Ontmoet ons op Consensus, 29-31 mei

Laat uw contactgegevens achter, dan sturen we u onze whitepaper per e-mail toe.
Ik geef toestemming voor het verwerken van mijn persoonlijke gegevens om gepersonaliseerd marketingmateriaal te sturen in overeenstemming met de Privacybeleid. Door de inzending te bevestigen, gaat u akkoord met het ontvangen van marketingmateriaal
Bedankt.

Het formulier is succesvol verzonden.
Meer informatie vindt u in uw mailbox.

Innowise is een internationaal full-cycle softwareontwikkelingsbedrijf bedrijf opgericht in 2007. Wij zijn een team van 1600+ IT professionals die software ontwikkelen voor andere professionals wereldwijd.
Over ons
Innowise is een internationaal full-cycle softwareontwikkelingsbedrijf bedrijf opgericht in 2007. Wij zijn een team van 1600+ IT professionals die software ontwikkelen voor andere professionals wereldwijd.

De rol van data analytics in de revolutie van de verzekeringssector

Onderzoek naar de kracht van data-analyse in de verzekeringssector

In een tijdperk vol gegevens staat de verzekeringsbranche op een kruispunt van wegen. Terwijl de sector van oudsher afhankelijk was van historische gegevens en eenvoudige berekeningen, zorgt data-analyse nu voor een revolutie, waardoor de verzekeringstak een nieuw tijdperk ingaat dat wordt gekenmerkt door opmerkelijke nauwkeurigheid en maatwerk.

Eenvoudig gezegd verwijst data analytics voor verzekeringen naar het systematische gebruik van gegevens en geavanceerde analysetechnieken om inzichten te verkrijgen, voorspellingen te doen en weloverwogen beslissingen te nemen. Door enorme hoeveelheden gegevens uit vele bronnen te analyseren, kunnen verzekeringsmaatschappijen zinvolle patronen en trends afleiden die hen helpen bij verschillende activiteiten, van het identificeren van dubieuze claims tot het voorkomen van frauduleuze activiteiten.

Data analytics in verzekeringen: marktoverzicht

De verzekeringssector maakt een transformerende verschuiving door met de integratie van data analytics, waardoor ongeƫvenaarde inzichten worden verkregen in risicobeoordeling, fraudedetectie en klantgedrag. De volgende uitsplitsing spreekt boekdelen over het ontwrichtende potentieel.

Groei

De Insurance Data Analytics-markt werd in 2023 geschat op USD 11,47 miljard en zal naar verwachting een opmerkelijke CAGR van 15,9% laten zien, waardoor in de komende vijf jaar een verbazingwekkende USD 27,07 miljard zal worden bereikt.

Bron: Inlichtingendienst Mordor

Gebruik

86% van de verzekeringsmaatschappijen rekenen op gegevensanalyse om inzichten te verkrijgen uit uitgebreide gegevensrapporten. Autoverzekeraars zijn momenteel dus aan het overstappen van het uitsluitend vertrouwen op interne schadebestanden naar gedragsgestuurde analyses.

Bron: Inlichtingendienst Mordor

Effecten

Levensverzekeraars die predictive analytics gebruiken, rapporteerden een cumulatief effect van 67% kostenreductie en 60% inkomstenstijging.

Bron: Willis Towers Watson

Voordelen

Data analytics voor verzekeringen helpt bij het opsporen en voorkomen van frauduleuze claims, waardoor jaarlijks gemiddeld $308,6 miljard wordt bespaard.

Bron: Coalitie tegen verzekeringsfraude

De rol van data analytics in verzekeringen

In de verzekeringsbranche is data-analyse geleidelijk een hoeksteen geworden voor het stimuleren van transformatie, innovatie en efficiƫntie en het omvormen van operationele prestaties naar kristalheldere precisie en algemene voorspelbaarheid. Laten we de veelzijdige impact ervan eens in cijfers uitdrukken, verdeeld over verschillende aspecten die samen het baanbrekende effect ervan vormen.

Top use cases van data analytics in verzekeringen

Naast het verminderen van onzekerheid en het stroomlijnen van inzichtelijke besluitvorming, brengt data analytics voor verzekeringen nieuwe groeikansen aan het licht die de bedrijfsuitbreiding en klanttevredenheid stimuleren. Hier zijn de belangrijkste gebruikscases die de baanbrekende invloed op de verzekeringssector aantonen.

