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等至关重要,可确保理赔处理、业务优化、快速欺诈检测、风险和损失评估以及客户保留简化。

欺诈识别

随着欺诈活动随着时间和技术的增加而增加,保险公司必须通过基于预测建模、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。从客户和第三方系统收到的 PDF 以及基于文本报告的原始数据可能促成常见的问题,如双重支付、重复提交索赔、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 可帮助运营商:

  • 自动提取和转换非结构化孤立格式的数据,并轻松应用高级欺诈检测技术(如 Benford 法则或 Gestalt 测试)进行检测。
  • 生成和部署业务规则以预防可能的欺诈活动。
  • 建模输入、输出之间的复杂关系,以及利用大量数据识别欺诈模式。

保险无需代码数据转换,即刻准备好数据。

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风险评估

从监管和政策变化到新负债,极具破坏性的全球事件会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) 在确定一般风险和新保险申请人的风险方面带来了新机会,有助于确保稳健投资。

  • 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。
  • 在自助服务的无代码环境中编译可指示和衡量责任的孤立数据源,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整体风险管理规划。

用于索赔处理和对账的 RPA

虽然越来越多的企业使用机器人处理自动化 (RPA) 来更好地实现操作和评估效率差距,但在充分实现其优势方面仍然存在障碍。Altair® Monarch® 与 RPA 计划相互补充,使用可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,以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受管理的资产,为进一步分析做好准备,例如计算保费和定位欺诈。
  • 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

数字化转型迫使承保单位和代理在保险流程的每个部分快速响应客户预期。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,您可以完善外联活动,并定制政策以满足具体需求。

  • 根据历史客户和人口统计数据以及行为趋势,优化客户外联并定制政策,以提供个性化体验。
  • 通过支持 AI 的客户体验洞察和及早识别导致客户流失的迹象,预测取消风险。
  • 根据可控变量和不可控变量的变化对方案执行测试,进而部署策略,利用合适的信息并通过适当的渠道引起相应受众的注意。
  • 在机器学习模型中,采用自动化的重复流程,以预测营销活动的成功率。
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