보험 분석 시장 규모, 점유율 및 산업 분석, 배포별(클라우드 및 온프레미스), 기업 유형별(대기업 및 중소기업(SME)), 애플리케이션별(청구 프로세스 최적화, 사기 탐지 및 위험 평가, 고객 참여 및 유지 등), 최종 사용자별(보험사, 정부 기관 등) 및 지역 예측, 2024~2032년

세계 보험 분석 시장 규모는 2023년 126억 5천만 달러로 평가되었으며, 2024년 145억 5천만 달러에서 2032년 447억 7천만 달러로 성장하여 예측 기간(2024~2032년) 동안 연평균 성장률(CAGR) 15.1%를 나타낼 것으로 예상됩니다. . 보험 분석은 보험 업계의 고급 데이터 분석 및 모델링 기술을 사용하여 방대한 양의 데이터에서 귀중한 통찰력을 추출합니다. 여기에는 보험 계약자, 청구, 위험 관리 및 기타 보험 관련 프로세스와 관련된 데이터 수집, 처리 및 해석이 포함됩니다. 보험 분석을 채택하는 주요 목표는 의사 결정을 강화하고, 운영 효율성을 개선하고, 위험을 효과적으로 관리하고, 고객 행동에 대한 더 깊은 이해를 발전시키는 것입니다.

보험 부문의 경쟁이 심화됨에 따라 글로벌 시장에서 경쟁 우위를 확보하기 위해 분석 솔루션에 대한 필요성이 높아지는 경향이 있습니다. 기업에서는 증가하는 위험을 관리하고 재해에 대응하며 규제 관리 요구 사항을 충족하기 위해 확장 가능하고 효율적인 솔루션을 채택하고 있습니다. 더욱이, 소비자가 연중무휴 24시간 내내 다양한 ​​회사로부터 온라인 견적과 맞춤형 보험 솔루션을 받는 경향이 있기 때문에 업계 플레이어들 사이에 경쟁이 발생합니다. 경쟁이 치열해지면서 주요 시장 참여자들 사이에서 보험 분석 채택이 가속화되고 있습니다. 이는 시장 성장을 이끄는 주요 요인 중 일부입니다.

코로나19 팬데믹은 시장에 큰 영향을 미쳤습니다. 보험사는 데이터 기반 통찰력에 의존했고, 이로 인해 보험 업계 내에서 분석 솔루션에 대한 수요가 급증했습니다. 이 기술은 보험사가 팬데믹으로 인한 고유한 위험을 평가하고 효과적인 위험 관리를 위한 예측 모델을 개발하는 데 도움을 주는 데 큰 영향을 미쳤습니다. 전반적으로 보험 분석은 보험사가 코로나19로 인한 과제를 해결하고 혁신을 촉진하며 업계 회복력을 강화하는 데 필수적인 도구임이 입증되었습니다.

보험 분석 시장 동향

솔루션 수요 급증을 위해 보험 분석 도구를 사용한 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 구현 확대

인공지능(AI) 및 머신러닝 도입 증가 (ML) 분석 분야는 보험 산업을 재편하고 있습니다. 보험사는 이러한 기술의 힘을 활용하여 데이터에서 더 깊은 통찰력을 얻고, 운영을 간소화하며, 고객 경험을 향상시키고 있습니다. 보다 정확한 위험 평가를 위해 AI 및 ML 알고리즘이 사용되므로 보험사는 맞춤형 보험 상품 및 가격 책정 모델을 개발할 수 있습니다. 예를 들어,

• 2022년 6월, AI 및 분석 제공업체인 SAS는 전문 소프트웨어, 데이터, 컨설팅 서비스를 제공하여 은행, 보험 회사를 포함한 금융 기관을 지원하는 Kamakura Corporation을 인수했습니다. , 자산운용사, 연기금 등 다양한 금융 리스크를 효과적으로 관리할 수 있습니다.

청구 처리는 자동화를 통해 더욱 빠르고 효율적이 되어 관리 오버헤드를 줄입니다. 또한 이러한 기술은 사기 탐지에 중추적인 역할을 하며 청구 데이터의 불규칙성을 신속하게 식별합니다. 즉각적인 지원을 제공하고 전반적인 고객 만족도를 향상시키는 AI 기반 챗봇을 통해 고객 서비스가 혁신을 이루고 있습니다. 예측 분석을 통해 보험사 프로세스가 더욱 민첩해지고 있어 보험사가 고객 요구 사항을 사전에 해결할 수 있습니다.

따라서 위에서 언급한 요소는 보험 업계의 근본적인 변화를 수정하여 보험 업계를 더욱 데이터 중심적이고 고객 중심적이며 효율적으로 만들고 있습니다.

