Møt oss på Consensus, 29.-31. mai

Legg igjen kontaktinformasjonen din, så sender vi deg vår whitepaper på e-post.
Jeg samtykker i å behandle personopplysningene mine for å sende personlig tilpasset markedsføringsmateriell i samsvar med Retningslinjer for personvern. Ved å bekrefte innsendingen samtykker du i å motta markedsføringsmateriell.
Takk skal du ha!

Skjemaet har blitt sendt inn.
Mer informasjon finner du i postkassen din.

Innowise er et internasjonalt selskap som utvikler programvare for hele syklusen selskap grunnlagt i 2007. Vi er et team på mer enn 1600+ IT-profesjonelle som utvikler programvare for andre fagfolk over hele verden.
Om oss
Innowise er et internasjonalt selskap som utvikler programvare for hele syklusen selskap grunnlagt i 2007. Vi er et team på mer enn 1600+ IT-profesjonelle som utvikler programvare for andre fagfolk over hele verden.

Dataanalysens rolle i å revolusjonere forsikringsbransjen

Utforsk kraften i dataanalyse i forsikringsbransjen

I en datadrevet tidsalder står forsikringsbransjen ved et transformativt veiskille. Mens bransjen tradisjonelt har vært avhengig av historiske data og enkle beregninger, er dataanalyse nå i ferd med å revolusjonere den og føre forsikringsbransjen inn i en ny tidsalder preget av bemerkelsesverdig nøyaktighet og tilpasning.

Dataanalyse i forsikringsbransjen er kort fortalt systematisk bruk av data og avanserte analyseteknikker for å skaffe seg innsikt, lage prognoser og ta informerte beslutninger. Ved å analysere store mengder data fra mange ulike kilder kan forsikringsselskapene utlede meningsfulle mønstre og trender som hjelper dem med alt fra å identifisere tvilsomme krav til å forhindre svindel.

Dataanalyse i forsikring: markedsoversikt

Med integreringen av dataanalyse er forsikringsbransjen i ferd med å gjennomgå en transformativ endring, noe som gir uovertruffen innsikt i risikovurdering, avdekking av svindel og kundeatferd. Følgende oversikt sier mye om det disruptive potensialet.

Vekst

Markedet for forsikringsdataanalyse ble anslått til 11,47 milliarder USD i 2023 og forventes å vise en bemerkelsesverdig CAGR på 15,9%, og vil nå utrolige 27,07 milliarder USD innen de neste fem årene.

Kilde: Mordors etterretningstjeneste

Bruk

86% av forsikringsselskapene stoler på dataanalyse for å få innsikt fra omfattende datarapporter. Dermed er bilforsikringsselskapene i ferd med å gå over fra å basere seg utelukkende på interne skaderegistreringer til atferdsdrevet analyse.

Kilde: Mordors etterretningstjeneste

Effekter

Livsforsikringsselskaper som bruker prediktiv analyse, rapporterte en kumulativ effekt på 67% i reduserte kostnader og 60% i økte inntekter.

Kilde: Willis Towers Watson

Fordeler

Dataanalyse for forsikring bidrar til å oppdage og forhindre falske krav, og sparer i gjennomsnitt $308,6 milliarder kroner hvert år.

Kilde: Koalisjon mot forsikringssvindel

Dataanalysens rolle i forsikringsbransjen

I forsikringsbransjen har dataanalyse gradvis blitt en hjørnestein i arbeidet med å drive frem transformasjon, innovasjon og effektivitet og omforme den operasjonelle ytelsen i retning av krystallklar presisjon og forutsigbarhet. La oss se nærmere på den mangefasetterte effekten av dataanalyse i tall, fordelt på ulike aspekter som til sammen utgjør den banebrytende effekten.

