数字转型时代的保险

数字转型时代的保险

由于保险公司难以提供高质量的客户体验并提高盈利能力,它们越来越多地受到意想不到的业务中断的挑战. 在数字转型时代,采用正确的数据驱动技术对财产和意外事故至关重要(P&C)保险、寿险和非寿险承运商 纳税人 以确保索赔处理方法的精简, 业务优化, 快速的欺诈检测, 风险和损失评估, 和客户保留.

欺诈检测

欺诈活动随着时间和技术的发展而增加, 保险公司必须领先一步,围绕预测模型部署新的反欺诈策略, 链接分析, 异常报告, 和人工智能. 原始数据以PDF格式或基于文本的报告的形式从客户和第三方系统获得,可以促进常见的方案,如双重支付, 重复索赔提交, 溢价与资产转移, 费大量生产, 以及其他类型的欺诈.

为了打击欺诈,OPE电子帮助运营商:

  • 自动提取和转换非结构化数据, 竖井格式,同时容易应用先进的欺诈检测技术,如本福德定律或格式塔测试.
  • 生成和部署业务规则以突出可能的欺诈活动.
  • 为输入之间的复杂关系建模, 输出, 并在大量数据中发现欺诈模式.

无代码数据转换保险,立即做好数据准备.

读到

风险评估

从监管和政策变化到新的负债, 破坏性的世界事件在一夜之间改变了风险评估和损失分析, 使得简化承保和精算流程变得比以往任何时候都重要. 可重复的数据转换、机器学习和人工智能(MLAI)为确定一般风险和新投保人的风险提供了巨大的机会,以确保良好的投资.

  • 快速而准确地比较不同的保单和索赔数据, 而不是通过Excel或半结构化数据进行解析.
  • 在自助服务中编译竖井数据源,以指示和衡量负债, 没有代码环境, 消除手工, 容易出错的工作流程.
  • 应用预测分析过去的损失趋势,以确定适当的利率和准备金,并全面规划风险管理.

负责索赔处理和调解

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, 要充分实现它的好处,还有一些障碍. OPE电子®®君主 通过使用模型来自动化可重复的数据转换过程,以确保设计用于满足最终用户需求的标准化报告格式,从而补充RPA计划, 赶出效率低下, 并降低成本和精力.

  • 简化数据工作流并创建共享, 为进一步分析做准备的受治理资产, 比如计算保费和打击欺诈.
  • 通过混合不同索赔人的数据来实现RPA索赔比较和自动裁决,以发现复杂的模式, 趋势, 和异常.
  • 跨地域和部门连接数十个应用程序和数据库,以最大限度地减少在对账和标准化财务报告上花费的时间.
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客户参与和客户保留

数字化转型迫使保险公司和代理商在保险过程的每个环节都要迅速响应客户的期望. 从购物到按需服务, 客户现在希望它的速度如闪电般快, 个性化的, 和高质量的体验. 通过利用所有渠道和用户接触点的可重复数据整理, 您可以细化外展计划并定制策略以适应确切的需求.

  • 根据客户历史数据、人口统计数据和行为趋势,完善客户拓展和定制政策,提供个性化的体验.
  • 通过人工智能支持的客户体验洞察和早期识别导致客户流失的迹象,预测取消的风险.
  • 针对可控和不可控变量的变化测试场景,以部署一种策略,使其达到正确的受众, 传达正确的信息, 使用正确的信道.
  • 通过机器学习模型中使用的自动化和重复过程,预测营销活动的成功.
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特色资源

使用数据分析防止财务欺诈指南

Financial fraud takes countless forms and involves many different aspects of business including; insurance and government benefit claims, 零售回报, 信用卡购买, 漏报税务资料, 以及抵押贷款和消费贷款申请.

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在零售、保险和电信领域利用数据和分析

了解OPE电子的数据分析平台如何帮助您获取和准备大量不同的数据,使您能够使用我们的预测分析解决方案识别最有可能流失的客户.

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