數位化轉型時代的保險

數位化轉型時代的保險

保險公司在努力提供優質客戶體驗和提高盈利能力時,越來越多地面臨意外業務中斷的挑戰。在數位化轉型時代採用正確的數據驅動技術對於財產和意外傷害 (P&C) 保險、人壽和非人壽保險公司以及付款人等至關重要,可確保理賠處理、業務優化、快速欺詐檢測、風險和損失評估以及客戶保留簡化。

欺詐識別

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。從客戶和協力廠商系統收到的 PDF 以及基於文本報告的原始數據可能促成常見的問題,如雙重支付、重複提交索賠、保費和資產轉移、費用流失和其他類型的欺詐。

為了打擊欺詐,Altair 可幫助運營商:

  • 自動提取和轉換非結構化孤立格式的資料,並輕鬆應用高級欺詐檢測技術(如 Benford 法則或 Gestalt 測試)進行檢測。
  • 生成和部署業務規則以預防可能的欺詐活動。
  • 建模輸入、輸出之間的複雜關係,以及利用大量數據識別欺詐模式。

保險無需代碼數據轉換,即刻準備好數據。

閱讀說明

風險評估

從監管和政策變化到新負債,破壞性世界事件會在一夜之間改變了風險評估和損失分析,這使得簡化承保和精算流程變得比以往任何時候都更加重要。可重複的數據轉換、機器學習和人工智慧 (MLAI) 代表確定一般風險和新保險申請人的風險,以確保穩健投資的巨大機會。

  • 除了通過 Excel 或半結構化數據進行解析之外,還可以快速準確地比較不同的保單和索賠數據。
  • 在自助服務的無代碼環境中編譯指示和衡量責任的孤立數據來源,消除手動、容易出錯的工作流程。
  • 將預測分析應用於過去的損失趨勢,以確定適當的費率和準備金以及整體風險管理規劃。

用於索賠處理和對賬的 RPA

隨著越來越多的企業使用機器人處理自動化 (RPA) 來更好地操作和評估效率差距,存在充分實現其優勢的障礙。Altair® Monarch® 與 RPA 計畫相互補充,使用確保標準化報告格式的模型來自動化可重複的資料轉換過程,這些模型旨在滿足最終使用者的要求,消除低效率並降低成本和工作量。

  • 簡化數據工作流程並創建共享受管理的資產,為進一步分析做好準備,例如計算保費和定位欺詐。
  • 混合索賠人的數據以發現複雜的模式、趨勢和異常,實施 RPA 以進行索賠比較和自動裁決。
  • 跨地域和部門連接數十個應用程式和數據庫,以最大程度地減少對賬時間和標準化財務報告。
下載案例

客戶參與和保留

數位化轉型迫使承保單位元和代理在保險流程的每個部分快速回應客戶預期。從購物到按需服務,客戶現在期待閃電般快速、個性化和高品質的體驗。通過利用跨所有管道和用戶接觸點的可重復數據整理,您可以完善外聯活動,並定制政策以滿足具體需求。

  • 根據歷史客戶和人口統計數據以及行為趨勢,優化客戶外聯並定制政策,以提供個性化體驗。
  • 通過支援 AI 的客戶體驗洞察和早期識別導致客戶流失的跡象,預測取消風險。
  • 根據可控變數和不可控變數的變化對方案執行測試,進而部署策略,利用合適的資訊並通過適當的管道引起相應受眾的注意。
  • 在機器學習模型中,採用自動化的重複流程,以預測行銷活動的成功率。
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