De viktigste bruksområdene for dataanalyse i forsikring

I tillegg til å redusere usikkerheten og effektivisere beslutningsprosessen, avdekker dataanalyse for forsikring nye vekstmuligheter som bidrar til å utvide virksomheten og øke kundetilfredsheten. Her er de viktigste bruksområdene som demonstrerer dataanalysens banebrytende innflytelse på forsikringsbransjen.

Risikovurdering og prising
Påvisning av svindel
Telematikk i bilforsikring
Kundesegmentering
Automatisering av skadebehandling
Underwriting-forbedring
Forbedring av kundeopplevelsen
Prediktiv analyse
Katastrofemodellering
Helse- og velværeprogrammer
Optimalisering av skadeoppgjør
Cybersikkerhet og risikoreduksjon
Forebygging av svindel i helsevesenet
Verdsettelse av eiendom
Produktutvikling

Med store mengder data tilgjengelig kan forsikringsselskapene utlede innsikt og utforme strategier som tidligere var uoppnåelige. I stedet for å kategorisere enkeltpersoner i brede risikogrupper, skaper forsikringsselskapene mer detaljerte risikoprofiler ved hjelp av risikovurdering, slik at premiene nøyaktig representerer den risikoen de utgjør. For å prissette forsikringspremier nøyaktig analyserer de historiske data, atferdsattributter, demografi osv. I noen tilfeller integrerer de ukonvensjonelle datakilder som aktivitet på sosiale medier, kjøpshistorikk og til og med satellittbilder i forbindelse med eiendomsforsikring.

Dagens sofistikerte analysemodeller dykker dypt ned i enorme datasett og finner inkonsekvenser og avvik med stor nøyaktighet. Ved å analysere historiske data (tidligere skader, hyppighet av henvendelser) og ekstern informasjon (kredittvurdering osv.) kan dataanalyse i forsikringsbransjen for eksempel bidra til å avdekke uvanlige økninger i skadebeløp eller skadefrekvens fra en bestemt region eller tjenesteleverandør. Denne informasjonen kan også gi et hint om mulig samarbeid eller systematisk svindel. Tekstanalyse kan også brukes til å analysere detaljer i krav, identifisere villedende formuleringer eller inkonsekvenser og gi forsikringsselskapene mulighet til å iverksette forebyggende tiltak før de blir utsatt for svindel.

Ved å utnytte sanntidsdata som samles inn fra tilkoblede enheter, for eksempel GPS-aktiverte smarttelefoner og sensorer i bilen, får forsikringsselskapene en grundig forståelse av førerens atferd og kjøretøyets ytelse, med tanke på hastighet, kjørelengde, akselerasjon, bremsing og mer. Denne datadrevne tilnærmingen gjør at forsikringsselskapene kan skreddersy forsikringspremiene deretter og gi nøyaktig og tidsriktig informasjon om ulykkessituasjonen. Dette hjelper forsikringsselskapene med å behandle erstatningskrav raskere, redusere svindel og unngå tvister, noe som bidrar til tryggere kjøreatferd.

I stedet for å behandle kundebasen som en monolittisk enhet, kategoriserer forsikringsselskapene den basert på alder, inntekt, livsstil, risikovilje og andre egenskaper for å kunne tilby kundesentriske tjenester og beholde kundene. En ung, enslig yrkesutøver i et urbant miljø kan for eksempel prioritere en leie- eller bilforsikring med visse digitale bekvemmeligheter. Mens en familieorientert person i en forstad kan være mer opptatt av en omfattende helseforsikring eller livsforsikring. Ved hjelp av segmentering kan forsikringsselskapene også optimalisere markedsføringsstrategiene sine for å sikre at de sender riktig budskap til riktig person, noe som reduserer ineffektiviteten ved generelle tilnærminger.

