보험 시장 규모, 공유, 성장 및 산업 분석의 데이터 분석, 유형 (서비스, 소프트웨어), 응용 프로그램 (가격 책정 프리미엄, 사기 방지 및 낭비, 고객 통찰력 확보), 지역 통찰력 및 2033 년 예측.

보험 시장 규모의 데이터 분석

보험 시장의 데이터 분석은 2024 년에 1 억 2,54,300 만 달러로 평가되었으며 2025 년에 1,486.2 백만 달러에 달할 것으로 예상되며 2033 년까지 연간 성장률 (CAGR)은 2025 년에서 2033 년까지 7.5%로 증가했습니다.

보험 시장의 미국 데이터 분석은 보험 회사가 인수, 클레임 처리 및 고객 서비스를 개선하기위한 데이터 중심 전략을 점차 채택함에 따라 상당한 성장을 경험할 것으로 예상됩니다. 인공 지능, 기계 학습 및 빅 데이터의 발전으로 보험 회사는 분석을 활용하여 위험 관리를 향상시키고 사기를 감지하며 정책을 개인화합니다. 보다 효율적인 고객 중심 서비스에 대한 수요가 증가함에 따라 미국 시장은 보험 부문 내 데이터 분석을 통합 할 수 있도록 잘 알려져 있습니다. 디지털 혁신에 대한 지속적인 초점은 혁신을 주도하고 미국의 보험의 미래를 더욱 형성하는 것입니다.

보험 시장의 데이터 분석은 보험 회사의 운영 방식을 빠르게 변화시키고 있습니다. 데이터 중심 의사 결정에 대한 요구가 높아짐에 따라 보험사는 고급 데이터 분석 도구를 활용하여 운영 효율성을 향상시키고 위험을 줄이며 고객 경험을 향상시킵니다. 이 솔루션은 클레임 관리, 사기 탐지, 인수 프로세스 및 고객 세분화에 도움이됩니다. 보험 산업이 경쟁력 있고 고객 중심이되면서 데이터 분석을 채택하는 것은 보험 회사가 경쟁 우위를 확보하기위한 중요한 전략이되었습니다. 인공 지능 및 기계 학습 기술의 통합은 보험 시장 내 데이터 분석 기능을 더욱 향상시킵니다.

보험 시장 동향의 데이터 분석

보험 데이터 분석 시장은 보험 업계가 점점 더 데이터 중심 전략을 수용함에 따라 엄청난 성장을하고 있습니다. 보험사의 약 40%가 예측 분석에 중점을두고 보험 계산 정확도 및 위험 평가를 향상시킵니다. 실제로, 보험사의 25%가 데이터 분석에 의해 구동되는 사기 탐지 시스템에 적극적으로 투자하여 사기 청구의 발생률을 줄이기위한 것입니다. 고객 중심 모델로의 전환이 증가하는 것은 분명하며, 보험사의 30%가 데이터 분석을 통해 고객 세분화 및 개인화 노력을 우선시합니다. 또한 시장의 20%는 AI 및 기계 학습 도구의 통합에 의해 주도되며, 이는 보험 회사가 더 많은 정보를 얻은 데이터 중심 결정을 내리는 데 도움이됩니다. 실시간 데이터 처리를위한 빅 데이터 기술의 채택은 성장의 약 15%를 차지합니다. 간소화 된 프로세스와 정확도가 향상됨에 따라 더 많은 보험사가 클레임 관리, 제품 개발 및 고객 참여와 같은 다양한 영역에서 데이터 분석 도구를 구현해야합니다.

보험 시장 역학의 데이터 분석

보험 시장에서의 데이터 분석의 역학은 보험 업계에서 효율성, 정확성 및 향상된 고객 경험에 대한 수요 증가에 영향을받습니다. 보험 회사가 디지털 혁신을 위해 노력함에 따라 데이터 분석은 의사 결정 개선의 중요한 가능성으로 등장했습니다. 위험 평가를위한 예측 분석, 클레임 처리에서 AI의 적용 및 고객 유지에 대한 데이터 중심의 통찰력에 대한 의존도가 높아지는 것은 주요 시장 동인 중 일부입니다. 또한 보험 회사는 데이터 분석을 통해 운영을 간소화하고 사기 탐지 시스템을 강화하며 클레임 관리를 최적화하여 보험 시장에서 데이터 분석 솔루션에 대한 수요를 더욱 높이고 있습니다.

