세계의 보험 플랫폼 시장 (2030년까지) : 유형별 (데이터 플랫폼, 비즈니스 플랫폼 및 기타 유형), 보험 유형, 오퍼링, 기술, 애플리케이션
Stratistics MRC에 따르면 글로벌 보험 플랫폼 시장은 2023년 817억 달러 규모이며, 예측 기간 동안 15.8%의 연평균 성장률로 성장하여 2030년에는 2,281억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 보험 플랫폼은 본질적으로 보험 산업의 다양한 측면을 지원하는 소프트웨어 인프라입니다. 이러한 플랫폼은 프로세스를 간소화하고 커뮤니케이션을 강화하며 보험 업계의 전반적인 효율성을 개선하도록 설계되었습니다. 보험 플랫폼은 데이터 분석, 인공지능(AI), 자동화와 같은 첨단 기술을 활용하여 이러한 프로세스를 간소화합니다.
인도 보험규제개발청(IRDA)에 따르면 지난 회계연도 말 기준 인도에는 67개의 보험사가 운영되고 있습니다. 이 중 5개는 독립 건강 보험사, 27개는 일반 보험사, 24개는 생명 보험사였습니다. 해외 재보험사 지점을 포함한 11개의 재보험사도 국내에 진출해 있습니다.
시장 역학:
운전자:
디지털 보험 채널에 대한 수요 증가
원활한 온라인 경험을 선호하는 고객이 증가함에 따라 보험사들은 이러한 기대에 부응하기 위해 디지털 서비스를 확대하고 있습니다. 이러한 추세는 사용자가 자신의 기기에서 편리하게 보험을 조사, 구매, 관리할 수 있는 디지털 플랫폼의 편리함과 접근성 덕분에 더욱 가속화되고 있습니다. 따라서 보험 플랫폼 시장의 기업들은 이러한 수요 증가를 활용하고 경쟁력을 유지하기 위해 디지털 전환을 우선순위로 삼고 있습니다.
제약:
레거시 시스템 통합의 복잡성
레거시 시스템을 시장에 통합하는 것은 다양한 데이터 형식, 오래된 기술, 복잡한 종속성으로 인해 다각적인 과제를 안고 있습니다. 이러한 복잡성은 규정 준수 요건과 다양한 모듈 간의 원활한 상호운용성에 대한 요구로 인해 더욱 가중됩니다. 또한 레거시 시스템에는 강력한 API가 부족한 경우가 많기 때문에 통합을 위해 맞춤형 미들웨어가 필요합니다. 이러한 기술적 복잡성과 비즈니스 연속성의 균형을 맞추려면 포괄적인 테스트와 점진적인 마이그레이션 전략을 포함한 세심한 접근 방식이 필요합니다.
기회:
클라우드 도입 증가
시장에서는 클라우드 도입이 급증하고 있습니다. 운영 효율성, 확장성, 민첩성을 향상하기 위해 클라우드 기술을 활용하는 보험 회사가 점점 더 많아지고 있습니다. 클라우드 플랫폼은 고급 분석, 간소화된 프로세스, 향상된 고객 경험을 제공합니다. 데이터의 양이 증가함에 따라 클라우드 솔루션은 더 나은 데이터 관리, 분석 및 의사결정을 가능하게 합니다. 이러한 클라우드 도입으로의 전환은 보험 산업을 재편하고 시장 참여자 간의 혁신과 경쟁력을 촉진하고 있습니다.
위협:
데이터 보안 및 개인정보 보호 문제
정책 세부 정보 및 고객 데이터와 같은 민감한 정보가 디지털화됨에 따라 사이버 위협으로부터 보호하는 것이 무엇보다 중요해졌습니다. 데이터 유출, 신원 도용, 무단 액세스의 위험은 심각한 문제를 야기합니다. 규정을 준수하려면 강력한 암호화, 액세스 제어, 정기적인 감사가 필요하기 때문에 복잡성이 가중됩니다. 혁신과 보안 조치의 균형을 맞추는 것은 신뢰를 구축하고 보험 플랫폼의 무결성을 보장하는 데 매우 중요합니다.
코로나19의 영향:
코로나19 팬데믹은 시장에 큰 영향을 미쳤으며, 고객 행동과 업계 관행에 변화를 일으켰습니다. 보험사들은 원격 운영을 위해 디지털 플랫폼을 빠르게 도입하여 디지털화 추세를 가속화했습니다. 비대면 서비스 및 개인 맞춤형 보험에 대한 수요가 증가하면서 AI 기반 언더라이팅 및 고객 서비스 솔루션이 혁신을 주도했습니다. 그러나 경기 침체는 보험료 성장에 영향을 미치고 보험금 청구 증가로 이어져 보험사들이 리스크 모델을 재평가하고 복원력 전략을 강화하도록 유도했습니다.