Tidligere var erstatningsprosessen manuell, papirintensiv og preget av forsinkelser, noe som ga rom for feil og inkonsekvenser. Mange foreløpige skadevurderinger kan utføres nesten umiddelbart ved hjelp av sofistikert programvare og algoritmer, som vurderer gyldigheten og kvantifiserer riktig oppgjørsbeløp. I tillegg kan automatiseringsverktøyene umiddelbart kryssreferere skadedata med forsikringsopplysningene og avdekke uoverensstemmelser eller potensiell svindel. Dette gjør at enkle krav kan behandles raskere, slik at forsikringsselskapene kan konsentrere seg om mer komplekse saker.

I stedet for statiske tabeller og historiske data bruker moderne forsikringsselskaper analyseverktøy for å få en mer nyansert forståelse av risiko. Avanserte algoritmer analyserer store mengder data, fra konvensjonelle kilder som pasientjournaler i helseforsikring til mer moderne kilder som telematikk i bilforsikring. Dette gjør det lettere å forstå mønstre, forutsi fremtidig risiko og vurdere den reelle verdien av en forsikring. Nå kan forsikringsselskapet skreddersy premier basert på livsstil, treningsvaner eller til og med genetiske anlegg, i stedet for å tilby en generisk forsikring basert på alder og primære helsedata.

I en bransje som tidligere ble sett på som upersonlig og transaksjonsbasert, har innføringen av dataanalyse i forsikringsbransjen gjort det mulig for selskapene å forstå og proaktivt imøtekomme den enkelte forsikringstakers behov. Ved å analysere mønstre fra fornyelser, skader og interaksjoner får forsikringsselskapene innsikt i kundenes preferanser, atferd og smertepunkter. Denne dybdekunnskapen gjør det mulig å skreddersy kommunikasjonen, tilby tjenester i tide og gi personlige produktanbefalinger. Forsikringsselskapet kan for eksempel foreslå innboforsikring ved kjøp av ny bolig eller omfattende medisinsk dekning når familien vokser, ved å analysere kundens milepæler i livet.

Kjernen i prediktiv analyse er å utnytte historiske data til å forutse fremtidige resultater. For forsikringsselskapene betyr dette å forutse kundenes behov, atferd og potensielle utfordringer før de oppstår. Ved å modellere ulike datapunkter - for eksempel interaksjoner med forsikringstakere, skadehistorikk og livsstilsendringer - kan forsikringsselskapene forutse når en kunde står foran en viktig livshendelse, som å kjøpe ny bolig eller stifte familie. På denne måten kan de proaktivt tilby relevante produkter eller råd, og gjøre potensielle smertepunkter til sømløse overganger. I tillegg kan prediktiv analyse forbedre skadeprosessen ved å forutse sannsynligheten for at en skade blir kontroversiell eller langvarig, slik at forsikringsselskapene kan gripe inn tidlig med løsninger eller personlig støtte.

Katastrofemodellering har som mål å forutse og kvantifisere de økonomiske konsekvensene av store, uforutsigbare hendelser, fra naturkatastrofer som orkaner til menneskeskapte kriser. I stedet for å basere seg utelukkende på historiske data, som kan ha et begrenset omfang, integrerer dataanalyse i forsikringsbransjen ulike datastrømmer, inkludert miljøobservasjoner i sanntid, klimatrender og til og med sosiopolitisk dynamikk. Selv om tidligere orkanmønstre gir en viss innsikt, kan for eksempel sanntidsdata om havtemperaturer eller avskogingsrater gi en mer nøyaktig vurdering av fremtidig syklonintensitet eller flomrisiko. Ved å analysere byutviklingsmønstre kan forsikringsselskapene forutsi potensielle tapskonsentrasjoner i nyutviklede områder som er utsatt for naturkatastrofer.

