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Il ruolo dell'analisi dei dati nel rivoluzionare il settore assicurativo

Esplorare la potenza dell'analisi dei dati nel settore assicurativo

In un'epoca alimentata dai dati, il settore assicurativo si trova a un bivio trasformativo. Mentre il settore è stato tradizionalmente dipendente da dati storici e calcoli semplici, l'analisi dei dati lo sta ora rivoluzionando, introducendo il settore assicurativo in una nuova era caratterizzata da una notevole precisione e personalizzazione.

In parole povere, l'analisi dei dati per le assicurazioni si riferisce all'uso sistematico dei dati e delle tecniche di analisi avanzate per trarre spunti, fare previsioni e prendere decisioni informate. Analizzando grandi quantità di dati provenienti da diverse fonti, le compagnie assicurative ricavano modelli e tendenze significativi che le aiutano in varie operazioni, dall'identificazione di richieste di risarcimento dubbie alla prevenzione di attività fraudolente.

L'analisi dei dati nel settore assicurativo: panoramica del mercato

Il settore assicurativo sta vivendo un cambiamento trasformativo grazie all'integrazione dei dati analitici, che consentono di ottenere informazioni impareggiabili sulla valutazione del rischio, sul rilevamento delle frodi e sul comportamento dei clienti. La ripartizione che segue illustra il suo potenziale dirompente.

Crescita

Il mercato dell'analisi dei dati assicurativi è stato stimato a 11,47 miliardi di dollari nel 2023 e dovrebbe registrare un notevole CAGR del 15,9%, raggiungendo la sorprendente cifra di 27,07 miliardi di dollari entro i prossimi cinque anni.

Fonte: Intelligenza di Mordor

Utilizzo

86% delle compagnie assicurative si affidano all'analisi dei dati per sfruttare le informazioni ricavate da ampi rapporti di dati. Pertanto, gli assicuratori auto stanno passando dall'affidarsi esclusivamente ai registri dei sinistri interni all'analisi basata sul comportamento.

Fonte: Intelligenza di Mordor

Effetti

Gli assicuratori vita che utilizzano l'analisi predittiva hanno registrato un effetto cumulativo di 67% di riduzione dei costi e 60% di aumento dei ricavi.

Fonte: Willis Towers Watson

Vantaggi

L'analisi dei dati per le assicurazioni aiuta a individuare e prevenire le richieste di risarcimento fraudolente, con un risparmio medio di $308,6 miliardi di euro all'anno.

Fonte: Coalizione contro le frodi assicurative

Il ruolo dell'analisi dei dati nel settore assicurativo

Nel settore assicurativo, l'analisi dei dati è diventata gradualmente una pietra miliare per guidare la trasformazione, l'innovazione e l'efficienza e per rimodellare le prestazioni operative verso una precisione cristallina e una prevedibilità complessiva. Esploriamo insieme il suo impatto multiforme, suddiviso in vari aspetti che ne costituiscono l'effetto rivoluzionario.

I principali casi d'uso dell'analisi dei dati nel settore assicurativo

Oltre a ridurre l'incertezza e a semplificare il processo decisionale, l'analisi dei dati per il settore assicurativo scopre nuove opportunità di crescita che favoriscono l'espansione del business e la soddisfazione dei clienti. Ecco i principali casi d'uso che dimostrano la sua influenza pionieristica sul settore assicurativo.

Valutazione del rischio e determinazione del prezzo
Rilevamento delle frodi
La telematica nell'assicurazione auto
Segmentazione dei clienti
Automazione dell'elaborazione delle richieste di risarcimento
Miglioramento della sottoscrizione
Miglioramento dell'esperienza del cliente
Analisi predittiva
Modellazione di catastrofi
Programmi di salute e benessere
Ottimizzazione della liquidazione dei sinistri
Cybersecurity e mitigazione del rischio
Prevenzione delle frodi nel settore sanitario
Valutazione della proprietà
Sviluppo del prodotto

Con una grande quantità di dati a disposizione, gli assicuratori possono trarre spunti di riflessione e creare strategie che prima erano irraggiungibili. Invece di classificare gli individui in ampi gruppi di rischio, gli assicuratori creano profili di rischio più granulari attraverso la valutazione del rischio, assicurando che i premi rappresentino esattamente il rischio che essi rappresentano. Per determinare con precisione il prezzo dei premi assicurativi, analizzano i dati storici, gli attributi comportamentali, i dati demografici, ecc. In alcuni casi, integrano fonti di dati non convenzionali come l'attività sui social media, la cronologia degli acquisti e persino le immagini satellitari relative alle assicurazioni immobiliari.

