बीमा में जोखिम के लिए एक नया दिन | बीमा ब्लॉग

जोखिम अपेक्षाकृत सरल हुआ करता था. यदि कोई स्थानीय बेकरी बीमा चाहता है, तो आप संरचना, स्थान, इसके संचालन के तरीके और इसके जोखिम प्रोफ़ाइल के बारे में बहुत अच्छी जानकारी प्राप्त करने के बारे में चिंता करेंगे। आज वही व्यवसाय कहीं अधिक जटिल और परस्पर जुड़ा हुआ है:

• लेनदेन को संसाधित करने के लिए थर्ड पार्टी पॉइंट ऑफ़ सेल सिस्टम का उपयोग किया जाता है
• व्यवसायों की वेब उपस्थिति होती है और वे बहुत सारी ऑनलाइन और यहां तक ​​कि राज्य पार बिक्री भी करते हैं
• वे सॉफ़्टवेयर-ए-ए-सर्विस प्रदाताओं का उपयोग करके पेरोल, लाभ और लेखांकन का प्रबंधन करते हैं
• उनके पास विशेष बक्सों, सामग्रियों और उपहारों की आपूर्ति है जो विश्व स्तर पर प्राप्त होते हैं

इनमें से प्रत्येक अतिरिक्त कनेक्शन और अंतर्संबंध संभावित व्यावसायिक रुकावट, दायित्व और कभी-कभी कंपनी के संपत्ति जोखिम को भी बढ़ाता है।

जोखिम का मकड़ी का जाल

जैसा कि इससे पता चलता है, जोखिम इन दिनों हर जगह है और हर समय बढ़ रहा है। वार्षिक एक्सेंचर पल्स ऑफ़ चेंज इंडेक्स पाया गया कि व्यवसायों को प्रभावित करने वाले परिवर्तन की दर 2019 के बाद से लगातार बढ़ी है – पिछले 4 वर्षों में 183%। जोखिम परिदृश्य पहले कभी इतना जटिल नहीं था – परस्पर जुड़े व्यवधान का एक वास्तविक मकड़ी का जाल। यह हमारे वार्षिकोत्सव में पैदा हुआ है एक्सेंचर जोखिम सर्वेक्षण जहां लगभग दस में से नौ (88%) बीमा उत्तरदाताओं का कहना है कि जटिल, परस्पर जुड़े जोखिम पहले से कहीं अधिक तीव्र गति से उभर रहे हैं। बीमाकर्ताओं ने वित्तीय, विनियामक और अनुपालन, और परिचालन जोखिमों को शीर्ष बढ़ते जोखिमों के रूप में पहचाना, सभी का एक-दूसरे पर प्रभाव पड़ता है। इसके अतिरिक्त, 77% बीमाकर्ताओं का कहना है कि अन्य क्षेत्रों के जोखिम अब उनके व्यवसाय को प्रभावित कर रहे हैं क्योंकि कंपनियां और उद्योग अधिक परस्पर जुड़े हुए हैं। जोखिम परस्पर निर्भरता की गंभीरता को रेखांकित करते हुए, हमारे वैश्विक अध्ययन प्रतिभागियों ने कहा कि व्यक्तिगत जोखिम तेजी से रणनीतिक और अस्तित्वगत खतरों में बदल सकते हैं।