Ved å utnytte kraften i data kan forsikringsselskapene skreddersy sine tilbud til enkeltpersoner og bedrifter, gi personlige anbefalinger til forsikringstakerne og oppmuntre til sunnere valg og atferd. For eksempel er sunnere ansatte ofte mer produktive, har færre sykedager og reduserer de langsiktige helsekostnadene. Ved å analysere dataene som genereres av helse- og velværeprogrammer, kan forsikringsselskapene finjustere risikovurderingsmodellene og prisstrukturene sine, noe som resulterer i mer presis forsikringstegning og potensielt lavere premier for bedriftene. Dataanalyse gjør det dessuten mulig for forsikringsselskapene å identifisere trender og muligheter for forebyggende behandling og tidlig intervensjon, noe som til syvende og sist fører til lavere erstatningskrav og reduserte helseutgifter.

Dataanalyse i skadeoppgjør hjelper bedrifter med å fremskynde behandlingen av legitime krav. Automatiserte skadevurderinger og prediktive modeller gjør det mulig for forsikringsselskapene å identifisere gyldige krav og behandle dem mer effektivt, noe som reduserer den økonomiske belastningen for bedriftene og gjør at de kan gjenoppta driften så snart som mulig. Denne effektiviteten kan bidra til økt tillit mellom forsikringsselskaper, forsikringstakere og bedrifter og øke den generelle kundetilfredsheten. I tillegg bidrar dataanalyse i forsikringsbransjen til å optimalisere erstatningsavsetningene, slik at selskapene kan sette av riktig beløp til forventede fremtidige skader. Denne optimaliseringen sikrer at bedriftene ikke betaler for mye i forsikringspremie og opprettholder de nødvendige økonomiske ressursene for driften.

En av de viktigste måtene dataanalyse hjelper forsikringsselskapene med cybersikkerhet på, er ved å analysere historiske data og sanntidsdata. Ved å granske store datasett kan forsikringsselskapene identifisere mønstre og avvik som tyder på cybertrusler eller sårbarheter, slik at de kan ta tak i potensielle problemer før de eskalerer til større sikkerhetsbrudd. Forsikringsselskapene kan for eksempel oppdage uvanlige påloggingsforsøk eller datatilgangsmønstre som kan tyde på uautorisert tilgang, og iverksette umiddelbare tiltak for å avverge cyberangrep. Ved å analysere faktorer som selskapets bransje, størrelse, cybersikkerhetsinfrastruktur og historiske data kan forsikringsselskapene dessuten gjøre en nøyaktig vurdering av kundens risikonivå. Deretter kan de skreddersy forsikringer og priser som passer til kundenes spesifikke risikoprofil, slik at de får tilstrekkelig dekning uten å betale for mye.

Ved å analysere store datasett som inneholder informasjon om helsekrav, pasienthistorikk og faktureringspraksis, kan forsikringsselskapene avdekke uregelmessigheter og mønstre som tyder på mulig svindel. Dataanalyse kan avdekke tilfeller der en leverandør fakturerer for tjenester som ikke er utført, eller der en pasient mottar uvanlig mange tjenester på kort tid. Disse avvikene utløser undersøkelser, slik at forsikringsselskapene kan gripe inn raskt og forhindre ytterligere svindel. Dette sparer ikke bare forsikringsselskapene for store økonomiske tap, men ivaretar også integriteten til helsevesenet, ettersom svindel i helsevesenet ofte involverer flere parter som samarbeider for å maksimere sin egen vinning.

Analyse av store datasett med informasjon om eiendommens egenskaper, beliggenhet, historiske skadedata og markedstrender er en av de viktigste måtene dataanalyse kan bidra til verdivurdering av eiendom. Dette reduserer ikke bare sannsynligheten for under- eller overforsikring, men sikrer også at selskapene betaler premier som stemmer overens med eiendommens faktiske verdi. Dataanalyse gjør det mulig for forsikringsselskapene å holde seg oppdatert med eiendomsinformasjon i sanntid, siden markedsforholdene og eiendomsverdiene kan svinge raskt, noe som gjør det utfordrende å holde forsikringsdekningen oppdatert. I tillegg gjør dataanalyse det mulig å overvåke endringer i eiendomsverdier og markedsdynamikk, noe som sikrer at forsikringene forblir relevante og at bedriftene er tilstrekkelig beskyttet.