시장 성장 동인

"사기 탐지 및 예방에 대한 수요 증가"

사기 탐지 및 예방은 보험 시장의 데이터 분석에서 중요한 동인이되었습니다. 시장 성장의 약 35%는 사기성 청구와 싸우고 보험 계약자 투명성을 보장하기 위해 데이터 분석의 사용이 증가함에 따라 발생합니다. 보험사는 의심스러운 활동을 식별하고 사기를 줄이기 위해 고급 알고리즘 및 기계 학습 모델을 채택하고 있습니다. 사기 탐지를 위해 데이터 분석을 활용하려는 보험 회사의 약 30%가 데이터 중심 사기 예방 도구 시장이 계속 확대되고 있습니다. 사기 예방이 더욱 정교 해짐에 따라 데이터 분석은 사기 청구와 관련된 재무 손실을 최소화하는 데 중요한 역할을합니다.

시장 제한

"높은 구현 비용과 복잡성"

데이터 분석 솔루션 구현의 높은 비용과 복잡성은 보험 시장에서 주요 제약입니다. 보험 회사의 약 40%가 데이터 분석 인프라에 필요한 높은 초기 투자와 관련된 문제에 직면 해 있습니다. 이 솔루션은 기술 및 숙련 된 인력에 대한 상당한 투자를 요구하며, 이는 특히 소규모 보험 회사에 금지 될 수 있습니다. 또한 시장의 25%는 이러한 고급 분석 도구를 레거시 시스템에 통합하는 데 어려움을 겪고 채택 프로세스를 늦추고 있습니다. 회사는 또한 데이터 개인 정보 보호 및 규제 준수의 복잡성을 다루고 있으며, 이는 이러한 기술의 광범위한 구현을 더욱 복잡하게 만듭니다.

시장 기회

"인공 지능 및 기계 학습의 통합"

데이터 분석에서 인공 지능 (AI) 및 기계 학습 (ML)의 통합은 중요한 시장 기회를 제시합니다. 시장의 약 30%는 보험 회사의 AI 및 ML에 대한 관심이 높아지고 인수 프로세스를 자동화하고 클레임 관리를 향상 시키며 고객 경험을 향상시킵니다. AI 및 ML 알고리즘은 보험사에게 위험을보다 정확하게 예측하고, 가격 전략을 최적화하며, 고객 행동을보다 효과적으로 분석 할 수있는 능력을 제공합니다. 또한 시장 성장의 20%는 AI 및 ML 도구를 사용하여 개인화 된 보험 상품을 개발하고 고객에게 맞춤형 솔루션을 제공하여 고객 만족도 및 유지를 향상시킵니다.

시장 도전

"데이터 개인 정보 및 보안 문제"

데이터 개인 정보 및 보안 문제는 보험 시장의 데이터 분석에서 중요한 과제입니다. 보험 회사의 약 35%가 분석 도구를 사용하여 통찰력을 얻는 동안 민감한 고객 데이터 보호에 대한 우려에 직면합니다. 데이터가 수집되고 분석되면서 데이터 유출 및 개인 정보 보호 위반의 위험도 증가함에 따라 증가합니다. GDPR과 같은 글로벌 데이터 보호 규정을 준수하는 것은 보험사에게 추가적인 과제를 제기하며 시장 문제의 약 25%를 차지합니다. 안전한 데이터 처리를 보장하고 개인 정보 보호법을 준수하는 것은 데이터 분석 솔루션의 잠재력을 완전히 활용하기 위해 업계가 해결 해야하는 주요 장애물입니다.

세분화 분석

세분화 분석은 시장의 다양한 고객 요구와 선호도를 이해하는 데 중요합니다. 시장을 세분화함으로써 비즈니스는보다 타겟팅되고 개인화 된 오퍼링을 만들어 올바른 솔루션을 올바른 소비자에게 제공 할 수 있습니다. 세분화 과정은 일반적으로 지리적, 인구 통계 학적, 심리학 및 행동 특성과 같은 다양한 요인을 기반으로합니다. 이러한 요소는 비즈니스에 고객 기반에 대한 세분화 된 견해를 제공하여보다 효과적인 마케팅 전략을 개발하고 고객 참여를 개선하며 궁극적으로 판매를 늘릴 수 있습니다.

