数字化转型时代的保险

数字化转型时代的保险

保险公司在努力提供优质客户体验和提高盈利能力时,越来越多地面临意外业务中断的挑战。在数字化转型时代采用正确的数据驱动技术对于财产和意外伤害 (P&C) 保险、人寿和非人寿保险公司以及 付款人 确保采用简化的方法来处理索赔、业务优化、快速欺诈检测、风险和损失评估以及客户保留。

欺诈识别

随着欺诈活动随着时间和技术的增加而增加,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来领先一步。来自客户和第 3 方系统的 PDF 或基于文本的报告中的原始数据可以促进常见的方案,如双重支付、重复索赔提交、保费和资产转移、费用流失和其他类型的欺诈。

为了打击欺诈,Altair 帮助运营商:

  • 从非结构化、孤立的格式中自动提取和转换数据,同时轻松应用高级欺诈检测技术,例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。
  • 对输入、输出之间的复杂关系进行建模,并在大量数据中发现欺诈模式。

保险无需代码数据转换,即刻做好数据准备。

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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,这使得简化承保和精算流程变得比以往任何时候都更加重要。可重复的数据转换、机器学习和人工智能 (MLAI) 代表了确定一般风险和新保险申请人的风险以确保稳健投资的巨大机会。

  • 除了通过 Excel 或半结构化数据进行解析之外,还可以快速准确地比较不同的保单和索赔数据。
  • 编译孤立的数据源,在自助服务、无代码环境中指示和衡量责任,消除手动、容易出错的工作流程。
  • 将预测分析应用于过去的损失趋势,以确定适当的费率和准备金以及风险管理的整体规划。

用于索赔处理和对账的 RPA

随着越来越多的企业使用机器人处理自动化 (RPA) 来更好地操作和评估效率差距,要充分实现其优势存在障碍。 Altair® Monarch® 通过使用确保标准化报告格式的模型来自动化可重复的数据转换过程来补充 RPA 计划,这些模型旨在满足最终用户的要求、消除低效率并降低成本和工作量。

  • 简化数据工作流程并创建共享的受治理资产,为进一步分析做好准备,例如计算保费和定位欺诈。
  • 通过混合索赔人的数据以发现复杂的模式、趋势和异常,实施 RPA 以进行索赔比较和自动裁决。
  • 跨地域和部门连接数十个应用程序和数据库,以最大程度地减少对账时间和标准化财务报告。
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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快速响应客户的期望。从购物到按需服务,客户现在期待闪电般快速、个性化和高质量的体验。通过利用跨所有渠道和用户接触点的可重复数据整理,您可以完善外展计划并定制政策以满足确切需求。

  • 根据历史客户和人口统计数据以及行为趋势,优化客户外展并定制政策,以提供个性化的体验。
  • 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,使用正确的渠道以正确的信息传达正确的受众。
  • 通过自动化和重复机器学习模型中使用的流程来预测营销活动的成功。
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