• Tableau Software, LLC(우리를.)
• Wipro(인도)
• LexisNexis Risk Solutions (미국)
• Vertafore, Inc. (미국)
• SAS Institute Inc.(우리를.)
• Verisk Analytics, Inc. (미국)
• ExlService Holdings, Inc.(우리를.)
• Altair Engineering Inc. (미국)
• Moody 's Analytics, Inc. (미국)

주요 산업 개발

• 2024 년 1 월 :Insurity는 재산 및 사상자 보험 회사의 의사 결정에 혁명을 일으킬 것이라고 주장하는 AI 기반 분석 솔루션을 발표했습니다. Insisity의 분석 솔루션은 네트워크 운영자에게 포트폴리오에 대한 신뢰할 수있는 통찰력을 높이고 손실 비율을 향상 시키며 더 깊은 세분화를 가능하게합니다.
• 2023 년 8 월 :IBM 및 FGH Parent, L.P. (자회사“Fortitude Re”)는 Fortitude Re의 생명 보험 정책을 변화 시켰습니다. 그것은 최고 수준의 성능을 달성하기 위해 개발 된 다른 자동화 도구 및 AI 기술을 구현하여 서비스 운영에 도움이 될 것입니다.
• 2023 년 6 월 :Ipipeline과 Vertafore는 보험 회사 및 독립 대리인의 생명 보험 분배를 단순화하기 위해 힘에 합류했습니다. 이 파트너십은 생명 보험 정책을 제공하는 프로세스를 간소화하고 개선하여 관련된 모든 당사자에게보다 효율적이고 액세스 할 수 있도록하는 것을 목표로합니다.
• 2023 년 6 월 :Verisk는 이스라엘의 Kyndryl Technology와 협력하여 고급 보험 사기 분석 솔루션을 공개했습니다. 이 혁신 솔루션은 Kyndryl의 강력한 클라우드 컴퓨팅 기능과 Veriks의 광범위한 도메인 지식을 결합하여 이스라엘의 필수 보험 구성 요소 인 신체 부상과 관련된 신체 부상과 관련된 새로운 자동차 보험 청구에 빠르게 액세스 할 수 있습니다. 주요 목표는 잠재적 사기 지표를 식별하는 것입니다.
• 2023 년 4 월 :Guidewire는 Garmisch 솔루션을 도입하여 개발자를위한 가이드 와이어 클라우드 콘솔을 통해 셀프 서비스 도구를 제공하여 보험 회사가 디지털 클레임 프로세스를 신속하게 설정할 수 있도록합니다. Garmisch에는 주요 글로벌 데이터 플랫폼을위한 즉시 사용 가능한 커넥터가 포함되어 있으며 조직의 통찰력에 대한 액세스 속도를 높입니다.
• 2023 년 4 월 :Verisk는 보험 상품 혁신을 변화시키는 혁신적인 RAAS (Service) 솔루션을 도입했습니다. 이 클라우드 기반 등급 엔진은 보험 회사가 상당한 시간 수집 및 업데이트 등급을 투자 할 필요가 없습니다. 대신, 보험사는 API를 통해 Verik에 관련 등급 입력을 제공합니다. 이 접근법은 등급 프로세스를 간소화하고 현대화하여 보험사의 효율성을 향상시킵니다.
• 2023 년 3 월 :LexisNexis Risk Solutions는 AI 중심의 주택 보험 솔루션을 업그레이드하여 주택 보험의 인수 과정을 강화하고 가속화했습니다. 그들의 목표는 데이터와 고급 분석을 활용하여 비즈니스 및 정부 조직이 위험을 완화하고 더 나은 결정을 내리고 궁극적으로 개인에게 혜택을주는 데 도움이되는 귀중한 통찰력을 제공하는 것입니다.

보고서 적용 범위

이 보고서는 시장에 대한 자세한 분석을 제공하며 주요 회사, 제품/서비스 유형 및 제품의 주요 응용 프로그램과 같은 주요 측면에 중점을 둡니다. 또한이 보고서는 시장 동향에 대한 통찰력을 제공하고 주요 산업 개발을 강조합니다. 위의 요인들 외에도이 보고서는 최근 몇 년간 시장의 성장에 기여한 몇 가지 요소를 포함합니다.

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보고 범위 및 세분화