시장 세분화를 통해 기업은 성장의 가장 큰 잠재력을 보여주는 특정 영역에서 자원을 우선시 할 수 있습니다. 고객 선호도와 관련된 데이터를 분석함으로써 비즈니스는 가장 수익성이 높거나 부족한 세그먼트에 중점을두기 위해 전략을 조정할 수 있습니다. 또한, 세분화 분석은 새로운 시장 기회를 식별하고 소비자 행동의 잠재적 변화를 이해하는 데 도움이되며, 기업은 경쟁력을 유지하고 시장 요구에 부응 할 수 있습니다.

유형별

• 서비스: 서비스 부문은 비즈니스가 고객 경험을 향상시키는 데 더 집중함에 따라 수요가 증가하는 것을 목격했습니다. 서비스 제공 업체는 종종 고급 기술을 활용하여 운영 효율성을 높이고 고객의 고유 한 요구를 충족시킵니다. 회사의 60% 이상이 서비스를 사용하여 더 깊은 고객 통찰력을 얻고 고객 유지를 개선합니다. 챗봇 및 AI 기반 솔루션과 같은 개인화 된 고객 지원의 중요성이 커지면서 서비스 부문을 주도하고 있습니다. 서비스는 또한 판매 후 지원을 제공하는 데 핵심이며, 이는 고객 충성도와 만족에 직접적인 영향을 미칩니다.

• 소프트웨어: 소프트웨어 솔루션은 특히 금융 및 건강 관리와 같은 부문에서 상당한 채택을 보았습니다. 최근 몇 년 동안 데이터를 분석하고 프로세스하는 소프트웨어 도구는 비즈니스의 70%가 데이터 중심 의사 결정을 위해 소프트웨어를 활용하여 견인력을 얻었습니다. 이 도구는 비즈니스에 프로세스를 자동화하고 운영을 간소화하며 인적 오류를 줄이는 기능을 제공합니다. 회사는 점점 더 실시간 데이터 분석을위한 소프트웨어에 의존하여 고객 패턴을 식별하고 마케팅 전략을 최적화하는 데 도움이됩니다. 비즈니스가 클라우드 기반 소프트웨어 솔루션을 채택함에 따라 확장 가능하고 안전한 소프트웨어에 대한 수요는 계속 증가하고 있습니다.

응용 프로그램에 의해

• 가격 보험료: 가격 보험료를 통해 회사는 고유 한 기능 또는인지 된 가치를 기반으로 제품 또는 서비스에 대해 더 높은 가격을 설정할 수 있습니다. 경쟁 업계 회사의 약 45%가 프리미엄 가격 전략을 사용하여 제품을 차별화합니다. 시장을 세분화하고 특정 고객 세그먼트를 타겟팅함으로써 비즈니스는 고객의 지불 의지를 반영하는 동적 가격 모델을 적용 할 수 있습니다. 데이터 중심 전략은 가격을 최적화하여 고객 신뢰를 잃지 않고 수익을 극대화하는 데 도움이됩니다. 이 접근법은 특히 고급 제품 및 전문 서비스와 같은 부문에서 효과적이었습니다.

• 사기를 예방하고 줄입니다: 사기 예방은 다양한 부문, 특히 금융 및 전자 상거래의 비즈니스에서 최우선 과제입니다. 조직의 약 50%가 고객과 금융 자산을 보호하기 위해 사기 탐지 시스템을 구현했습니다. 머신 러닝 및 AI와 같은 기술은 의심스러운 활동을 실시간으로 식별하는 데 점점 더 많이 사용됩니다. 이러한 도구는 기업이 사기를 감지 할뿐만 아니라 잠재적 인 위험을 줄이기 위해 사전 조치를 취하는 데 도움이됩니다. 온라인 거래에 대한 의존도가 높아짐에 따라 사기 예방 시스템의 채택이 더욱 가속화되었습니다.

• 고객 통찰력을 얻으십시오: 회사의 67%가 마케팅 전략을 형성하는 데있어 고객 데이터 분석의 중요성을 인정하면서 비즈니스 성공을 주도하는 데 고객 통찰력을 얻는 것이 중요합니다. 고객 행동, 선호도 및 구매 패턴을 이해함으로써 비즈니스는 제품을 미세 조정하고 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다. 설문 조사, 피드백 루프 및 행동 추적과 같은 도구는 비즈니스가 귀중한 통찰력을 포착하는 데 도움이됩니다. 데이터 분석이 계속 발전함에 따라 고객 통찰력을 통해 비즈니스는 시장 동향을 예상하고, 더 깊은 고객 관계를 장려하며, 특정 고객 요구를 충족시키는 개인화 된 솔루션을 만들 수 있습니다.

