由于他们努力提供优质的客户体验和推动盈利能力,保险公司越来越受到意外的业务中断挑战。在数字转型时代采用正确的数据驱动技术对财产和伤亡(P&C)保险,生命和非生活运营商至关重要付款人相似以确保简化的索赔方法,商业优化,快速欺诈检测,风险和损失评估以及客户保留。
随着时间和技术的欺诈活动增加,保险公司必须通过在预测建模,链接分析,例外报告和AI上部署新的反欺诈策略来保持一步。到达客户端和第三方系统的PDF或基于文本的报告的原始数据可以促进双重支付等常见方案,重复索赔提交,保费和资产转移,费用搅拌等类型的欺诈。
为了打击欺诈,Altair帮助运营商:
从监管和政策变化到新的责任,破坏性的全球事件正在一夜之间改变风险评估和损失分析,使简化承保和精算过程变得比以往任何时候都重要。可重复数据转换、机器学习和人工智能(MLAI)为确定一般风险和新投保人提供了巨大的机会,以确保合理的投资。
随着越来越多的企业使用机器人处理自动化(RPA)更好地运营和评估效率差距,障碍充分实现其益处。Altair®Monarch®.通过自动化可重复的数据转换过程来补充RPA举措,使用模型确保标准化报告格式旨在满足最终用户需求,驱动效率低下,降低成本和努力。
数字转型强迫运营商和代理商在保险过程的各个部分迅速响应客户期望。从购物到按需服务,客户现在预计闪电快速,个性化,高品质的体验。通过在所有渠道和用户触控点均可利用可重复的数据归类,您可以改善外展计划和定制策略以满足确切的需求。
财务欺诈有无数的形式,涉及商业的许多不同方面,包括;保险和政府福利索赔,零售退货,信用卡购买,漏报和错误的税务信息,抵押贷款和消费者贷款申请。bob电竞官方
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Genworth全球抵押贷款保险公司(GMI)概述了他们的牛郎星知识工作室和文本挖掘的机器学习旅程。
作为一个日益增长的组织,Cape区域卫生系统努力将不同数据库,从患者记录,保险提供商和其他组织报告的信息汇集到管理团队的全面业务分析。
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