Risicobeoordeling en prijsstelling
Opsporing van fraude
Telematica in autoverzekeringen
Klantsegmentatie
Automatisering van claimverwerking
Underwriting verbetering
Verbetering van klantervaring
Voorspellende analyses
Catastrofe modellering
Gezondheids- en welzijnsprogramma's
Schaderegeling optimaliseren
Cyberbeveiliging en risicobeperking
Fraudepreventie in de gezondheidszorg
Taxatie van onroerend goed
Productontwikkeling

Met de enorme hoeveelheden beschikbare gegevens kunnen verzekeraars inzichten verkrijgen en strategieƫn ontwikkelen die voorheen onbereikbaar waren. In plaats van individuen in te delen in brede risicogroepen, creƫren verzekeraars meer verfijnde risicoprofielen door middel van risicobeoordeling, zodat premies precies het risico weergeven dat ze vormen. Om de prijs van verzekeringspremies nauwkeurig te bepalen, analyseren ze historische gegevens, gedragskenmerken, demografische gegevens, enz. In sommige gevallen integreren ze onconventionele gegevensbronnen zoals sociale media-activiteiten, aankoopgeschiedenis en zelfs satellietbeelden met betrekking tot onroerendgoedverzekeringen.

De geavanceerde analysemodellen van tegenwoordig duiken diep in enorme datasets en brengen inconsistenties en anomalieƫn nauwkeurig aan het licht. Door bijvoorbeeld historische gegevens te analyseren (claims uit het verleden, frequentie van onderzoeken) en informatie uit externe bronnen (kredietscores, enz.), helpt data analytics in verzekeringen bij het detecteren van ongebruikelijke pieken in claimbedragen of -frequentie van een bepaalde regio of serviceprovider. Bovendien kan deze informatie wijzen op mogelijke collusie of systematische fraude. Bovendien kunnen tekstanalyses de verhalende details van claims onderzoeken, misleidende bewoordingspatronen of inconsistenties identificeren en verzekeraars in staat stellen preventieve maatregelen te nemen voordat ze worden beetgenomen.

Door gebruik te maken van realtime gegevens die zijn verzameld via verbonden apparaten, zoals smartphones met GPS en sensoren in de auto, krijgen verzekeraars een grondig inzicht in het gedrag van de bestuurder en de prestaties van het voertuig, zoals snelheid, kilometerstand, acceleratie, remmen, enzovoort. Dankzij deze datagestuurde aanpak kunnen ze hun verzekeringspremies hierop afstemmen en nauwkeurige en tijdige informatie verstrekken over de omstandigheden van ongevallen. Dit helpt verzekeringsmaatschappijen om claims sneller af te wikkelen, fraude te verminderen en geschillen te voorkomen, wat bijdraagt aan veiliger rijgedrag.

In plaats van het klantenbestand als een monolithische entiteit te behandelen, delen verzekeraars het in op basis van leeftijd, inkomen, levensstijl, risicobereidheid en andere kenmerken om klantgerichte diensten aan te bieden en klantenbinding te stimuleren. Een jonge, alleenstaande professional in een stedelijke omgeving geeft bijvoorbeeld misschien de voorkeur aan een huur- of autoverzekering met bepaalde digitale gemakken. Terwijl een gezinsgerichte persoon in een buitenwijk misschien meer waarde hecht aan een uitgebreide dekking voor ziektekosten of levensverzekeringen. Met behulp van segmentatie kunnen verzekeringsmaatschappijen ook hun marketingstrategieƫn optimaliseren om er zeker van te zijn dat ze de juiste boodschap naar de juiste persoon sturen.

In het verleden was het claimproces handmatig, papierintensief en geplaagd door vertragingen, waardoor er ruimte was voor fouten en inconsistenties. Veel voorlopige schade-evaluaties kunnen vrijwel direct worden uitgevoerd met behulp van geavanceerde software en algoritmen, waarbij de geldigheid wordt beoordeeld en het juiste schikkingsbedrag wordt gekwantificeerd. Bovendien kunnen de automatiseringstools de claimgegevens onmiddellijk vergelijken met de polisgegevens, waardoor discrepanties of mogelijke frauduleuze activiteiten worden gesignaleerd. Dit versnelt de afhandeling van eenvoudige claims, zodat verzekeraars zich kunnen richten op complexere zaken.