जब जोखिम का व्यवसाय जोखिम भरा व्यवसाय हो

जब साइबर या नैटकैट जैसे महत्वपूर्ण जोखिमों की बात आती है, तो सटीक पूर्वानुमान लगाने में निश्चितता की कमी होती है कि क्या नुकसान प्रीमियम शुल्क से अधिक होगा, जिसके कारण बीमाकर्ता तेजी से कवरेज को वापस लेने और प्रतिबंधित करने का विकल्प चुन रहे हैं। इस नए जोखिम परिदृश्य का एक चरम उदाहरण साइबर बीमा उद्योग के संभावित परिणामों की जांच करना होगा, जो आउटेज वाले प्रमुख क्लाउड प्रदाताओं में से एक था। यह नेटकैट 5 से भी बदतर हो सकता है। इस तथ्य को देखते हुए कि बीमाकर्ता तीन अलग-अलग कोणों से जोखिम से प्रभावित होते हैं: जोखिम लेने वाले बीमाधारक को जोखिम हस्तांतरण प्रदान करते हैं, इन क्षेत्रों में बड़ी मात्रा में प्रीमियम निवेश करने वाले निवेशकों के रूप में, और अपने उद्यमों के रूप में स्वयं के परिचालन जोखिम, जोखिम प्रबंधन क्षमताएं जो इस जटिल परिदृश्य का मूल्यांकन, संतुलन और प्रतिक्रिया कर सकती हैं, सफलता के लिए और भी अधिक निर्णायक बन जाती हैं।

इसका उदाहरण देने के लिए, एक घटना पर विचार करें जैसे कि बंदरगाह में आग लगने से एक प्रमुख घाट बंद हो गया। वाहक उस मुख्य जोखिम पर हो सकता है और उसके पास बीमाकृत दावा हो सकता है। उनके पास अन्य बीमाधारक भी हो सकते हैं जो माल में देरी के कारण प्रभावित होते हैं। वाहक का इनमें से कुछ कंपनियों में निवेश भी हो सकता है जो वित्तीय प्रभाव के कारण प्रभावित हुए हैं। और वाहक के पास उपकरण या आपूर्ति में देरी हो सकती है जिससे परिचालन पर भी असर पड़ेगा।

वक्र के पीछे जोखिम प्रबंधन क्षमताएँ

उनके प्रयासों के बावजूद, बीमाकर्ता कई कारणों से इस स्थिति से निपटने के लिए ठीक से तैयार नहीं हैं। सबसे पहले, उनके पास जोखिमों का मूल्यांकन करने में सक्षम होने के लिए समेकित डेटा की कमी है। हमारे 72% बीमा उत्तरदाताओं का कहना है कि उनकी जोखिम प्रबंधन क्षमताएं और प्रक्रियाएं तेजी से बदलते परिदृश्य के साथ तालमेल नहीं बिठा पाई हैं। 30% पर, डेटा से मूल्य प्राप्त करने के लिए क्लाउड का उपयोग कम है, लेकिन यह संभवतः इस तथ्य के कारण है कि बीमाकर्ताओं के पास क्लाउड में पर्याप्त जोखिम डेटा नहीं है। मुख्य डेटा को पीडीएफ में बंद जोखिम विशेषताओं के साथ कैप्चर नहीं किया गया है और पांडुलिपि समर्थन आसानी से पहुंच योग्य नहीं है। जब डेटा से अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने की बात आती है तो 22% डेटा गुणवत्ता को सबसे बड़ी चुनौती बताते हैं जिसका उन्हें सामना करना पड़ता है। 18% और भी अधिक मौलिक रूप से डेटा उपलब्धता का हवाला देते हैं। सर्वेक्षण में शामिल 44% बीमाकर्ताओं के पास है डेटा भंडार जगह में जैसे डेटा लेक.

दूसरा, जब उनके पास डेटा होता है, तब भी उनके पास इसका आकलन करने के लिए सही पहुंच या उपकरण नहीं होते हैं। 17% का अधिकारियों वे अभी भी कहते हैं करना नहीं में संतोषजनक परिणाम प्राप्त करें डेटा को ख़त्म करना भूमिगत कक्ष। इसलिए डेटा मौजूद होने के बावजूद, यह अभी भी व्यावहारिक उपयोग के लिए आसानी से उपलब्ध नहीं है, इसकी व्याख्या करने और इससे अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में कोई आपत्ति नहीं है।

