数字转型时代的保险

数字转型时代的保险

保险公司正面临越来越多的意外业务中断的挑战,因为它们难以提供高质量的客户体验,并推动盈利. 在数字化转型时代采用正确的数据驱动技术对财产和意外险至关重要(P&C,保险,人寿保险和非人寿保险,以及 纳税人 同样,以确保以精简的方式处理索赔, 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

随着时间和技术的发展,欺诈活动越来越多, 保险公司必须围绕预测模型部署新的反欺诈策略,保持领先一步, 链接分析, 异常报告, 和人工智能. 来自客户和第三方系统的PDF或文本报告的原始数据可以促进像双倍支付这样的常见方案, 重复索赔提交, 保费和资产转移, 费大量生产, 以及其他类型的欺诈.

为了打击欺诈行为,ope苹果客户端帮助运营商:

  • 自动化非结构化数据的提取和转换, 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显示可能的欺诈活动.
  • 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,立即使数据就绪.

读到

风险评估

从监管和政策变化到新的债务, 破坏性的世界事件正在一夜之间改变风险评估和损失分析, 这使得简化承保和精算过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,以确保稳健的投资.

  • 快速准确地比较不同的政策和索赔数据, 除了通过Excel或半结构化数据进行解析.
  • 编译竖井式数据源,在自助服务中指示和测量责任, 没有代码环境, 消除手工, 容易出错的工作流程.
  • 对过去的损失趋势进行预测分析,以确定适当的利率和准备金,并对风险管理进行全面规划.

RPA用于索赔处理和和解

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存在障碍. ope苹果客户端®®君主 通过使用能够确保满足最终用户需求的标准化报告格式的模型,自动化可重复的数据转换过程,补充RPA计划, 赶出效率低下, 减少成本和精力.

  • 简化数据工作流并创建共享, 受治理的资产,为进一步分析做准备, 比如计算保费和打击欺诈.
  • 通过混合不同索赔人的数据来发现复杂的模式,实现索赔比较和自动裁定的RPA, 趋势, 和异常.
  • 跨地域和部门连接数十个应用程序和数据库,最大限度地减少用于协调和标准化财务报告的时间.
下载案例研究

客户参与和保留

数字化转型迫使保险公司和代理商在保险流程的每个环节迅速响应客户的期望. 从购物到按需服务, 客户现在期望的是闪电般的速度, 个性化的, 和高质量的体验. 通过利用跨所有通道和用户接触点的可重复数据整理, 您可以细化拓展计划并定制策略以满足确切的需求.

  • 根据历史客户、人口统计数据和行为趋势,细化客户服务和定制策略,以提供个性化的体验.
  • 通过ai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中的变化测试场景,以部署能够达到正确受众的策略, 用正确的信息, 使用正确的渠道.
  • 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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特色资源

使用数据分析预防财务欺诈指南

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, 谎报和瞒报税务信息的, 还有抵押贷款和消费贷款申请.

eGuide

利用零售、保险和电信行业的数据和分析

了解ope苹果客户端的数据分析平台如何帮助您吸收和准备大量不同的数据,允许您识别最有可能使用我们的预测分析解决方案流失的客户.

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