일반 보험 부문은 예측 기간 동안 가장 큰 규모가 될 것으로 예상됩니다.
일반 보험 부문은 예측 기간 동안 가장 큰 규모가 될 것으로 예상됩니다. 여기에는 재산 보험, 책임 보험, 자동차 보험 등이 포함됩니다. 이 부문은 개인, 기업 및 조직을 대상으로 다양한 위험과 불확실성에 대한 재정적 보호를 제공합니다. 기술 발전과 디지털화로 인해 보험 플랫폼 내 일반 보험은 오늘날의 역동적인 환경에서 다양한 고객의 요구를 충족할 수 있도록 접근성, 효율성, 맞춤화가 더욱 향상되었습니다.
재산 추정 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 가질 것으로 예상됩니다.
부동산 추정 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다. AI, 데이터 분석 및 기계 학습과 같은 고급 기술을 활용하여 위치, 크기, 상태 및 과거 데이터와 같은 다양한 요소를 기반으로 자산 가치를 평가합니다. 이를 통해 보험사는 경쟁력 있는 맞춤형 정책을 제공하는 동시에 부정확한 추정으로 인한 잠재적 손실을 최소화할 수 있습니다. 또한 효율적인 자산 평가는 공정하고 투명한 가격 책정 전략을 보장하여 고객 만족도를 향상시킵니다.
점유율이 가장 높은 지역:
북미는 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 주요 트렌드에는 고객 경험 및 운영 효율성 향상을 위한 AI 및 블록체인과 같은 디지털 기술 도입이 포함됩니다. 인슈어테크 스타트업이 기존 모델을 파괴하면서 기존 기업들이 디지털 혁신에 투자하도록 유도하고 있습니다. 규제 변화와 진화하는 고객의 기대치는 업계 전반의 협업과 파트너십을 촉진하면서 계속해서 환경을 형성하고 있습니다.
연평균 성장률이 가장 높은 지역:
아시아 태평양 지역은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다. 이 지역의 보험 업계는 인공지능, 머신러닝, 블록체인, 빅 데이터 분석과 같은 첨단 기술을 채택하는 기업들과 함께 디지털 전환을 겪고 있습니다. 이러한 변화는 이러한 기술을 지원하고 고객에게 원활한 디지털 경험을 제공할 수 있는 보험 플랫폼에 대한 수요를 주도하고 있습니다.
주요 개발 사항:
2023년 9월, 클라우드 보험 소프트웨어 솔루션 분야의 글로벌 리더 중 하나인 Majesco와 Microsoft는 보험사의 장기적인 디지털 트랜스포메이션을 추진하기 위해 전략적 제휴를 체결했습니다. 이 파트너십은 Microsoft 클라우드 및 분석 기능을 활용하여 확장 가능하고 안전한 인텔리전트 클라우드 환경을 제공합니다.
2023년 4월, EY 조직은 글로벌 디지털 보험 플랫폼 제공업체 중 하나인 EIS 그룹(EIS) 및 언스트 앤 영 LLP(EY US)와 파트너십을 체결하여 고객이 보험 업계의 과제와 미래 요구 사항을 해결하기 위해 EIS의 클라우드 네이티브 및 디지털 보험 플랫폼인 기본 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스를 실행하고 결합하는 것을 지원한다고 발표했습니다.
대상 유형
– 데이터 플랫폼
– 비즈니스 플랫폼
– 기타 유형
보장하는 보험 유형
– 자동차 보험
– 일반 보험
– 주택 소유자 보험
– 여행자 보험
– 생명 보험
– 사이버 보안 보험
– 기타 보험 유형
보장되는 서비스
– 서비스
– 소프트웨어
보장하는 기술
– 블록체인
– 데이터 분석 및 빅 데이터
– 규제 기술
– 기타 기술
적용 분야
– 클레임 관리
– 청구 및 결제
– 언더라이팅 및 평가
– 고객 관계 관리(CRM)
– 영업 및 마케팅
– 부동산 견적
– 기타 애플리케이션
최종 사용자 대상
– 보험 회사
– 제3자 관리자(TPA)
– 보험 대행사 및 중개인
– 보험계리사
– 재보험사
– 기타 최종 사용자
지원 지역
– 북미
o 미국
o 캐나다
o 멕시코
– 유럽
o 독일
o 영국
o 이탈리아
o 프랑스
o 스페인
o 기타 유럽
– 아시아 태평양
o 일본
o 중국
o 인도
o 호주
o 뉴질랜드
o 대한민국
o 기타 아시아 태평양 지역
– 남미
o 아르헨티나
o 브라질
o 칠레
o 기타 남미
– 중동 및 아프리카
o 사우디 아라비아
o 아랍에미리트
o 카타르
o 남아프리카 공화국
o 기타 중동 및 아프리카
보고서의 주요 내용
– 지역 및 국가별 세그먼트에 대한 시장 점유율 평가
– 신규 진입자를 위한 전략적 권장 사항
– 2021년, 2022년, 2023년, 2026년, 2030년의 시장 데이터를 다룹니다.
