Serba Serbi Tugas Data Scientist di Perusahaan Asuransi

Di era teknologi modern, berbagai perusahaan sedang mengalami transformasi digital, salah satunya adalah perusahaan asuransi. Dengan transformasi digital asuransi, informasi dapat tersedia dengan lebih luas dan mudah diakses. Data scientist adalah salah satu role yang bertugas untuk membantu perusahaan asuransi menggunakan data secara efisien guna mendorong kegiatan perusahaan yang lebih efektif dan efisien serta menyempurnakan penawaran produk yang mereka miliki.

Data scientist bertugas untuk mengolah data yang outputnya digunakan oleh perusahaan asuransi untuk mengembangkan strategi yang efektif untuk mendapatkan client baru, mengembangkan produk yang dipersonalisasi, menganalisis risiko, membantu penjamin emisi, menerapkan sistem deteksi penipuan, dan masih banyak lagi.

Ada berbagai tugas data scientist di bidang ini. Apa saja tugas tersebut? Yuk kita simak bersama!

1. Deteksi Penipuan

Penipuan asuransi menyebabkan kerugian finansial yang besar bagi perusahaan asuransi. Tugas data scientist adalah mendeteksi pola perilaku client maupun calon client untuk mendeteksi penipuan. Biasanya, perusahaan asuransi memberi ‘makan’ algoritma pendeteksi penipuan menggunakan model statistik dengan mengandalkan kasus aktivitas penipuan yang pernah terjadi sebelumnya.

Teknik pemodelan prediktif dapat diimplementasikan untuk mengidentifikasi kasus penipuan dengan menganalisis hubungan antara aktivitas yang mencurigakan dan mengenali skema penipuan yang tidak diketahui sebelumnya.

Baca Juga: 4 Contoh Portfolio Data Scientist yang Luar Biasa

2. Customer Segmentation

Dalam pekerjaan satu ini, data scientist perlu mengelompokkan pelanggan agen asuransi berdasarkan aset keuangan, usia, lokasi, dan demografi lainnya. Perusahaan asuransi dapat mengembangkan produk yang menarik dan bermanfaat bagi setiap kelompok dengan cara mengklasifikasikan customer ke kelompok yang berbeda setelah mengidentifikasi kesamaan dalam sikap, preferensi, perilaku atau informasi pribadi mereka.

Dengan demikian, peluang agen asuransi untuk mendapatkan calon client berdasarkan produk yang paling dibutuhkan lebih besar.

3. Risk Assessment

Penilaian risiko secara signifikan dapat mengurangi kerugian dalam asuransi. Underwriting asuransi adalah salah satu area di mana solusi penilaian risiko dapat diterapkan untuk mengurangi kerugian. Data scientist bertugas untuk mengembangkan sistem artificial intelligence dan analisis kognitif yang dapat menganalisis dokumen polis client dan mengidentifikasi jumlah premi optimal serta jumlah pertanggungan yang dapat diusulkan untuk polis tersebut.

Dengan demikian, efisiensi penjamin emisi dapat meningkat secara signifikan dan kebijakan risiko rendah dapat cepat diproses.

Baca Juga: Contoh Implementasi Data Science dalam Keseharian

4. Mengidentifikasi Klaim Outlier

Analisis prediktif dalam asuransi dapat membantu proses identifikasi klaim yang secara tidak terduga yang juga dikenal sebagai klaim outlier. Perusahaan asuransi dapat menggunakan teknologi analisis untuk memeriksa klaim sebelumnya dan memberikan pemberitahuan kepada spesialis klaim secara otomatis.

Pemberitahuan sebelumnya mengenai potensi kerugian atau kesulitan dapat membantu perusahaan asuransi dalam mengurangi klaim outlier ini. Analisis prediktif untuk klaim outlier tidak hanya digunakan setelah klaim diajukan, data scientist juga dapat memanfaatkan data klaim outlier untuk membuat rencana untuk menangani klaim serupa di masa mendatang.

Data science tidak hanya digunakan di bidang asuransi atau finance, tetapi bisa digunakan hampir di semua lini industri. Tak heran jika ilmu yang satu ini banyak dilirik karena peluang kerja yang cukup menjanjikan di era otomatisasi.

FAQ

1. Apa saja sih tugas utama kamu sebagai Data Scientist di perusahaan asuransi?

Sebagai Data Scientist, tugas utama kamu adalah mengolah data nasabah, klaim, dan risiko untuk memberikan insight yang bisa bantu perusahaan bikin keputusan lebih akurat. Mulai dari membuat model prediksi klaim, deteksi fraud, sampai analisis segmentasi nasabah, semua bisa kamu kerjakan dengan data dan algoritma.

2. Apa tools yang biasa kamu gunakan buat kerja?

Kamu bakal sering banget pakai Python, SQL, dan tools visualisasi kayak Tableau atau Power BI. Buat machine learning dan statistik, biasanya kamu pakai Scikit-learn, XGBoost, atau bahkan TensorFlow kalau project-nya butuh model yang lebih kompleks.

3. Apakah kamu perlu paham soal asuransi juga?

Iya, banget! Walau kamu kerja di bidang teknis, paham dasar-dasar asuransi seperti jenis polis, cara kerja underwriting, sampai perhitungan aktuaria bakal bantu kamu membangun model yang relevan dan berguna buat tim bisnis.

Data science tidak hanya berperan di bidang asuransi, loh. Masih banyak industri lain yang juga membutuhkan ilmu ini untuk membantu kelangsungan bisnis. Kalian ingin mempelajari lebih dalam perannya di setiap industri bisnis? Bahkan detail machine learning yang bisa diaplikasi untuk setiap permasalahan? Kalian bisa pelajari di DQLab nih. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT

Jangan lewatkan kesempatan eksklusif ini! Daftarkan diri kamu sekarang untuk mengikuti Beasiswa DQ dari DQLab dan dapatkan akses GRATIS selama satu bulan ke 96+ modul Data Science, 15+ proyek berbasis industri, AI Chatbot 24/7, E-Certificate, serta kesempatan networking dengan komunitas data.

Cara Daftar:

• Buat akun di academy.dqlab.id atau klik button di kanan bawah.

• Masukkan kode BEASISWADQ di halaman Redeem Voucher.

• Nikmati akses belajar Data Science selama 1 bulan penuh!

Kuota terbatas hanya untuk 100 peserta, jadi segera buat akun di academy.dqlab.id atau klik button di kanan bawah, lalu masukkan kode BEASISWADQ di halaman Redeem Voucher untuk mulai belajar Data Science secara profesional!

Penulis: Reyvan Maulid

Tags

Belajar Data Science Online DQLab Data Science Free Module DQLab belajar data science