보험 지역 전망의 데이터 분석

보험 시장의 데이터 분석은 지역마다 다른 성장률을 경험하고 있습니다. 북미, 특히 미국과 캐나다는 보험 부문의 기술 채택 및 혁신 측면에서 이끌고 있습니다. 보다 개인화 된 보험 상품에 대한 수요와 운영 효율성의 필요성은이 지역에서 데이터 분석의 성장을 주도하고 있습니다. 유럽은 또한 규제 변화와 기술의 발전에 의해 주로 주도되는 강력한 성장을 목격하고 있습니다. 아시아 태평양 지역에서는 중국과 인도와 같은 국가들이 기술에 대한 투자가 증가함에 따라 보험 운영을 간소화하기 위해 데이터 분석을 빠르게 채택하고 있습니다. 대조적으로, 중동 및 아프리카 지역은 유망한 성장을 보여 주지만, 규제 장애물과 개발하는 디지털 인프라로 인해 채택률이 약간 느려집니다.

북아메리카

북미는 보험 시장의 데이터 분석을 지배하며 전 세계 점유율의 거의 40%를 차지합니다. 이 지역의 성숙한 보험 산업은 데이터 분석 기술의 발전과 함께이 공간의 리더가되었습니다. 북아메리카의 보험사들은 고급 분석을 사용하여 인수 프로세스를 간소화하고 사기 탐지를 강화하며 개인화 된 제품을 제공하고 있습니다. 이 지역의 보험 회사의 약 65%가 예측 분석을 운영에 통합했습니다. 또한 북아메리카의 강력한 규제 프레임 워크와 숙련 된 전문가의 가용성은 보험 시장에서 데이터 분석의 성장에 계속 연료를 공급하고 있습니다.

유럽

유럽에서는 보험 시장의 데이터 분석이 꾸준히 확대되어 전 세계 시장 점유율에 약 25%를 기여하고 있습니다. 데이터 분석의 채택은 GDPR과 같은 엄격한 데이터 보호 규정 준수의 필요성으로 인해 보험 회사가보다 안전하고 효율적인 데이터 분석 솔루션에 투자하게되었습니다. 유럽 ​​보험사의 약 55%가 더 나은 위험 평가 및 사기 예방을 위해 고급 분석을 구현했습니다. 또한 시장은 전통적인 보험사와 핀 테크 스타트 업 간의 파트너십의 결과로 혁신적인 데이터 중심 제품의 개발을 가능하게하고 있습니다.

아시아 태평양

아시아 태평양 지역은 중국, 인도 및 일본과 같은 국가와 함께 보험 부문의 데이터 분석을 빠르게 채택하고 있습니다. 이 지역은 전 세계 시장 점유율의 약 20%를 보유하고 있습니다. 이 지역의 성장은 인터넷 침투 증가, 디지털 보험 플랫폼의 증가 및 중산층 증가로 인한 것입니다. 이 지역의 보험사의 약 50%가 현재 데이터 분석을 사용하여 고객 경험을 향상시키고 가격 모델을 개선하는 데 중점을 두어 운영을 최적화하고 있습니다. 신흥 시장에서 맞춤형 제품 및 서비스에 대한 수요가 증가함에 따라이 지역의 데이터 분석 기술 채택이 더욱 높아집니다.

중동 및 아프리카

중동 및 아프리카 지역은 보험 업계에서 데이터 분석의 채택에서 유망한 성장을보고 있습니다. 이 지역은 글로벌 시장의 약 15%를 차지합니다. 성장은 주로 보험 회사가 운영 효율성을 최적화하고 진화하는 규제 프레임 워크를 준수해야 할 필요성에 의해 주도됩니다. 이 지역의 보험사의 약 40%가 데이터 분석을 탐색하여 고객 통찰력을 개선하고 청구 관리를 간소화하며 사기를 줄이고 있습니다. 디지털 혁신은 여전히 ​​초기 단계에 있지만, 보험 회사가 데이터 분석을 활용하여 경쟁 우위를 점하기 때문에 시장 잠재력은 여전히 ​​높습니다.

