数字化转型时代的保险
保险公司在努力提供优质的客户体验和提高盈利能力时，越来越多地受到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、人寿和非寿险承运人以及 付款人 同样确保理赔处理、业务优化、快速欺诈检测、风险和损失评估以及客户保留的简化方法。
欺诈识别
随着欺诈活动随着时间和技术的发展而增加，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保持领先一步。来自客户和第 3 方系统的 PDF 或基于文本的报告的原始数据可以促进常见的计划，如双重支付、重复提交索赔、保费和资产转移、费用搅动和其他类型的欺诈。
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。
风险评估
从监管和政策变化到新的负债，颠覆性的世界事件在一夜之间改变了风险评估和损失分析，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。可重复的数据转换以及机器学习和人工智能 (MLAI) 代表了确定一般风险和新投保人风险以确保合理投资的巨大机会。
- 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。
- 在自助服务、无代码环境中编译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，以确定适当的比率和准备金以及风险管理的总体规划。
保险无需代码数据转换，瞬间做好数据准备。
阅读如何
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) 来更好地实施和评估效率差距，充分实现其优势存在障碍。 Altair® Monarch® 通过使用模型自动执行可重复的数据转换过程来补充 RPA 计划，这些模型确保标准化的报告格式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监管资产，为进一步分析做准备，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。
- 跨地区和跨部门连接数十个应用程序和数据库，以最大限度地减少对账时间和标准化财务报告。
客户参与和保留
数字化转型迫使承运人和代理人在保险流程的每个环节快速响应客户期望。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。通过跨所有渠道和用户接触点利用可重复的数据整理，您可以改进外展计划并定制策略以满足确切的需求。
- 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来预测取消风险。
- 针对可控和不可控变量的变化测试场景，以部署策略，使用正确的渠道以正确的信息覆盖正确的受众。
- 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。