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보험 분석 시장 성장 요인

시장 성장을 촉진하기 위한 데이터 기반 의사결정에 대한 수요 급증

보험 업계에서 데이터 기반 의사결정에 대한 필요성이 증가하는 것은 중요한 시장 동인입니다. 보험사는 위험 평가, 인수 프로세스 최적화, 사기 탐지, 고객 경험 향상에 있어 막대한 데이터의 가치를 깨닫고 있습니다. 보험 계약자, 사물 인터넷(IoT)을 통해 생성되는 방대한 양의 데이터 기기 및 외부 소스를 통해 고객 행동 및 위험 요소에 대한 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있는 기회를 제공합니다. 따라서 보험 회사는 이 데이터를 효과적으로 활용하기 위해 고급 분석 도구 및 플랫폼에 투자하고 있습니다. 예를 들어,

• 업계 전문가에 따르면 보험 전문가와 기업 분석의 90%는 조직의 디지털 혁신 노력을 추진하는 데 있어 보험 분석의 역할을 강조합니다.

또한 규제 요건과 정확한 보고의 필요성으로 인해 보험 회사는 규정 준수를 위한 분석 솔루션을 채택하고 있습니다.

따라서 데이터 기반 및 증거 기반 의사결정에 대한 수요 증가는 보험 분석 시장 성장을 촉진하는 주요 요인입니다.

제약 요인

시장 성장을 저해하는 리소스 부족 및 제한된 기능

보험 업계는 고객 정보, 청구 데이터, 시장 동향 등을 포함하여 막대한 양의 데이터를 생성합니다. 특히 데이터 분석 기능이 제한된 보험 회사의 경우 이 데이터에서 귀중한 통찰력을 관리, 처리 및 추출하는 것이 복잡할 수 있습니다. 또한 보험 회사는 민감한 고객 정보와 엄격한 준수를 요구하는 GDPR과 같은 엄격한 데이터 보호법을 다루고 있습니다. 의미 있는 통찰력을 제공하는 동시에 이러한 규정에 부합하는 분석 프로세스를 보장하려면 상당한 노력과 리소스가 필요합니다. 따라서 자원 부족과 상당한 노력으로 인해 시장 성장이 제한될 것으로 예상됩니다.

보험 분석 시장 세분화 분석

배포 분석 기준

세그먼트 성장을 촉진하기 위해 클라우드 기반 솔루션이 제공하는 이점

우리 연구에 따르면 배포는 클라우드와 온프레미스에서 구현됩니다. 클라우드 배포는 시장을 지배했으며, 확장성을 제공하므로 보험사가 인프라에 대한 대규모 사전 요구 사항 없이 필요에 따라 분석 기능을 확장할 수 있으므로 예상 기간 동안 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 또한 클라우드 기반 솔루션은 실시간 데이터 처리 및 분석을 제공하며 빠르게 변화하는 보험 업계에서 시기적절한 결정을 내리는 데 매우 중요합니다.

기업별 type 분석

증가하는 데이터 생성량을 처리할 수 있는 분석 능력으로 인해 대기업이 시장을 장악

우리의 연구에 따르면 이 솔루션은 대기업과 중소기업에서 사용됩니다. 대기업 부문은 방대한 양의 데이터를 처리하고 분석을 통해 이 정보를 이해하여 위험 평가 및 보험 인수 정확성을 향상시키므로 시장을 지배할 것으로 예상됩니다. 또한 분석을 통해 대기업은 청구 데이터의 추세와 패턴을 식별하고 사기를 보다 효과적으로 감지하여 해당 부문의 성장을 촉진할 수 있습니다.

한편, 중소기업 부문은 정보에 입각한 의사 결정을 내리고, 위험을 관리하고, 보험 보고를 최적화합니다. 또한, 기술 발전으로 인해 소규모 기업이 보험 분석 솔루션에 더 쉽게 접근하고 저렴하게 사용할 수 있게 되었습니다.

애플리케이션 분석별

청구 급증 프로세스 최적화 세그먼트 성장을 위해 사기 활동을 최소화하기 위한 보험 분석 사용 증가

우리 연구에 따르면 시장에는 청구 프로세스 최적화, 사기 탐지 및 위험 평가, 고객 참여 및 유지 등을 포함한 특정 애플리케이션이 있습니다. 청구 프로세스 최적화 부문은 전체 청구 프로세스를 간소화하고 향상하도록 설계되어 일상적인 작업을 자동화하고 사기 청구를 줄여 비용을 절감하도록 설계되어 가장 높은 시장 점유율을 차지하고 있습니다. 또한 청구 정산 절차를 신속하게 처리하여 고객 만족도를 크게 향상시켜 정책 갱신을 늘립니다.