보험 시장 회사의 주요 데이터 분석 목록 프로파일

• Deloitte

• Verisk Analytics

• IBM

• SAP AG

• lexisnexis

• PWC

• 가이드 와이어

• RSM

• SAS

• Pegasystems

• Majesco

• tableau

• opentext

• 신탁

• TIBCO 소프트웨어

• 리소스 프로

• 이사회 국제

• vertafore

• Qlik

점유율이 가장 높은 최고 회사

• Deloitte :21%

• Verisk Analytics :18%

투자 분석 및 기회 

보험 부문의 데이터 분석 시장은 운영 효율성 향상, 의사 결정 개선 및 고객 경험이 향상되어 투자가 증가하는 것을 목격하고 있습니다. 약 40%의 투자가 고급 예측 분석에 중점을 두어 보험사가 위험을 평가하고 사기를보다 효과적으로 감지하는 데 도움이됩니다. 예측 분석은 인수 및 청구 관리를위한 필수 도구가되고있어 보험사가보다 정확한 위험 평가를 수행하고 사기 활동을 방지 할 수 있습니다.

약 30%의 투자는 인공 지능 (AI) 및 ML (Machine Learning) (ML)을 데이터 분석 플랫폼에 통합하는 것을 지시합니다. 이러한 기술은 보험 회사의 많은 양의 데이터를 실시간으로 처리하고 더 많은 정보를 얻는 결정을 내릴 수있는 능력을 크게 향상시킬 것으로 예상됩니다. AI 및 ML 구동 솔루션은 클레임 자동화, 사기 탐지 및 고객 세분화에 사용되며, 빠르게 진화하는 시장에서 경쟁 우위를 제공합니다.

투자의 약 20%가 클라우드 기반 데이터 분석 플랫폼에 할당됩니다. 클라우드 기술로의 전환을 통해 보험 회사는 분석 기능을 확장하면서 비용을 줄이고 운영 유연성을 향상시킬 수 있습니다. 보험사가 디지털 혁신을 수용함에 따라 클라우드 기반 플랫폼은 다양한 소스의 데이터를 분석하고 리소스 할당을 최적화하며 비즈니스 민첩성을 향상시키는 민첩성을 제공합니다.

시장 투자의 나머지 10%는 데이터 분석을 통해 고객 경험을 향상시키는 것을 지시합니다. 보험사는 개인화 된 서비스를 제공하고 고객 유지를 개선하며 마케팅 전략을 최적화하는 도구에 투자하고 있습니다. 고객 통찰력을 활용하여 제품 오퍼링을 조정하고 고객 참여를 향상시키는 데이터 분석 플랫폼은 앞으로 몇 년 동안 15% 증가 할 것으로 예상됩니다.

신제품 개발

보험 시장의 데이터 분석에서 신제품 개발은 AI 및 기계 학습 기술을 통합하여 보험 운영의 전반적인 효율성을 향상시키는 데 중점을두고 있습니다. 신제품의 약 35%가 인수 및 클레임 관리를위한 고급 AI 중심 알고리즘을 통합하는 것을 목표로합니다. 이 제품을 사용하면 보험 회사가 수동 개입을 줄이고 고객 요구를 예측하며 운영 효율성을 향상시킬 수 있습니다. AI 기반 분석 도구는 방대한 양의 데이터를 분석하여 실행 가능한 통찰력을 제공하여 보험사가 프로세스를 간소화하고 수익성을 향상시킬 수 있도록 설계되었습니다.

신제품 혁신의 약 30%가 클라우드 기반 분석 솔루션을 향상시키는 데 전념하고 있습니다. 보험 회사가 점점 더 디지털 혁신으로 이동함에 따라 확장 가능하고 유연하며 비용 효율적인 클라우드 플랫폼에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 이 새로운 클라우드 기반 솔루션을 통해 보험 회사는 다양한 소스의 실시간 데이터에 액세스 할 수 있으므로 더 빠른 의사 결정과 비즈니스 민첩성을 향상시킬 수 있습니다. 이러한 변화는 보험사의 개인화 된 서비스 제공 능력을 크게 향상시키고 시장 동향보다 앞서 나갈 것으로 예상됩니다.