En av de viktigste måtene dataanalyse i forsikringsbransjen bidrar til produktutvikling på, er ved å utvinne store datasett for å få innsikt. Forsikringsselskapene samler inn data om kundeatferd, skadehistorikk, markedstrender og nye risikoer. Ved å analysere denne informasjonsmengden får de en dypere forståelse av kundenes behov, preferanser og atferd. Dette gjør det mulig å utvikle og skreddersy forsikringsprodukter til spesifikke demografiske forhold og kundesegmenter, slik at bedriftene får en dekning som er tilpasset deres unike risikoprofil. Dataanalyse gjør det mulig for forsikringsselskapene å identifisere hull i markedet og utvikle innovative forsikringstilbud. Ved å analysere markedstrender og nye risikoer kan forsikringsselskapene se muligheter for å lansere nye produkter som dekker presserende og skiftende behov.

Våre dataanalysetjenester

Innowise utmerker seg ved å levere førsteklasses dataanalysetjenester som hjelper bedrifter med å takle sine mest presserende utfordringer.

Forvandle dataene dine til fortjeneste.

Send oss en e-post
  • Vi gir råd til forsikringsselskaper om hvilke dataanalysestrategier og -metoder som er best egnet til å håndtere informasjon på en effektiv måte.
  • Vi hjelper forsikringsselskaper med å samle inn, organisere, beskytte og lagre data, og forvandler uensartet informasjon til rensede, velstrukturerte datasett.

Virkelige eksempler på dataanalyse i forsikringsbransjen

Vi viser hvordan anerkjente forsikringsselskaper tar i bruk dataanalyse i sine daglige rutiner og oppnår bedre resultater.

Allianz SE: datavitenskap for å forbedre prediktive evner

Allianz Trade utnytter datavitenskap til å forbedre sine prediksjonsevner og effektivisere driften, slik at de kan oppdage subtile forsikringsrelaterte signaler som gjeld, likviditet og land- og sektorrisiko på tvers av ulike områder. Gjennom disse intelligente prosessene identifiserer Allianz Trade virksomheter som er utsatt for betalingsmislighold eller til og med konkurs. I tillegg til å opprettholde banebrytende teknologi og metoder fortsetter de å forbedre modellene sine og styrke synergien mellom datavitenskap og ekspertanalyse.

Progressiv: Telematikk i bilforsikring

Progressive, et av de største bilforsikringsselskapene i USA, er kjent for sitt bruksbaserte forsikringsprogram Snapshot. Programmet benytter avanserte algoritmer for å analysere telematikkdata nøye, og tar blant annet hensyn til kjørehastighet, akselerasjon og bremsemønstre. Ved å analysere denne informasjonsmengden kan Snapshot vurdere førerens risiko på et detaljnivå som tidligere var umulig å oppnå med tradisjonelle forsikringsmetoder. Dette gir forsikringstakerne svært tilpassede bilforsikringspriser basert på deres kjørevaner, noe som resulterer i betydelig lavere premier og bidrar til trafikksikkerhet.

Unitedhealth Group: prediktiv analyse for å håndtere sosiale helsedeterminanter

UnitedHealthcare har integrert prediktiv analyse for å øke trivsel, redusere kostnader og fremme engasjement i kliniske intervensjonsprogrammer. Dette har gjort det mulig for dem å håndtere sosiale helsedeterminanter blant personer som er dekket av utvalgte arbeidsgiversponsede ytelsesplaner. Ved hjelp av prediktiv analyse utvider UnitedHealthcare sin eksisterende innsats for å håndtere sosiale helsedeterminanter for Medicare- og Medicaid-brukere. Den identifiserer proaktivt personer som har større sannsynlighet for å ha behov for hjelp på områder som tilgang til næringsrik mat og rimelige boliger. Representanter ved UnitedHealthcares kundesentre hjelper deretter enkeltpersoner med å navigere i utfordrende livshendelser eller omstendigheter gjennom interaksjon i sanntid og tilgang til utvalgte samfunnsressurser.