I sofisticati modelli analitici di oggi scavano in profondità in vaste serie di dati, individuando con precisione incongruenze e anomalie. Ad esempio, analizzando i dati storici (sinistri passati, frequenza delle richieste di informazioni) e le informazioni di origine esterna (punteggi di credito, ecc.), i data analytics nel settore assicurativo aiutano a rilevare picchi insoliti nell'importo o nella frequenza dei sinistri da una particolare regione o fornitore di servizi. Inoltre, queste informazioni possono suggerire una possibile collusione o una frode sistematica. Inoltre, le analisi testuali possono esaminare i dettagli narrativi delle richieste di risarcimento, identificando modelli di formulazione ingannevoli o incoerenze e consentendo agli assicuratori di adottare misure preventive prima di essere presi in giro.

Sfruttando i dati raccolti in tempo reale dai dispositivi connessi, come gli smartphone dotati di GPS e i sensori di bordo, gli assicuratori ottengono una comprensione approfondita del comportamento del conducente e delle prestazioni del veicolo, considerando velocità, chilometraggio, accelerazione, frenata e altro ancora. Grazie a questo approccio basato sui dati, gli assicuratori possono adattare i premi assicurativi di conseguenza e fornire informazioni accurate e tempestive sulle circostanze degli incidenti. Ciò aiuta le agenzie assicurative a liquidare più velocemente i sinistri, a ridurre le frodi e a evitare le controversie, contribuendo a un comportamento di guida più sicuro.

Invece di trattare la base clienti come un'entità monolitica, gli assicuratori la categorizzano in base all'età, al reddito, allo stile di vita, alla propensione al rischio e ad altre caratteristiche per offrire servizi incentrati sul cliente e aumentarne la fidelizzazione. Ad esempio, un giovane professionista single in un contesto urbano potrebbe dare la priorità a un'assicurazione per l'affitto o per l'auto con determinati comfort digitali. Mentre un individuo orientato alla famiglia in un'area suburbana potrebbe essere più interessato a una copertura sanitaria o vita completa. Grazie alla segmentazione, le compagnie assicurative possono anche ottimizzare le proprie strategie di marketing per garantire l'invio del messaggio giusto all'individuo giusto, riducendo l'inefficienza degli approcci generici.

Storicamente, il processo di liquidazione dei sinistri era manuale, ad alta intensità di carta e afflitto da ritardi, lasciando spazio a errori e incongruenze. Molte valutazioni preliminari dei sinistri possono essere eseguite quasi istantaneamente grazie a software e algoritmi sofisticati, che valutano la validità e quantificano l'importo di liquidazione appropriato. Inoltre, gli strumenti di automazione possono incrociare istantaneamente i dati del sinistro con i dettagli della polizza, segnalando discrepanze o potenziali attività fraudolente. Ciò accelera la risoluzione dei sinistri più semplici, consentendo agli assicuratori di concentrarsi sui casi più complessi.

Al posto di tabelle statiche e dati storici, i sottoscrittori moderni utilizzano le analisi per acquisire una comprensione più sfumata del rischio. Algoritmi avanzati analizzano vaste porzioni di dati, da fonti convenzionali come le cartelle cliniche nelle assicurazioni sanitarie a fonti più moderne come la telematica nelle assicurazioni auto. Questo aiuta a comprendere i modelli, a prevedere i rischi futuri e a valutare il valore effettivo di una polizza. Ora l'assicuratore può personalizzare i premi in base allo stile di vita, alle abitudini di esercizio o persino alle predisposizioni genetiche, anziché offrire una polizza generica basata sull'età e sui dati sanitari primari.