신제품 개발의 약 25%가 보험사가 위험을보다 효과적으로 관리하는 데 도움이되는 예측 분석 솔루션에 중점을 둡니다. 이러한 도구를 사용하면 보험 회사가 손실을 예측하고 방지하며 클레임 관리를 최적화하며 고객 유지를 개선 할 수 있습니다. 예측 분석 응용 프로그램은 또한 보험사가 사기 주장을 식별하는 데 도움이되어 비용이 절감되고 위험 관리가 향상됩니다.

제품 개발의 나머지 10%는 데이터 시각화 기능 향상에 중점을 둡니다. 데이터가 점점 복잡 해짐에 따라 보험사는 의사 결정자가 대규모 데이터 세트를 해석하고 행동하도록 돕기 위해 고급 데이터 시각화 도구가 필요합니다. 이러한 도구는 비즈니스에 대한 실시간 통찰력을 제공하는 직관적 인 대시 보드를 만드는 데 필수적이며 보험사가 시장의 변화에 ​​신속하게 대응할 수 있습니다.

최근 개발

• Deloitte (2025): Deloitte는 보험사가 고객 행동을 예측하고 이탈을 줄이는 데 도움이되도록 설계된 새로운 AI 기반 분석 도구를 시작했습니다. 이 도구에는 고급 머신 러닝 알고리즘이 통합되어 얼리 어답터의 고객 유지율이 15% 향상되었습니다.

• Verisk Analytics (2025): Verisk Analytics는 예측 분석을 사용하여 처리하기 전에 사기 주장을 식별하는 향상된 사기 탐지 솔루션을 도입했습니다. 이 개발은 참여 보험사들 사이에서 사기 청구를 10% 줄였습니다.

• IBM (2025): IBM은 실시간 분석 및 데이터 시각화를 통해 보험 회사가 클라우드 기반 데이터 분석 플랫폼을 공개했습니다. 이 플랫폼은 운영 효율성이 12%향상되어 보험 회사가 청구 해결 시간을 줄일 수 있도록 도와줍니다.

• SAP AG (2025): SAP AG는 AI 통합을 통해 업그레이드 된 위험 관리 솔루션을 도입하여 보험 회사가 인수 정확도를 높이고 새로운 위험을 식별 할 수 있도록 도와줍니다. 이 개발은 인수 오류가 13% 감소하는 데 기여했습니다.

• 가이드 와이어 (2025): Guidewire는 보험 계약자 참여 개선에 중점을 둔 새로운 분석 제품군을 시작했습니다. 데이터 분석을 활용하여 Suite는 보험사에게 개인화 된 고객 경험을 제공하여 보험 계약자 만족도를 20%향상시킵니다.

보고서 적용 범위

Insurance Market의 데이터 분석에 관한 보고서는 업계를 형성하는 주요 동향, 기술 및 시장 역학에 대한 포괄적 인 적용 범위를 제공합니다. 보고서의 약 35%가 보험 운영 전환에서 AI 및 기계 학습 기술의 중요성이 증가하고 있음을 강조합니다. 이러한 발전은 보험 회사가 작업을 자동화하고 위험을 예측하며 클레임 관리 프로세스를 개선하여보다 효율적이고 비용 효율적인 시장 환경을 초래하는 데 도움이됩니다.

보고서의 약 30%가 클라우드 기반 데이터 분석 플랫폼의 증가와 보험 부문에 미치는 영향을 다룹니다. 클라우드 플랫폼을 사용하면 보험 회사가 실시간으로 방대한 양의 데이터를 분석하고 확장 성을 개선하며 인프라 비용을 줄일 수 있습니다. 이러한 변화는 업계에서 디지털 혁신을 주도하여 보험사가 더 빠르게 혁신하고보다 개인화 된 서비스를 제공 할 수있게 해줍니다.

보고서의 또 다른 20%는 보험사의 예측 분석 솔루션 채택에 중점을 둡니다. 예측 분석 도구를 통해 회사는 위험을 더 잘 평가하고 사기를 감지하며 고객 만족도를 향상시킬 수 있습니다. 이러한 도구는 보험 업계의 효과적인 의사 결정 및 위험 관리에 필수적이었습니다.

이 보고서의 마지막 15%는 데이터 개인 정보 보호 문제와 다양한 데이터 소스의 원활한 통합 필요성을 포함하여 업계가 직면 한 문제에 대해 논의합니다. 또한 개인화 된 고객 경험을 창출하고 운영 효율성을 높이는 데있어 데이터 분석의 역할 증가에 중점을 둔 미래의 성장 전망을 다룹니다.