보험사들이 경쟁 환경에서 고객 중심 전략의 중요한 역할을 점점 더 인식함에 따라 고객 참여 및 유지 부문은 가장 높은 비율로 성장할 것으로 예상됩니다. 보험사는 고객 행동, 선호도, 요구사항을 더 잘 이해하기 위해 분석을 활용함으로써 상품, 커뮤니케이션, 서비스를 맞춤화하여 더욱 개인화되고 매력적인 경험을 창출할 수 있습니다. 또한 이러한 도구를 통해 보험 제공업체는 고객 이탈로 이어질 수 있는 잠재적인 문제를 사전에 식별할 수 있습니다. 보험사는 불만족 신호를 감지하여 시의적절하고 관련성이 높은 서비스에 개입하여 고객 만족도와 유지율을 높일 수 있습니다.

최종 사용자 분석 기준

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위험 관리 및 고객 만족을 위한 분석 사용 증가로 보험 회사 부문 성장 촉진

우리 연구에 따르면 시장에는 보험 회사, 정부 기관 등을 포함한 특정 최종 사용자가 있습니다. 보험 회사 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 시장 점유율을 보유하고 있습니다. 보험 회사는 위험 평가, 가격 책정, 청구 처리 및 고객 서비스와 관련하여 정보에 근거한 결정을 내리기 위해 데이터에 크게 의존함에 따라 보험 회사 부문이 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다. 이러한 도구를 사용하면 보험사는 방대한 데이터 저장소에서 귀중한 통찰력을 추출하여 보다 정확한 보험 인수와 향상된 위험 관리를 지원하고, 최적화된 가격 책정을 통해 수익성을 개선하고, 사기를 줄일 수 있습니다.

정부 기관은 운영 개선, 비용 절감, 대중에게 더 나은 서비스 제공을 위해 점점 더 보험 분석을 채택하고 있기 때문에 두 번째로 큰 점유율을 차지하고 있습니다.

지역적 통찰력

보고서에 따르면 시장은 북미, 남미, 유럽, 중동 및 아프리카, 아시아 태평양을 포함한 5개 지역에 걸쳐 연구됩니다. 이들 지역은 주요 국가로 분류됩니다.

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보험사가 잠재적인 위험을 평가하고 보험 계약자 보안을 사전에 강화하기 위해 분석 도구를 활용함에 따라 북미 지역은 가장 높은 시장 점유율을 차지하고 있습니다. 이러한 고급 도구는 해당 지역의 확장을 주도하는 정확한 의사 결정 통찰력을 얻기 위해 광범위한 데이터 조사와 세심한 처리에 필요합니다. 또한 보험 부문 내 최첨단 분석에 대한 상당한 기술 발전과 투자는 보험 분석 시장 점유율에 크게 기여합니다. 예를 들어,

• 2023년 5월, 분석 솔루션 제공업체인 SAS는 산업별 요구 사항에 맞는 향상된 분석 솔루션을 개발하기 위해 3년 동안 10억 달러를 투자할 계획이었습니다. 또한 SAS는 은행, 보험, 정부, 소매, 의료, 제조, 통신/미디어 등 업계 과제에 대한 맞춤형 솔루션을 제공하는 데 주력할 것입니다.

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아시아 태평양은 정부가 고급 분석 도구를 통해 보험 부문을 적극적으로 지지하고 육성하여 궁극적으로 비즈니스 수익을 높이는 가장 빠르게 성장하는 지역입니다. 이 지역은 보험 기술의 신속한 채택으로 인해 성장이 가속화될 것으로 예상됩니다. 또한 강력한 경제 확장, 급속한 디지털화, 클라우드 기반 서비스의 광범위한 채택은 이 지역 시장에 상당한 성장 기회를 제공합니다.

유럽은 보험 부문의 지속적인 기술 발전으로 두각을 나타내고 있습니다. 보험 회사, 정부 기관, 정당 관리자, 중개인 및 컨설팅 회사는 위험 관리를 위해 보험 분석 기술을 점점 더 많이 채택하고 있습니다. 이러한 추세는 규제 위험을 완화하고 청구 처리 비용을 줄이기 위해 분석 도구를 사용하는 유럽 보험 회사에 의해 더욱 가속화되어 지역 산업 성장에 기여하고 있습니다.

남미, 중동 및 아프리카는 보험 분석이 계속 발전하고 있으며 국가들이 보험 업계에서 분석 활용의 중요성을 인식하기 시작하면서 천천히 성장할 것으로 예상됩니다.

보험 분석 시장의 주요 회사 목록

주요 기업, 시장 지위 강화를 위해 신제품 출시

이 시장의 주요 업체들은 고객 요구에 부응하기 위해 적극적으로 고급 솔루션을 만들고 있으며, 유연한 솔루션을 제공하기 위해 기존 제품 포트폴리오를 강화하는 데 주력하고 있습니다. 또한 이러한 조직은 제품 제공을 강화하기 위해 적극적으로 협업, 인수, 파트너십을 추구합니다.