Veikart for implementering av dataanalyse

En smidig dataanalyseprosess krever en grundig tilnærming til utvikling av banebrytende løsninger som kundene forventer.

01
Forutsetninger analyse
Våre BA-er kartlegger de spesifikke behovene og målene for en dataanalyseløsning og sørger for at den er i tråd med forretningsmålene og brukernes behov.
02
Utforming av dataarkitektur
Vi fokuserer på å skape et rammeverk for organisering og håndtering av data i systemet, inkludert datalagring og tilgangsmetoder.
03
Datamodellering
Ved hjelp av entitetsrelasjonsdiagrammer og skjemaer utformer vi strukturen og relasjonene i dataene slik at det blir enklere å utføre effektive spørringer og analyser.
04
Inntak av data
Deretter samler våre dyktige utviklere inn og importerer data fra ulike kilder til et sentralisert datalager, slik at de blir tilgjengelige for analyse.
05
Rensing av data
For å sikre datakvalitet og pålitelighet identifiserer og utbedrer vi feil, inkonsekvenser og unøyaktigheter som kan påvirke effektiviteten i prosessen.
06
Oppbygging av datasjø
Denne fasen innebærer å opprette et sentralisert lager for lagring av store mengder rådata i det opprinnelige formatet, noe som gir fleksibilitet.
07
Implementering av ETL/ELT-pipelines
En ETL/ELT-pipeline består av design og oppsett av prosesser for å trekke ut data, transformere dem for analyse og laste dem inn i et målsystem.
08
Kvalitet forsikring
Våre QA-spesialister utfører grundig testing og validering av dataanalyseprosesser for å sikre nøyaktige og pålitelige resultater.
09
Automatisering og distribusjon
Innowise implementerer automatiserte prosesser for dataanalyse og implementerer markedsklare løsninger i produksjonsmiljøer.
10
Dataanalyse og datavisualisering
Til slutt analyseres dataene ved hjelp av ulike teknikker og verktøy, noe som gir verdifull innsikt, mønstre og trender som kan brukes til å ta beslutninger.
01 Forutsetninger analyse
Våre BA-er kartlegger de spesifikke behovene og målene for en dataanalyseløsning og sørger for at den er i tråd med forretningsmålene og brukernes behov.
02 Utforming av dataarkitektur
Vi fokuserer på å skape et rammeverk for organisering og håndtering av data i systemet, inkludert datalagring og tilgangsmetoder.
03 Datamodellering
Ved hjelp av entitetsrelasjonsdiagrammer og skjemaer utformer vi strukturen og relasjonene i dataene slik at det blir enklere å utføre effektive spørringer og analyser.
04 Inntak av data
Deretter samler våre dyktige utviklere inn og importerer data fra ulike kilder til et sentralisert datalager, slik at de blir tilgjengelige for analyse.
05 Rensing av data
For å sikre datakvalitet og pålitelighet identifiserer og utbedrer vi feil, inkonsekvenser og unøyaktigheter som kan påvirke effektiviteten i prosessen.
06 Oppbygging av datasjø
Denne fasen innebærer å opprette et sentralisert lager for lagring av store mengder rådata i det opprinnelige formatet, noe som gir fleksibilitet.
07 Implementering av ETL/ELT-pipelines
En ETL/ELT-pipeline består av design og oppsett av prosesser for å trekke ut data, transformere dem for analyse og laste dem inn i et målsystem.
08 Kvalitet forsikring
Våre QA-spesialister utfører grundig testing og validering av dataanalyseprosesser for å sikre nøyaktige og pålitelige resultater.
09 Automatisering og distribusjon
Innowise implementerer automatiserte prosesser for dataanalyse og implementerer markedsklare løsninger i produksjonsmiljøer.
10 Dataanalyse og datavisualisering
Til slutt analyseres dataene ved hjelp av ulike teknikker og verktøy, noe som gir verdifull innsikt, mønstre og trender som kan brukes til å ta beslutninger.