और तीसरा, उनके पास इसका उपयोग करने के लिए कौशल और प्रौद्योगिकी का अभाव है। 22% ने प्रासंगिक कौशल की कमी को शीर्ष चुनौती बताया जबकि 17% ने विरासती प्रौद्योगिकी को सबसे बड़ी बाधा बताया।

जोखिम प्रबंधन नेता उभर रहे हैं

इन जरूरतों को पूरा करने के लिए भविष्य में बेहतर जोखिम प्रबंधन की उम्मीद है। 28% बीमाकर्ता पहले से ही डेटा को संसाधित करने और उससे मूल्य प्राप्त करने के लिए जेनरेटिव एआई का उपयोग करना शुरू कर रहे हैं जो इस प्रारंभिक चरण में आशाजनक है। साथ ही हमारे अध्ययन ने हमारे वैश्विक प्रतिवादी आधार में उन्नत जोखिम क्षमताओं वाले जोखिम नेताओं (14.5%) के एक समूह की पहचान की। जब जोखिम की बात आती है तो नेताओं और पिछड़े लोगों के बीच का अंतर पहचान की गति और इससे भी महत्वपूर्ण बात, कार्रवाई की गति दोनों पर आ जाता है। ये जोखिम नेता कम परिपक्व क्षमताओं वाले साथियों की तुलना में खतरों का पता लगाने और उन्हें कम करने में बेहतर हैं। वे ऐसी कार्रवाइयां करने की अधिक संभावना रखते हैं जो उनकी जोखिम क्षमताओं को मजबूत करती हैं और वे उन कार्रवाइयों से कहीं अधिक संतुष्ट होते हैं। उन नेताओं के समर्थन में हमारा प्रौद्योगिकी के माध्यम से बीमा के भविष्य को बढ़ावा दें रिपोर्ट बीमाकर्ताओं के लिए लाभदायक विकास प्रदान करने के लिए मुख्य चालकों के रूप में प्रौद्योगिकी और प्लेटफ़ॉर्म आधुनिकीकरण और पूर्वानुमानित विश्लेषण का हवाला देती है। तकनीकी ऋण का उन्मूलन अभी भी जेनेरिक एआई का परिभाषित KPI हो सकता है।

व्यवसाय को सशक्त बनाने के लिए बिंदुओं को जोड़ें

जोखिम प्रबंधन संपूर्ण बीमा कंपनी में कितनी दूर तक व्याप्त है? आप कितनी अच्छी तरह जानते हैं कि एक्सपोज़र क्या हैं? और एक बार पता चलने पर, प्रतिक्रिया की गति क्या है? यह जोखिम प्रक्रियाओं, संसाधनों और क्षमताओं के एकीकरण पर निर्भर है। सिर्फ एक उदाहरण देने के लिए, यह सुनिश्चित करना कि दिशानिर्देश और नवीनीकरण प्रोफाइल उचित रूप से अपडेट किए गए हैं। हालाँकि अध्ययन के 75% बीमा प्रतिभागियों का कहना है कि जोखिम कार्य के बाहर का व्यवसाय नए और परस्पर जुड़े जोखिमों के प्रभाव के बारे में अधिक जागरूक हो रहा है, संगठनात्मक जोखिम संस्कृति और मानसिकता बनाने के लिए बहुत कुछ करने की आवश्यकता है। समान प्रतिशत (75%) का कहना है कि जोखिम फ़ंक्शन जोखिम मानसिकता विकसित करने में व्यापक व्यवसाय का समर्थन करने के लिए संघर्ष कर रहा है और केवल 36% व्यापक व्यवसाय द्वारा व्यवसाय के लचीलेपन में सुधार के लिए अपनी जोखिम क्षमताओं को मजबूत करने से बहुत संतुष्ट हैं।