보험사는 데이터 분석을 사용하여 고객 행동에 대해 자세히 알아보고 고객의 요구 사항에 맞는 솔루션을 제공할 수 있습니다. 이러한 분석 제공업체는 IT 소프트웨어 및 서비스를 지원하기 위해 다양한 회사와 계약을 체결합니다. 기업이 디지털 기술로 전환함에 따라 확장의 여지가 더 많아지고 보험 분석 솔루션은 더욱 일관성을 갖춰야 합니다. 플레이어는 보험 업계의 변화하는 요구 사항을 충족하기 위해 제공되는 상품의 혁신에 투자하는 경향이 있습니다.

소개된 주요 회사 목록:

• IBM Corporation(미국)


• Tableau Software, LLC(미국)


• Wipro(인도)


• LexisNexis Risk Solutions(미국)


• Vertafore, Inc.(미국)


• SAS Institute Inc.(미국)
  
• Verrisk Analytics, Inc.(미국)


• ExlService Holdings, Inc.(미국)< /li>
  
• Altair Engineering Inc.(미국)


• Moody's Analytics, Inc.(미국)

주요 산업 발전:

• 2024년 1월: Insurity는 손해 보험 회사의 의사 결정에 혁명을 가져올 것이라고 주장하는 AI 기반 분석 솔루션을 발표했습니다. Insurity의 분석 솔루션은 네트워크 운영자에게 포트폴리오에 대한 더 높은 수준의 신뢰할 수 있는 통찰력을 제공하고 손해율을 개선하며 심층적인 세분화를 가능하게 합니다.


• 2023년 8월: IBM과 FGH Parent, L.P.(자회사 'Fortitude Re' 포함)는 Fortitude Re의 생명 보험 정책을 혁신했습니다. 최고 수준의 성능을 달성하기 위해 개발된 다른 자동화 도구 및 AI 기술의 구현을 통해 서비스 운영에 도움이 될 것입니다.


• 2023년 6월: iPipeline과 Vertafore가 힘을 합쳐 보험사 및 독립 대리점을 위한 생명 보험 배포를 단순화했습니다. 이 파트너십의 목표는 생명 보험 상품 제공 프로세스를 간소화하고 개선하여 관련된 모든 당사자가 보다 효율적이고 접근 가능하도록 만드는 것입니다.


• 2023년 6월: 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 요소인 신체 부상과 관련된 새로운 자동차 보험 청구에 신속하게 액세스할 수 있습니다. 주요 목표는 잠재적인 사기 지표를 식별하는 것입니다.


• 2023년 4월: Guidewire는 개발자를 위한 Guidewire Cloud Console을 통해 셀프 서비스 도구를 제공하는 Garmisch 솔루션을 출시하여 보험 회사가 디지털 청구 프로세스를 신속하게 구축할 수 있도록 했습니다. Garmisch에는 주요 글로벌 데이터 플랫폼에 바로 사용할 수 있는 커넥터가 포함되어 있어 조직이 통찰력에 더 빠르게 접근할 수 있습니다.


• 2023년 4월: Verisk는 보험 상품 혁신을 변화시키는 혁신적인 RaaS(Rating-as-a-Service) 솔루션을 출시했습니다. 이 클라우드 기반 등급 엔진을 사용하면 보험사가 등급을 수집하고 업데이트하는 데 상당한 시간을 투자할 필요가 없습니다. 대신 보험사는 API를 통해 Verik에 관련 등급 입력을 제공합니다. 이러한 접근 방식은 평가 프로세스를 간소화하고 현대화하여 보험사의 효율성을 향상시킵니다.


• 2023년 3월: LexisNexis Risk Solutions는 AI 기반 주택 보험 솔루션을 업그레이드하여 주택 보험 인수 절차를 개선하고 가속화했습니다. 이들의 목표는 데이터와 고급 분석을 활용하여 기업과 정부 조직이 위험을 완화하고 더 나은 결정을 내리도록 지원하여 궁극적으로 개인에게 도움이 되는 귀중한 통찰력을 제공하는 것입니다.

보고서 범위

인포그래픽 표현 Insurance Analytics Market

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이 보고서는 시장에 대한 상세한 분석을 제공하고 주요 기업, 제품/서비스 type 및 제품의 주요 응용 프로그램과 같은 주요 측면에 중점을 둡니다. 게다가, 이 보고서는 시장 동향에 대한 통찰력을 제공하고 주요 산업 발전을 강조합니다. 위의 요소 외에도 보고서에는 최근 몇 년간 시장 성장에 기여한 여러 요소가 포함되어 있습니다.

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