Vi lever i en datadrevet tid, og Innowise viser vei ved å omdanne fragmentert informasjon til strukturerte datasett som muliggjør strategisk planlegging og informerte beslutninger. Ved å skreddersy løsninger til spesifikke forretningsbehov gjør Innowise det mulig for organisasjoner å navigere i det evidensbaserte landskapet, noe som fremmer innovasjon, effektivitet og konkurransefortrinn.

Topp 5 dataanalyseplattformer for forsikring

I forsikringsbransjen brukes Tableau i stor utstrekning til datavisualisering og business intelligence, der komplekse data vises på en lettfattelig måte slik at forsikringsselskaper og skadebehandlere raskt kan identifisere trender og vurdere risiko. Tableaus dashbord i sanntid forbedrer også kundeengasjementet ved å gi innsikt i forsikringstakernes atferd og preferanser.

Fordeler

  • Brukervennlighet for ikke-tekniske brukere
  • Levende brukerfellesskap og omfattende nettressurser

Ulemper

  • Kostbar lisensiering
  • Begrensede muligheter for databearbeiding

Forsikringsselskaper bruker Power BI til dataanalyse og rapportering. Med Power BI kan de lage interaktive rapporter og dashbord som gir en helhetlig oversikt over virksomheten. Power BI gjør det mulig for forsikringsselskapene å overvåke viktige ytelsesindikatorer, spore effektiviteten i skadebehandlingen og optimalisere kundeservicen, noe som til syvende og sist forbedrer beslutningsprosessen og den operasjonelle effektiviteten.

Fordeler

  • Integrering med Microsoft Stack
  • Skalerbarhet på tvers av både små og store bedrifter
  • Fleksibel tilpasning med innebygde diagrammer

Ulemper

  • Ingen støtte for macOS og Linux
  • Ytelsesproblemer med store datasett
  • Læringskurve for de som er nye innen dataanalyse

SAP S/4HANA er et ERP-system som brukes i forsikringsbransjen til gjennomgående forretningsprosesser. Denne funksjonsrike plattformen hjelper forsikringsselskaper ved å gi en enhetlig og sanntidsbasert oversikt over virksomheten, inkludert forsikringsadministrasjon, skadebehandling og økonomistyring. S/4HANAs avanserte analysefunksjoner gjør det mulig for forsikringsselskapene å forutse risikoer, optimalisere ressursallokeringen og forbedre kundeservicen, noe som bidrar til mer fleksible og datadrevne beslutninger.

Fordeler

  • Analyser i sanntid basert på oppdatert informasjon
  • Omfattende pakke med integrerte funksjoner for virksomhetsstyring

Ulemper

  • Kostbar implementering
  • Omfattende opplæring av brukerne slik at de kan bruke funksjonene effektivt.

Qlik Sense er en plattform for dataanalyse og visualisering som brukes i forsikringsbransjen for å forbedre datainnsikt. Forsikringsselskapene får tilgang til selvbetjent analyse, noe som gjør det mulig for brukerne å utforske og visualisere data på egen hånd, samtidig som de AI-drevne funksjonene for naturlige språkspørsmål gjør det enkelt å lage avanserte rapporter. Qlik Sense hjelper forsikringsselskapene med skadeanalyse, svindeloppdagelse og kundesegmentering, noe som fører til mer effektiv risikovurdering og økt effektivitet.