In un settore storicamente considerato impersonale e transazionale, l'infusione di dati analitici per le assicurazioni ha permesso alle compagnie di comprendere e soddisfare in modo proattivo le esigenze dei singoli assicurati. Analizzando gli schemi dei rinnovi delle polizze, dei sinistri e delle interazioni, gli assicuratori ottengono informazioni sulle preferenze, sui comportamenti e sui punti dolenti dei loro clienti. Questa comprensione approfondita consente di creare comunicazioni su misura, offerte di servizi tempestive e raccomandazioni di prodotti personalizzati. L'assicuratore, ad esempio, può suggerire un'assicurazione per la casa quando si acquista un nuovo immobile o una copertura medica completa quando la famiglia cresce, analizzando le tappe fondamentali della vita del cliente.

L'analisi predittiva sfrutta i dati storici per prevedere i risultati futuri. Per gli assicuratori, questo significa anticipare le esigenze, i comportamenti e i potenziali problemi dei clienti prima che si manifestino. Modellando vari punti di dati, come le interazioni con gli assicurati, lo storico dei sinistri e i cambiamenti nello stile di vita, gli assicuratori possono prevedere quando un cliente potrebbe essere sull'orlo di un evento significativo della vita, come l'acquisto di una nuova casa o la creazione di una famiglia. Ciò consente di offrire in modo proattivo prodotti o consigli pertinenti, trasformando i potenziali punti dolenti in transizioni senza soluzione di continuità. Inoltre, l'analisi predittiva può migliorare il processo dei sinistri, prevedendo la probabilità che un sinistro diventi controverso o prolungato e consentendo agli assicuratori di intervenire tempestivamente con soluzioni o assistenza personalizzata.

La modellazione delle catastrofi cerca di anticipare e quantificare le ripercussioni finanziarie di eventi imprevedibili su larga scala, dalle catastrofi naturali come gli uragani alle crisi provocate dall'uomo. Anziché basarsi esclusivamente sui dati storici, che possono avere una portata limitata, l'analisi dei dati nel settore assicurativo integra diversi flussi di dati, tra cui osservazioni ambientali in tempo reale, tendenze climatiche e persino dinamiche sociopolitiche. Ad esempio, mentre i modelli di uragani del passato offrono alcuni spunti di riflessione, l'integrazione di dati in tempo reale sulla temperatura oceanica o sui tassi di deforestazione può fornire una valutazione più accurata delle future intensità dei cicloni o dei rischi di inondazione. Analizzando i modelli di sviluppo urbano, gli assicuratori possono prevedere le potenziali concentrazioni di perdite di proprietà nelle aree di recente sviluppo suscettibili di disastri naturali.

Sfruttando la potenza dei dati, le compagnie assicurative possono adattare le loro offerte per servire meglio i singoli e le aziende, offrendo raccomandazioni personalizzate agli assicurati e incoraggiando scelte e comportamenti più sani. Ad esempio, i dipendenti più sani sono spesso più produttivi, hanno meno giorni di malattia e riducono i costi sanitari a lungo termine. Analizzando i dati generati dai programmi di salute e benessere, le compagnie assicurative possono perfezionare i loro modelli di valutazione del rischio e le strutture tariffarie, ottenendo una sottoscrizione più accurata e premi potenzialmente più bassi per le aziende. Inoltre, l'analisi dei dati consente agli assicuratori di identificare le tendenze e le opportunità di assistenza preventiva e di intervento precoce, riducendo in ultima analisi i sinistri e la spesa sanitaria complessiva.

L'analisi dei dati nella liquidazione dei sinistri aiuta le aziende ad accelerare l'elaborazione dei sinistri legittimi. La valutazione automatica dei sinistri e i modelli predittivi consentono alle compagnie assicurative di identificare i sinistri validi e di liquidarli in modo più efficiente, riducendo la pressione finanziaria sulle imprese e consentendo loro di riprendere le attività il prima possibile. Questa efficienza può favorire la fiducia tra assicuratori, assicurati e aziende e migliorare la soddisfazione complessiva dei clienti. Inoltre, l'analisi dei dati nel settore assicurativo contribuisce all'ottimizzazione delle riserve sinistri, consentendo alle compagnie di accantonare con precisione l'importo adeguato per i sinistri futuri previsti. Questa ottimizzazione garantisce alle aziende di non pagare eccessivamente i premi assicurativi e di mantenere le risorse finanziarie necessarie per le loro attività.

