数字转型时代保险

数字转型时代保险

保险公司在努力提供优质客户体验和提高盈利能力的同时,越来越多地受到意外业务中断的挑战。在数字转型时代,采用正确的数据驱动技术对财产和意外险、人寿和非人寿保险公司至关重要纳税人同样,确保索赔处理、业务优化、快速欺诈检测、风险和损失评估以及客户保留的流线型方法。

欺诈识别

随着欺诈活动随着时间和技术的发展而增加,保险公司必须通过围绕预测建模、链接分析、异常报告和人工智能部署新的反欺诈策略,保持领先一步。客户和第三方系统以PDF或基于文本的报告形式提供的原始数据可以促进常见的方案,如双重支付、重复提交索赔、保费和资产转移、费用搅和和其他类型的欺诈。

为了打击欺诈,牵牛星帮助航空公司:

  • 自动化从非结构化、竖井格式提取和转换数据,同时轻松应用高级欺诈检测技术,如本福德定律或格式塔测试。
  • 生成并部署业务规则以聚焦可能的欺诈活动。
  • 模型在大量数据中的输入,输出和查找欺诈模式之间的复杂关系。

没有代码数据转换为保险,立即使数据准备好了。

阅读方法

风险评估

从监管和政策变更到新负债,颠覆性世界事件正在改变风险评估和损失分析一夜之间,使其比以往任何时候都更重要,以简化承销和精算过程。可重复的数据转换和机器学习和人工智能(MLAI)代表了确定普遍风险和新保险申请人的巨大机会,以确保健全的投资。

  • 通过Excel或半结构化数据进行解析之外,快速且精确地比较不同的策略和声明数据。
  • 编译竖井数据源,在自助服务、无代码环境中指示和度量责任,消除手动、容易出错的工作流程。
  • 对过去的损失趋势应用预测分析,以确定适当的利率和准备金,并对风险管理进行全面规划。

理赔处理和和解的RPA

随着越来越多的企业使用机器人处理自动化(RPA)来更好地运作和评估效率差距,充分实现其好处存在障碍。牵牛星®®君主通过使用模型自动化可重复的数据转换过程来补充RPA计划,这些模型确保了为满足最终用户需求而设计的标准化报告格式,消除了低效,并减少了成本和工作。

  • 简化数据工作流程和创建共享,管理资产以准备进一步分析,例如计算保费和针对欺诈。
  • 通过混合不同索赔人的数据,实现索赔比较和自动裁决的RPA,以发现复杂的模式、趋势和异常情况。
  • 连接数十个应用程序和数据库跨地区和部bob电竞官方门,以减少时间花在协调和标准化财务报告。
下载案例研究

客户参与和保留

数字化转型迫使承运商和代理商在保险流程的每个部分都迅速响应客户的期望。从购物到按需服务,客户现在期望闪电般快速、个性化和高质量的体验。通过在所有渠道和用户接触点上利用可重复的数据整理,您可以改进扩展计划并调整策略以满足确切的需求。

  • 优化客户外展和定制政策,以基于历史客户和人口统计数据和行为趋势提供个性化的体验。
  • 通过AI支持客户体验的界面和早期识别导致流失的迹象的预测,预测取消的风险。
  • 测试场景,防止可控和无法控制变量的变化,以部署使用右声道的右侧消息达到正确的受众的策略。
  • 通过机器学习模型中使用的自动化和重复过程来预测营销活动的成功。
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使用数据分析指南以防止金融欺诈

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