Insurance in the Age of Digital Transformation

Insurance in the Age of Digital Transformation

保险公司在努力提供优质客户体验和提高盈利能力的同时,越来越多地受到意外业务中断的挑战. 在数字转型时代,采用正确的数据驱动技术对财产和伤亡(P&C) insurance, life and non-life carriers, and payers 同样,以确保索赔处理的精简方法, business optimization, rapid fraud detection, risk and loss assessment, and customer retention.

Fraud Detection

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模型部署新的反欺诈策略来领先一步, link analysis, exception reporting, and AI. 客户和第三方系统以PDF或文本形式提供的原始数据可以促进双重付款等通用方案, repeat claim submissions, premium and asset diversion, fee churning, and other types of fraud.

To combat fraud, Altair helps carriers:

  • 自动从非结构化数据中提取和转换数据, 竖井格式,同时轻松应用高级欺诈检测技术,如本福德定律或格式塔测试.
  • 生成并部署业务规则,以突出可能的欺诈活动.
  • Model complex relationships between inputs, outputs, and find fraudulent patterns in large amounts of data.

无代码数据转换为保险,即时做好数据准备.

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Risk Assessment

From regulatory and policy changes to new liabilities, 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流程变得前所未有的重要. 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代表着巨大的机会,以确保良好的投资.

  • 快速准确地比较不同的保单和索赔数据, 而不是通过Excel或半结构化数据进行解析.
  • 编译竖井数据源,在自助服务中指示和度量负债, no code environment, eliminating manual, error-prone workflows.
  • 应用预测分析过去的损失趋势,以确定适当的利率和准备金和风险管理的总体规划.

RPA for Claims Processing and Reconciliation

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, there are hurdles to fully realizing its benefits. Altair® Monarch® 通过使用模型自动化可重复的数据转换过程来补充RPA计划,这些模型确保了设计满足最终用户需求的标准化报告格式, drive out inefficiencies, and reduce costs and effort.

  • Streamline data workflows and create shared, governed assets in preparation for further analysis, such as calculating premiums and targeting fraud.
  • 通过混合不同索赔人之间的数据来发现复杂的模式,实现用于索赔比较和自动裁定的RPA, trends, and anomalies.
  • 跨地域和部门连接数十个应用程序和数据库,以最小化对账和标准化财务报告所花费的时间.
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Customer Engagement and Retention

数字化转型迫使保险公司和代理商在保险流程的各个环节迅速响应客户的期望. From shopping to on-demand service, customers now expect lightning-fast, personalized, and high-quality experiences. 通过利用跨所有通道和用户接触点的可重复数据整理, 你可以改进推广活动,调整政策以适应确切的需求.

  • 根据客户历史数据、人口统计数据和行为趋势,优化客户服务范围和定制政策,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,预测取消的风险.
  • 针对可控和不可控变量的变化测试场景,以部署到达正确受众的策略, with the right message, using the right channel.
  • 通过自动化和重复机器学习模型中使用的过程来预测营销活动的成功.
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使用数据分析防止财务欺诈指南

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