Uno dei modi principali in cui l'analisi dei dati aiuta gli assicuratori nella sicurezza informatica è l'analisi dei dati storici e in tempo reale. Esaminando vasti set di dati, gli assicuratori identificano schemi e anomalie indicativi di minacce o vulnerabilità informatiche, consentendo loro di affrontare potenziali problemi prima che si trasformino in gravi violazioni. Ad esempio, gli assicuratori possono rilevare tentativi di accesso insoliti o modelli di accesso ai dati, che potrebbero indicare tentativi di accesso non autorizzati, e intervenire immediatamente per sventare gli attacchi informatici. Inoltre, analizzando fattori quali il settore, le dimensioni, l'infrastruttura di cybersecurity e i dati storici di un'azienda, le agenzie assicurative possono valutare con precisione il livello di rischio di un cliente. Possono quindi adattare le polizze assicurative e i prezzi ai profili di rischio specifici dei loro clienti, assicurando loro una copertura adeguata senza dover pagare troppo.

Analizzando vaste serie di dati contenenti informazioni sulle richieste di assistenza sanitaria, sulla storia dei pazienti e sulle pratiche di fatturazione, le compagnie assicurative possono individuare irregolarità e modelli indicativi di potenziali frodi. L'uso dell'analisi dei dati può segnalare i casi in cui un fornitore fattura per servizi non resi o quando un paziente riceve un volume insolitamente elevato di servizi in un breve periodo di tempo. Queste anomalie fanno scattare le indagini, consentendo agli assicuratori di intervenire tempestivamente e di prevenire ulteriori attività fraudolente. In questo modo non solo si risparmiano agli assicuratori ingenti perdite finanziarie, ma si salvaguarda anche l'integrità del sistema sanitario, dal momento che le attività fraudolente in ambito sanitario spesso coinvolgono più parti che collaborano per massimizzare i guadagni illeciti.

L'analisi di vaste serie di dati che comprendono informazioni sugli attributi della proprietà, sull'ubicazione, sui dati storici dei sinistri e sulle tendenze del mercato è uno dei modi principali in cui l'analisi dei dati può aiutare la valutazione delle proprietà. Ciò non solo riduce la probabilità di sottoassicurazione o sovraassicurazione, ma garantisce anche che le aziende paghino premi in linea con il valore effettivo dei beni. L'analisi dei dati consente alle agenzie assicurative di rimanere aggiornate con informazioni in tempo reale sugli immobili, poiché le condizioni di mercato e i valori degli immobili possono fluttuare rapidamente, rendendo difficile mantenere aggiornata la copertura assicurativa. Inoltre, l'analisi dei dati consente di monitorare i cambiamenti dei valori immobiliari e delle dinamiche di mercato, assicurando che le polizze rimangano pertinenti e che le aziende siano adeguatamente protette.

Uno dei modi principali in cui l'analisi dei dati nel settore assicurativo aiuta lo sviluppo dei prodotti è l'estrazione di vasti set di dati alla ricerca di informazioni: gli assicuratori raccolgono dati sul comportamento dei clienti, sui sinistri storici, sulle tendenze del mercato e sui rischi emergenti. L'analisi di questo patrimonio di informazioni consente di comprendere più a fondo le esigenze, le preferenze e i comportamenti dei clienti. Ciò consente di sviluppare e personalizzare i prodotti assicurativi in base a specifici dati demografici e segmenti di clientela, garantendo alle aziende una copertura in linea con i loro profili di rischio specifici. L'analisi dei dati consente agli assicuratori di identificare le lacune del mercato e di sviluppare di conseguenza offerte assicurative innovative. Analizzando le tendenze del mercato e i rischi emergenti, gli assicuratori possono individuare le opportunità per lanciare nuovi prodotti che rispondano a esigenze urgenti e in evoluzione.

I nostri servizi di analisi dei dati

Innowise eccelle nella fornitura di servizi di analisi dei dati di altissimo livello, aiutando le aziende ad affrontare con facilità le loro sfide più pressanti.

Trasformate i vostri dati in un profitto.

Lasciateci un messaggio
  • Forniamo consulenza alle imprese di assicurazione sulle strategie di analisi dei dati e sugli approcci più adatti per gestire le informazioni in modo efficace.
  • Aiutiamo le compagnie assicurative a raccogliere, organizzare, proteggere e archiviare i dati, trasformando le informazioni più disparate in set di dati puliti e ben strutturati.