जोखिम को अवसर में बदलना

एक चुनौतीपूर्ण जोखिम वातावरण के जवाब में, बीमा जोखिम कार्य कई पहलों को प्राथमिकता दे रहे हैं। इनमें से शीर्ष हैं निर्णय लेने में सुधार के लिए प्रौद्योगिकियों को लागू करना (36%), जोखिम कार्य में नए कौशल लाना (36%) और बोर्ड और सी-सूट को उभरते जोखिमों के बारे में सूचित रखना (36%)। हालांकि यह सब अच्छा है, बेहतर जोखिम प्रबंधन गतिविधियों को जोखिम संबंधी मुद्दों की पहचान और प्रतिक्रिया को फ्रंटलाइन अंडरराइटिंग और दावा प्रक्रियाओं में लाने पर ध्यान केंद्रित करने की आवश्यकता है ताकि जोखिम कार्य व्यावसायिक सफलता में बेहतर योगदान दे सके।

हालाँकि, बीमा जोखिम कार्य बहुत अधिक प्राथमिकताओं के साथ हो सकते हैं। इसका एक और लक्षण यह है कि अधिकांश बीमा उत्तरदाता (78%) चाहते हैं कि उनकी टीमें सृजन और नवाचार को महत्व देने के लिए अधिक समय दें, जो अगली सीमा होगी, लेकिन इसमें बाधाएं हैं। दस में से सात (73%) का कहना है कि जोखिम पेशेवर ऐसा करने के लिए व्यवसाय से पर्याप्त रूप से जुड़े नहीं हैं और 80% का कहना है कि मूल्य-वर्धित गतिविधियों के साथ मौजूदा कर्तव्यों को संतुलित करना एक बड़ी चुनौती है।

‘बैक टू द फ़्यूचर’ मॉडल अब उद्देश्य के लिए उपयुक्त नहीं है

हम अब अतीत को भविष्य की भविष्यवाणी नहीं करने दे सकते। परंपरागत रूप से बीमाकर्ताओं ने अपनी दरें पिछले पूर्वानुमान मॉडल के आधार पर निर्धारित की हैं। यह अकेला अब व्यवहार्य नहीं है। डेटा के महत्व पर अधिक जोर नहीं दिया जा सकता है – जोखिम का पता लगाने और उसे कम करने और जब उद्यम और व्यक्तिगत लेनदेन दोनों स्तरों पर किसी कार्य योजना की बात आती है तो निर्णय लेने की सूचना देने में। के अनुसार हमारे एआई के साथ दावों और हामीदारी को बदलना रिपोर्ट के अनुसार, बीमाकर्ताओं के पास वाहन टेलीमैटिक्स डिवाइस, इंटरनेट ऑफ थिंग्स डिवाइस, ग्राहकों के साथ बातचीत, तीसरे पक्ष के डेटाबेस और अधिक जैसी वस्तुओं से एकत्र किए गए संरचित और असंरचित डेटा की भारी मात्रा में कम उपयोग की गई संपत्ति तक पहुंच है। ​सही डेटा लेक आर्किटेक्चर होने से भविष्य कहनेवाला विश्लेषण को बढ़ावा देने के लिए आवश्यक विभागों में साइलो को खत्म करने, तेजी से डेटा अंतर्ग्रहण और डेटा के क्रॉस-परागण की अनुमति मिल सकती है। आदर्श स्थिति अग्रिम पंक्ति के हामीदारों, दावा विश्लेषकों और निर्णय निर्माताओं को अधिक सूचित निर्णय लेने के लिए जोखिम-संरेखित अंतर्दृष्टि प्रदान करने में सक्षम होना है। इस तरह, हम कंपनी को इन परस्पर जुड़े जोखिमों का सही मायने में प्रबंधन करने के लिए तैयार कर सकते हैं। इसके बिना, परस्पर जुड़े जोखिम का जाल बढ़ता ही जाएगा और हम जो वास्तविक जोखिम मान रहे हैं, उससे हम अंधे हो जाएंगे। यह ऐसा जोखिम नहीं है जिसे आसानी से टाला या स्थानांतरित किया जा सके। यह केवल कार्रवाई से ही बेहतर हो सकता है।

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