– 시장 동향 (동인, 제약, 기회, 위협, 과제, 투자 기회 및 권장 사항)
– 시장 추정치를 기반으로 한 주요 비즈니스 부문의 전략적 권장 사항
– 주요 공통 트렌드를 매핑하는 경쟁 조경 매핑
– 상세한 전략, 재무 및 최근 개발 사항을 포함한 회사 프로파일링
– 최신 기술 발전을 매핑하는 공급망 동향
1 요약
2 서문
2.1 요약
2.2 스테이크 홀더
2.3 연구 범위
2.4 연구 방법론
2.4.1 데이터 마이닝
2.4.2 데이터 분석
2.4.3 데이터 검증
2.4.4 연구 접근 방식
2.5 연구 출처
2.5.1 1차 연구 출처
2.5.2 보조 연구 출처
2.5.3 가정
3 시장 동향 분석
3.1 소개
3.2 동인
3.3 제약
3.4 기회
3.5 위협
3.6 기술 분석
3.7 애플리케이션 분석
3.8 최종 사용자 분석
3.9 신흥 시장
3.10 코로나19의 영향
4 포터의 다섯 가지 힘 분석
4.1 공급자의 협상력
4.2 구매자의 협상력
4.3 대체재의 위협
4.4 신규 진입자의 위협
4.5 경쟁 경쟁
5 유형별 글로벌 보험 플랫폼 시장
5.1 소개
5.2 데이터 플랫폼
5.3 비즈니스 플랫폼
5.4 기타 유형
6 보험 유형별 글로벌 보험 플랫폼 시장
6.1 소개
6.2 자동차 보험
6.3 일반 보험
6.4 주택 소유자 보험
6.5 여행 보험
6.6 생명 보험
6.7 사이버 보안 보험
6.8 기타 보험 유형
7 글로벌 보험 플랫폼 시장, 제공 별
7.1 소개
7.2 서비스
7.2.1 전문 서비스
7.2.2 관리 서비스
7.3 소프트웨어
7.3.1 지능형 문서 처리
7.3.2 보험 워크플로 자동화
7.3.3 정책 관리
7.3.4 마이크로 서비스
8 기술별 글로벌 보험 플랫폼 시장
8.1 소개
8.2 블록 체인
8.3 데이터 분석 및 빅 데이터
8.4 규제 기술
8.5 기타 기술
9 애플리케이션별 글로벌 보험 플랫폼 시장
9.1 소개
9.2 클레임 관리
9.3 청구 및 지불
9.4 언더라이팅 및 평가
9.5 고객 관계 관리(CRM)
9.6 영업 및 마케팅
9.7 재산 추정
9.8 기타 애플리케이션
10 최종 사용자별 글로벌 보험 플랫폼 시장
10.1 소개
10.2 보험 회사
10.3 제3자 관리자(TPA)
10.4 보험 대행사 및 중개인
10.5 보험계리사
10.6 재보험사
10.7 기타 최종 사용자
11 지역별 글로벌 보험 플랫폼 시장
11.1 소개
11.2 북미
11.2.1 미국
11.2.2 캐나다
11.2.3 멕시코
11.3 유럽
11.3.1 독일
11.3.2 영국
11.3.3 이탈리아
11.3.4 프랑스
11.3.5 스페인
11.3.6 기타 유럽
11.4 아시아 태평양
11.4.1 일본
11.4.2 중국
11.4.3 인도
11.4.4 호주
11.4.5 뉴질랜드
11.4.6 대한민국
11.4.7 기타 아시아 태평양 지역
11.5 남미
11.5.1 아르헨티나
11.5.2 브라질
11.5.3 칠레
11.5.4 남미의 나머지 지역
11.6 중동 및 아프리카
11.6.1 사우디 아라비아
11.6.2 아랍에미리트
11.6.3 카타르
11.6.4 남아프리카 공화국
11.6.5 중동 및 아프리카의 나머지 지역
12 주요 개발 사항
12.1 계약, 파트너십, 협업 및 합작 투자
12.2 인수 및 합병
12.3 신제품 출시
12.4 확장
12.5 기타 주요 전략
13 회사 프로파일링
❖본 조사 보고서의 견적의뢰 / 샘플 / 구입 / 질문 폼❖