Esempi reali di analisi dei dati nel settore assicurativo

Mostriamo come importanti compagnie assicurative adottano l'analisi dei dati nella loro routine quotidiana e beneficiano di risultati migliori.

Allianz SE: data science per migliorare le capacità predittive

Allianz Trade sfrutta la scienza dei dati per potenziare le proprie capacità predittive e semplificare le operazioni, consentendo di individuare segnali sottili legati all'assicurazione, come il debito, la liquidità e i rischi nazionali e settoriali in vari ambiti. Grazie a questi processi intelligenti, Allianz Trade individua le aziende soggette a mancati pagamenti o addirittura a fallimenti. Oltre a mantenere tecnologie e metodologie all'avanguardia, Allianz Trade continua a perfezionare i propri modelli e a rafforzare la sinergia tra scienza dei dati e analisi di esperti.

Progressivo: La telematica nell'assicurazione auto

Progressive, una delle maggiori compagnie di assicurazione auto degli Stati Uniti, è nota per il suo programma assicurativo basato sull'utilizzo, Snapshot. Il programma impiega algoritmi avanzati per analizzare meticolosamente i dati telematici, prendendo in considerazione la velocità di guida, l'accelerazione, i modelli di frenata e altro ancora. Grazie a questo patrimonio di informazioni, Snapshot valuta il rischio del conducente con un livello di granularità che in precedenza era irraggiungibile con i metodi di sottoscrizione tradizionali. In questo modo gli assicurati possono ottenere tariffe di assicurazione auto altamente personalizzate, basate sulle loro abitudini di guida, che si traducono in premi significativamente più bassi e contribuiscono alla sicurezza stradale.

Gruppo Unitedhealth: l'analisi predittiva per affrontare i determinanti sociali della salute

UnitedHealthcare ha integrato l'analisi predittiva per migliorare il benessere, ridurre i costi e favorire il coinvolgimento nei programmi di intervento clinico. Questo ha permesso di affrontare i determinanti sociali della salute tra gli individui coperti da piani previdenziali selezionati sponsorizzati dai datori di lavoro. Utilizzando l'analisi predittiva, UnitedHealthcare amplia gli sforzi esistenti per affrontare i determinanti sociali della salute per i beneficiari di Medicare e Medicaid. Identifica in modo proattivo le persone che hanno una maggiore probabilità di richiedere assistenza, comprendendo aree come l'accesso a cibo nutriente e alloggi a prezzi accessibili. I consulenti dei call center di UnitedHealthcare assistono le persone nell'affrontare eventi o circostanze difficili della vita attraverso interazioni in tempo reale e l'accesso alle risorse della comunità.

Roadmap di implementazione dell'analisi dei dati

Un processo di analisi dei dati senza intoppi richiede un approccio meticoloso allo sviluppo di soluzioni dirompenti, molto attese dai clienti.

