Страхование в эпоху цифровой трансформации

Страхование в эпоху цифровой трансформации

Страховые компании все чаще сталкиваются с незапланированными перебоями в функционировании рабочих процессов. При этом они постоянно стремятся обеспечить качественное обслуживание клиентов и повысить рентабельность. Оптимизация процесса обработки претензий и рабочих процессов , оперативное обнаружение случаев мошенничества, оценка рисков и убытков и удержание клиентов посредством реализации эффективных средств сбора и анализа данных играют в эпоху цифровой трансформации решающую роль для всех видов страхования — страхования имущества и от несчастных случаев, страхования жизни и т. д. — а также самих плательщиков.

Выявление мошенничества

Новые методы борьбы с мошенничеством посредством прогнозного моделирования, анализа ссылок, создания отчетов об отклонениях и использования ИИ призваны помочь страховым компаниям предотвращать возможные проявления мошенничества, количество которых неуклонно растет по мере развития технологий. Неструктурированные данные из PDF-файлов и различных текстовых отчетов, поступающих от клиентов и систем сторонних разработчиков, могут внести в учет путаницу из-за двойных платежей, повторных подач претензий, изъятия премий и активов, накрутки комиссий и других проявлений корпоративного мошенничества.

Компания Altair предоставляет клиентам следующие возможности для борьбы с мошенничеством:

  • Автоматизация извлечения и преобразования данных, поступающих в различных форматах, а также реализация инновационных методик выявления мошеннической деятельности, основанные на законе Бенфорда и гештальт-тестах.
  • Формулирование и внедрение деловых регламентов, которые позволят предотвратить возможные проявления мошенничества.
  • Моделирование сложных взаимосвязей между входными и выходными данными, а также выявление мошеннических схем в больших массивах данных.

Трансформация и быстрый доступ к данным для страховых компаний без программирования.

Подробнее

Оценка рисков

Страховым компаниям необходимо оптимизировать процессы андеррайтинга и актуарных расчетов для оперативного реагирования на значительные мировые события, изменения в нормативно-правовых регламентах и политике и возникновение новых обязательств, способных в одночасье изменить оценку рисков и анализ убытков. Благодаря постоянному преобразованию данных и средствам машинного обучения и искусственного интеллекта (MLAI) компании могут эффективно определять общие риски и риски новых клиентов для обеспечения безопасности инвестиций.

  • Оперативный и точный сравнительный анализ разрозненных данных о полисах и претензиях без необходимости поиска по таблицам Excel и полуструктурированных данных.
  • Самостоятельное объединение разрозненных источников данных индикации и измерения ответственности без знания программирования. Такой подход позволяет исключить выполнение задач вручную и возникающие при этом ошибки.
  • Определение ставок, резервов и общей стратегии управления рисками посредством анализа результатов прогнозирования к прошлым данным об убытках.

Средства RPA для обработки и рассмотрения претензий

Средства робототехнической автоматизации процессов (RPA) позволяют компаниям быстро реагировать и проводить оценку проблем эффективности. Однако при реализации их преимуществ возникает ряд препятствий. Средство Altair® Monarch® идеально вписывается в концепцию робототехнической автоматизации процессов (RPA), т. к. с его помощью можно легко наладить автоматизированное выполнение повторяемых заданий по преобразованию данных на основе моделей, обеспечивающих составление отчетности в стандартизированных форматах. Благодаря этому клиенты могут удовлетворить требования конечных пользователей, устранить имеющиеся проблемы, а также сократить затраты и выделяемые ресурсы.

  • Упрощение рабочих процессов и создание централизованного управления данными с общим доступом для последующего анализа, например расчета премий или выявления случаев мошенничества.
  • Реализация средств RPA для сравнения претензий и их автоматического рассмотрения путем объединения данных по всем заявителям для выявления сложных закономерностей, тенденций и отклонений.
  • Интеграция множества приложений и баз данных из различных регионов и департаментов для сокращения времени рассмотрений и стандартизации финансовой отчетности.
Скачать историю клиента

Вовлечение и удержание клиентов

По мере распространения цифровой трансформации компании и агенты вынуждены оперативно реагировать на ожидания клиентов на каждом этапе страхования. В настоящее время пользователи ожидают мгновенного и качественного обслуживания с персональным подходом во всех сферах жизни — от покупок в магазине до предоставления услуг по требованию. Клиенты компании Altair могут улучшать стратегии охвата и адаптировать полисы в соответствии с требованиями конечных пользователей путем постоянного сопоставления данных по всем каналам и точкам взаимодействия.

  • Использование исторических и демографических данных о клиентах и поведенческих тенденций позволит улучшить охват и адаптировать полисы под персональные запросы клиентов.
  • Получение ценных сведений об обслуживании клиентов от средств с искусственным интеллектом позволит спрогнозировать риск аннулирования полисов и определить признаки предстоящего оттока клиентов на ранних этапах.
  • Тестирование сценариев с подстановкой различных управляемых и неуправляемых переменных значений позволит специалистам выработать оптимальную стратегию, определив целевую аудиторию, главный посыл кампании и наиболее выгодный канал коммуникации.
  • Благодаря автоматизации повторяющихся заданий в моделях машинного обучения клиенты смогут прогнозировать эффективность маркетинговых кампаний.
Смотреть вебинар о целевом вовлечении клиентов

Актуальные ресурсы

Guide to Using Data Analytics to Prevent Financial Fraud

Financial fraud takes countless forms and involves many different aspects of business including; insurance and government benefit claims, retail returns, credit card purchases, under and misreporting of tax information, and mortgage and consumer loan applications.

eGuide

Leveraging Data and Analytics in Retail, Insurance, and Telco

Learn how Altair's Data Analytics platform can help you ingest and prepare massive amounts of disparate data allowing you to identify clients that may be most likely to churn using our predictive analytics solutions.

Data Anaytics Summit 2020

Genworth Mortgage Machine Learning Experience with Altair Knowledge Studio

Genworth Global Mortgage Insurance (GMI) outlines their Machine Learning Journey with Altair Knowledge Studio and Text Mining.

Data Anaytics Summit 2020

Keeping Finances and Data Healthy

As a growing organization, Cape Regional Health System struggled to bring together information from different databases and reports from patient records, insurance providers and other organizations into a comprehensive business analysis for the management team.

Customer Stories