Büyük Veri, maliyetleri düşürerek, müşterileri daha verimli bir şekilde hedefleyerek ve korumanın yeni yollarını bularak sigorta sektörünü etkiler. Sigorta şirketleri, müşteriler için en iyi kararı vermek için Büyük Veriyi kullanıyor. Bunu yapmanın bir yolu, bir arabanın kazaya karışma olasılığının olup olmadığını belirlemek için kullanım, mesafe ve hava koşulları gibi faktörleri göz önünde bulunduran tahmine dayalı analitiktir. Toplanan bu verilerle sigorta şirketleri, sürücülere primlerinde indirimler sunabilir veya onlara başka türlü bilmedikleri oto güvenlik özellikleri gibi ürünler sağlayabilir.
Sigorta şirketlerinin Büyük Veriyi kullanmalarının bir başka yolu da pazarlama çabalarında ince ayar yapmaktır. Etkili reklam, insanların sigorta ürünleri satın almasının en önemli nedenlerinden biridir. Başarılı sigorta şirketleri, odağı ürün temelli bir yaklaşımdan müşteri merkezli bir yaklaşıma kaydırmaları gerektiğini biliyorlar. Her bireyin ihtiyaç ve isteklerine uygun ürün ve hizmetler sağlamak için müşterileri hakkında büyük miktarda veriyi analiz edebilirler. Bu yeni stratejiler, sigorta şirketlerinin büyük veriden önce mümkün olmayan daha fazla gelir elde etmelerini sağlıyor.
Büyük Veri, sigorta şirketlerinin günümüzde nasıl iş yaptıkları üzerinde dönüştürücü bir etkiye sahip çünkü daha hızlı ve daha bilinçli kararlar almalarını sağlıyor. Büyük veri analitiği kullanan işletmeler için boru hattından aşağı inecek olan trendler Twitter ve Facebook, kendi şirketlerini büyütmek için Büyük Veriyi başarıyla kullanan sosyal medya devleridir. Örneğin Twitter, daha hedefli ve alakalı bir reklamcılık çözümü sunmak için Büyük Veri'yi kullanabildi. Bir kişinin profiline bakılarak veriler, yaptıkları veya hoşlanmadıkları şeylere göre potansiyel müşteri segmentlerini belirlemek için kullanılabilir. Twitter daha sonra bu segmentleri kendileriyle alakalı bir ürün veya hizmeti tanıtmak için kullanabilir.
Sigorta işinde boru hattından aşağı inecek olan bir diğer eğilim, gelecekteki eylemleri daha verimli bir şekilde planlamak için tahmine dayalı analitiği kullanmaktır. Tahmine Dayalı Analitik, geçmiş davranışlardan alınan kalıpların gelecek için olası sonuçlara tahmin edildiği bir yöntemdir. Bu bilgilere sahip olarak, sigortacılar gelecekteki olası zorluklara daha iyi hazırlanacak ve daha bilinçli seçimler yaparak maliyetleri azaltacaktır. Örneğin, bir sigorta şirketi, bir kasırgayı meydana gelmeden birkaç gün önce tahmin etmek ve oranlarını buna göre ayarlamak için Büyük Veri'yi kullanabilir. Ardından, kasırga vurduğunda, sigorta şirketi bu felaketten etkilenen müşterilerini maddi olarak tazmin etmeye hazırdır.
Başka bir örnekte, bir sigorta şirketi, belirli bir posta kodunun poliçelerini yenileme olasılığının bulunmadığını keşfetmek için Büyük Veri'yi kullanabilir. Buna karşılık, başka bir şey yapmadan önce yenilemelerini sağlamak için bu müşterilere önceden ulaşabilirler. Müşteriler poliçelerini yenilemedikleri için işlerini kaybetmek yerine, sigorta şirketi bunu en başta durdurabilir. Büyük Verinin bir sigortacının kârlılığını nasıl iyileştirebileceğinin son örneği, diğer harici veri kümeleriyle çalışmaktır. Sigortacılar bu bilgileri gelecekteki tazminat taleplerini etkileyebilecek risk faktörlerini belirlemek için kullanabilirler. Sigorta şirketleri, bu bilgileri risk modelleriyle birlikte kullanarak, ödemeleri gereken hasar sayısını azaltacak ve bu süreçte paradan tasarruf edecek daha iyi kararlar alabilirler.
Büyük veri analitiğini benimsemek için daha sonraya kadar bekleyen kuruluşlar, onu şimdi benimseyen kuruluşlarla makul bir şekilde rekabet etmek için yeterli zamana veya kaynağa sahip olamama olasılığıyla karşı karşıyadır. Sonuç olarak, bu teknolojiyi benimsemeyi bekleyen kuruluşlar, emsallerine göre daha az karlı, daha maliyetli ve daha az rekabetçi olacaktır. Halihazırda teknolojiyi benimsemiş olan işletmeler, kârlılıklarını, müşteri değer tekliflerini ve genel gelir artışlarını önemli ölçüde iyileştirmiştir. Buna ek olarak, azaltılmış bir personel sayısıyla çalışmakta daha verimli oldular.