01
Requisiti analisi
I nostri BA determinano le esigenze e gli obiettivi specifici di una soluzione di analisi dei dati, assicurandosi che sia in linea con gli obiettivi aziendali e le esigenze degli utenti.
02
Progettazione dell'architettura dei dati
Ci concentriamo sulla creazione di una struttura per l'organizzazione e la gestione dei dati all'interno del sistema, compresi i metodi di archiviazione e accesso ai dati.
03
Modellazione dei dati
Progettiamo la struttura e le relazioni dei dati per facilitare un'interrogazione e un'analisi efficienti attraverso diagrammi entità-relazione e schemi.
04
Ingestione dei dati
I nostri sviluppatori, poi, raccolgono e importano i dati da varie fonti in un repository centralizzato, rendendoli accessibili per l'analisi.
05
Pulizia dei dati
Per garantire la qualità e l'affidabilità dei dati, identifichiamo e correggiamo errori, incongruenze e imprecisioni che potrebbero ostacolare l'efficienza del processo.
06
Creazione di un lago di dati
Questa fase prevede la creazione di un repository centralizzato per l'archiviazione di grandi quantità di dati grezzi nel loro formato nativo, garantendo flessibilità.
07
Implementazione della pipeline ETL/ELT
Una pipeline ETL/ELT consiste nel progettare e impostare i processi per estrarre i dati, trasformarli per l'analisi e caricarli in un sistema di destinazione.
08
Qualità assicurazione
I nostri specialisti QA conducono test rigorosi e convalidano i processi di analisi dei dati, garantendo risultati accurati e affidabili.
09
Automazione e distribuzione
Innowise implementa processi automatizzati per l'analisi dei dati e distribuisce soluzioni pronte per il mercato in ambienti di produzione.
10
Analisi e visualizzazione dei dati
Infine, i dati vengono analizzati con varie tecniche e strumenti, fornendo preziose intuizioni, modelli e tendenze per prendere decisioni efficaci.
01 Requisiti analisi
I nostri BA determinano le esigenze e gli obiettivi specifici di una soluzione di analisi dei dati, assicurandosi che sia in linea con gli obiettivi aziendali e le esigenze degli utenti.
02 Progettazione dell'architettura dei dati
Ci concentriamo sulla creazione di una struttura per l'organizzazione e la gestione dei dati all'interno del sistema, compresi i metodi di archiviazione e accesso ai dati.
03 Modellazione dei dati
Progettiamo la struttura e le relazioni dei dati per facilitare un'interrogazione e un'analisi efficienti attraverso diagrammi entità-relazione e schemi.
04 Ingestione dei dati
I nostri sviluppatori, poi, raccolgono e importano i dati da varie fonti in un repository centralizzato, rendendoli accessibili per l'analisi.
05 Pulizia dei dati
Per garantire la qualità e l'affidabilità dei dati, identifichiamo e correggiamo errori, incongruenze e imprecisioni che potrebbero ostacolare l'efficienza del processo.
06 Creazione di un lago di dati
Questa fase prevede la creazione di un repository centralizzato per l'archiviazione di grandi quantità di dati grezzi nel loro formato nativo, garantendo flessibilità.
07 Implementazione della pipeline ETL/ELT
Una pipeline ETL/ELT consiste nel progettare e impostare i processi per estrarre i dati, trasformarli per l'analisi e caricarli in un sistema di destinazione.
08 Qualità assicurazione
I nostri specialisti QA conducono test rigorosi e convalidano i processi di analisi dei dati, garantendo risultati accurati e affidabili.
09 Automazione e distribuzione
Innowise implementa processi automatizzati per l'analisi dei dati e distribuisce soluzioni pronte per il mercato in ambienti di produzione.
10 Analisi e visualizzazione dei dati
Infine, i dati vengono analizzati con varie tecniche e strumenti, fornendo preziose intuizioni, modelli e tendenze per prendere decisioni efficaci.

Viviamo nell'era del data-driven e Innowise è all'avanguardia nella trasformazione di informazioni frammentate in set di dati strutturati che consentono una pianificazione strategica e un processo decisionale informato. Adattando le soluzioni alle specifiche esigenze aziendali, Innowise consente alle organizzazioni di navigare in un panorama basato sull'evidenza, favorendo l'innovazione, l'efficienza e il vantaggio competitivo.

Le 5 principali piattaforme di analisi dei dati per le assicurazioni

Nel settore assicurativo, Tableau è ampiamente utilizzato per la visualizzazione dei dati e la business intelligence, fornendo una visualizzazione di facile comprensione di dati complessi, consentendo ai sottoscrittori e ai professionisti dei sinistri di identificare le tendenze e valutare rapidamente i rischi. I cruscotti in tempo reale di Tableau migliorano anche il coinvolgimento dei clienti, fornendo approfondimenti sul comportamento e sulle preferenze degli assicurati.

Pro

  • Facilità d'uso per gli utenti non tecnici
  • Una vivace comunità di utenti e ampie risorse online

Contro

  • Licenze costose
  • Capacità limitate di preparazione dei dati

Le compagnie di assicurazione utilizzano Power BI per l'analisi dei dati e la reportistica. Consente di creare report e cruscotti interattivi e di fornire una visione completa delle loro operazioni. Power BI consente agli assicuratori di monitorare gli indicatori di prestazione chiave, di tenere traccia dell'efficienza dell'elaborazione dei sinistri e di ottimizzare il servizio clienti, migliorando in ultima analisi il processo decisionale e l'efficienza operativa.