Fordeler

  • Assosiativ datamodell for intuitiv utforsking av datasammenhenger
  • Brukerstyrte analyser for å lage visualiseringer og rapporter

Ulemper

  • Lisenskostnader, spesielt for større organisasjoner
  • Læringskurve for personer som er nye på plattformen

Alteryx brukes i forsikringsbransjen til sammenstilling, klargjøring og avansert analyse av data. Alteryx hjelper forsikringsselskaper med å automatisere dataarbeidsflyter og analyseprosesser, noe som reduserer tidsbruken i forbindelse med oppgaver som underwriting, skadeanalyse og oppdagelse av svindel. Alteryx øker effektiviteten ved å forenkle datamanipulering og prediktiv modellering, slik at forsikringsansatte kan ta mer nøyaktige beslutninger basert på data.

Fordeler

  • Avansert klargjøring av data
  • Automatisering av arbeidsflyten for å effektivisere repetitive oppgaver

Ulemper

  • Kostnadene kan være uoverkommelige for mindre bedrifter eller enkeltbrukere.
  • Avanserte funksjoner kan være overveldende for nybegynnere

FAQ

Forsikringsselskaper kan utnytte kraften i dataanalyse til å forbedre seg. Ved hjelp av dataanalyse kan de forbedre risikovurderingen, lage skreddersydde forsikringspakker, gjøre skadebehandlingsprosessen smidigere og finjustere prismodellene for å øke effektiviteten og nøyaktigheten.

Ja, dataanalyse kan identifisere mønstre, avvik og mistenkelige aktiviteter i forsikringsdata. Disse høyteknologiske verktøyene kan avsløre uredelige krav og atferd, noe som gir forsikringsselskapene et overtak når det gjelder å stoppe svindel og spare penger på falske utbetalinger.

Stordata endrer forsikringsbransjen og hjelper forsikringsselskapene med å forstå hvordan kundene fungerer, se risikoer fra alle vinkler og gjøre forsikrings- og erstatningsprosessen smidigere og mer intelligent, slik at de kan ta informerte beslutninger.

Forsikringsverdenen er i ferd med å få en teknologisk makeover og tar i bruk avansert teknologi som AI, maskinlæring og IoT. De bidrar til å gjøre forsikringsarbeidet raskere, definere risikoprofiler og til syvende og sist tilby forsikringstjenester som skiller seg ut i det stadig skiftende digitale landskapet.

forfatter
Dmitry Nazarevich Leder for mobil

Del:

Innholdsfortegnelse

Ta kontakt med oss!

Bestill en samtale eller fyll ut skjemaet nedenfor, så kontakter vi deg så snart vi har behandlet forespørselen din.

    Ta med prosjektdetaljer, varighet, teknisk stack, behov for IT-fagfolk og annen relevant informasjon.
    Spill inn en talemelding om din
    prosjektet for å hjelpe oss å forstå det bedre
    Legg ved ytterligere dokumenter om nødvendig
    Last opp fil

    Du kan legge ved opptil 1 fil på totalt 2 MB. Gyldige filer: pdf, jpg, jpeg, png

    Vær oppmerksom på at når du klikker på Send-knappen, vil Innowise behandle personopplysningene dine i samsvar med vår Personvernerklæring for å gi deg relevant informasjon.

    Hva skjer videre?

    1

    Etter at vi har mottatt og behandlet forespørselen din, vil vi komme tilbake til deg innen kort tid for å beskrive prosjektbehovene dine og undertegne en taushetserklæring for å sikre informasjonens konfidensialitet.

    2

    Etter å ha undersøkt kravene, utarbeider våre analytikere og utviklere en prosjektforslag med arbeidsomfang, teamstørrelse, tid og kostnader estimater.

    3

    Vi arrangerer et møte med deg for å diskutere tilbudet og komme til en avtale.

    4

    Vi signerer en kontrakt og begynner å jobbe med prosjektet ditt så raskt som mulig.

    Takk skal du ha!

    Meldingen din er sendt.
    Vi behandler forespørselen din og kontakter deg så snart som mulig.

    Takk skal du ha!

    Meldingen din er sendt.
    Vi behandler forespørselen din og kontakter deg så snart som mulig.

    pil