Pro

  • Integrazione con Microsoft Stack
  • Scalabilità sia per le piccole imprese che per le grandi aziende
  • Personalizzazione flessibile con grafici integrati

Contro

  • Nessun supporto per macOS e Linux
  • Problemi di prestazioni con grandi insiemi di dati
  • Curva di apprendimento per chi è alle prime armi con l'analisi dei dati

SAP S/4HANA è un sistema ERP utilizzato nel settore assicurativo per i processi aziendali end-to-end. Questa piattaforma ricca di funzionalità aiuta le imprese assicurative fornendo una visione unificata e in tempo reale delle operazioni, tra cui la gestione delle polizze, l'elaborazione dei sinistri e la gestione finanziaria. Le capacità analitiche avanzate di S/4HANA consentono agli assicuratori di prevedere i rischi, ottimizzare l'allocazione delle risorse e migliorare il servizio clienti, supportando un processo decisionale più agile e basato sui dati.

Pro

  • Analisi in tempo reale basate su informazioni aggiornate al minuto
  • Ampia suite di funzioni integrate di gestione aziendale

Contro

  • Implementazione costosa
  • Formazione approfondita per gli utenti per un utilizzo efficace delle sue funzionalità

Qlik Sense è una piattaforma di analisi e visualizzazione dei dati utilizzata nel settore assicurativo per migliorare la scoperta e la comprensione dei dati. Offre alle aziende assicurative analisi self-service, consentendo agli utenti di esplorare e visualizzare i dati in modo indipendente, mentre le sue capacità di interrogazione in linguaggio naturale guidate dall'intelligenza artificiale facilitano la creazione di report sofisticati. Qlik Sense aiuta gli assicuratori nell'analisi dei sinistri, nel rilevamento delle frodi e nella segmentazione dei clienti, portando a una valutazione del rischio più efficace e a una maggiore efficienza.

Pro

  • Modello di dati associativo per esplorare le relazioni tra i dati in modo intuitivo
  • Analisi guidata dall'utente per creare visualizzazioni e rapporti

Contro

  • Costi di licenza, in particolare per le organizzazioni più grandi
  • Curva di apprendimento per i nuovi utenti della piattaforma

Alteryx è utilizzato nel settore assicurativo per la miscelazione, la preparazione e l'analisi avanzata dei dati. Aiuta le compagnie assicurative ad automatizzare i flussi di lavoro dei dati e i processi di analisi, riducendo in modo significativo il tempo necessario per attività come la sottoscrizione, l'analisi dei sinistri e il rilevamento delle frodi. Alteryx aumenta l'efficienza semplificando la manipolazione dei dati e la modellazione predittiva, consentendo ai professionisti del settore assicurativo di prendere decisioni informate sui dati in modo più accurato.

Pro

  • Preparazione avanzata dei dati
  • Automazione del flusso di lavoro per semplificare le attività ripetitive

Contro

  • Il costo potrebbe essere proibitivo per le piccole imprese o per i singoli utenti.
  • Le funzioni avanzate possono risultare troppo complesse per i principianti

FAQ

Le compagnie di assicurazione possono sfruttare la potenza dell'analisi dei dati per migliorare il loro gioco. In questo modo possono affinare la valutazione del rischio, creare pacchetti assicurativi su misura, semplificare il processo di liquidazione dei sinistri e perfezionare i modelli di tariffazione, aumentando l'efficienza e l'accuratezza.

Sì, l'analisi dei dati può identificare schemi, anomalie e attività sospette nei dati dei sinistri assicurativi. Questi strumenti high-tech possono smascherare le richieste di risarcimento e i comportamenti fraudolenti, dando agli assicuratori la possibilità di bloccare le frodi e di risparmiare sui rimborsi fasulli.

I big data sono una svolta per il settore assicurativo, che aiuta gli assicuratori a capire come si muovono i clienti, a esaminare i rischi da tutti i punti di vista e a rendere il processo di sottoscrizione e di risarcimento più fluido e intelligente per prendere decisioni informate.

Il mondo delle assicurazioni si sta rinnovando, accogliendo tecnologie avanzate come AI, machine learning e IoT. Esse contribuiscono a velocizzare le pratiche assicurative, a definire i profili di rischio e, infine, a offrire servizi assicurativi che si distinguono nel panorama digitale in continua evoluzione.

autore
Dmitry Nazarevich Responsabile Mobile

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