In plaats van statische tabellen en historische gegevens gebruiken moderne verzekeraars analyses om een genuanceerder inzicht in risico's te krijgen. Geavanceerde algoritmen analyseren enorme hoeveelheden gegevens, van conventionele bronnen zoals medische dossiers bij ziektekostenverzekeringen tot modernere bronnen zoals telematica bij autoverzekeringen. Dit helpt bij het begrijpen van patronen, het voorspellen van toekomstige risico's en het beoordelen van de werkelijke waarde van een polis. Nu kan de verzekeraar premies op maat maken op basis van levensstijl, trainingsgewoonten of zelfs genetische aanleg in plaats van een generieke polis aan te bieden op basis van leeftijd en primaire gezondheidsgegevens.

In een sector die van oudsher wordt gezien als onpersoonlijk en transactioneel, heeft de infusie van data analytics voor verzekeringen bedrijven in staat gesteld om de individuele behoeften van polishouders beter te begrijpen en proactief daarop in te spelen. Door patronen uit polisverlengingen, claims en interacties te analyseren, krijgen verzekeraars inzicht in de voorkeuren, gedragingen en pijnpunten van hun klanten. Dit diepgaande inzicht maakt communicatie op maat, tijdige serviceaanbiedingen en gepersonaliseerde productaanbevelingen mogelijk. De verzekeraar kan bijvoorbeeld een huiseigenarenverzekering voorstellen wanneer een nieuw huis wordt gekocht of een uitgebreide medische dekking wanneer een gezin groeit, door de mijlpalen in het leven van de klant te analyseren.

In de kern maakt predictive analytics gebruik van historische gegevens om toekomstige resultaten te voorspellen. Voor verzekeraars betekent dit anticiperen op behoeften, gedragingen en potentiƫle uitdagingen van klanten voordat deze zich voordoen. Door verschillende datapunten te modelleren - zoals interacties met polishouders, schadehistorie en veranderingen in levensstijl - kunnen verzekeraars voorspellen wanneer een klant op het punt staat een belangrijke levensgebeurtenis te ondergaan, zoals het kopen van een nieuw huis of het stichten van een gezin. Zo kunnen ze proactief relevante producten of advies aanbieden en potentiƫle pijnpunten omzetten in naadloze overgangen. Daarnaast kan voorspellende analyse het claimproces verbeteren door de kans te voorspellen dat een claim controversieel wordt of lang gaat duren, waardoor verzekeraars vroegtijdig kunnen ingrijpen met oplossingen of persoonlijke ondersteuning.

Catastrofemodellen proberen te anticiperen op de financiƫle gevolgen van grootschalige, onvoorspelbare gebeurtenissen en deze te kwantificeren, van natuurrampen zoals orkanen tot door de mens veroorzaakte crises. In plaats van alleen te vertrouwen op historische gegevens, die een beperkte reikwijdte kunnen hebben, integreert data analytics in verzekeringen verschillende gegevensstromen, waaronder real-time milieuwaarnemingen, klimaattrends en zelfs sociaal-politieke dynamiek. Terwijl orkaanpatronen uit het verleden bijvoorbeeld bepaalde inzichten bieden, kan de integratie van realtime oceanische temperatuurgegevens of ontbossingcijfers een nauwkeurigere inschatting opleveren van toekomstige cycloonintensiteiten of overstromingsrisico's. Door stedelijke ontwikkelingspatronen te analyseren, kunnen verzekeraars potentiƫle schadeconcentraties voorspellen in nieuw ontwikkelde gebieden die gevoelig zijn voor natuurrampen.

Door gebruik te maken van de kracht van gegevens kunnen verzekeringsmaatschappijen hun aanbod beter afstemmen op individuen en bedrijven, gepersonaliseerde aanbevelingen doen aan polishouders en gezondere keuzes en gedrag stimuleren. Gezondere werknemers zijn bijvoorbeeld vaak productiever, hebben minder ziektedagen en verlagen de kosten voor gezondheidszorg op de lange termijn. Door de gegevens te analyseren die door gezondheids- en welzijnsprogramma's worden gegenereerd, kunnen verzekeringsmaatschappijen hun risicobeoordelingsmodellen en prijsstructuren verfijnen, wat resulteert in nauwkeurigere acceptatie en mogelijk lagere premies voor bedrijven. Bovendien stelt data-analyse verzekeraars in staat om trends en mogelijkheden voor preventieve zorg en vroegtijdige interventie te identificeren, wat uiteindelijk leidt tot lagere claims en totale uitgaven voor gezondheidszorg.

Data-analyse bij het afhandelen van claims helpt bedrijven om legitieme claims sneller te verwerken. Dankzij geautomatiseerde schadebeoordeling en voorspellende modellen kunnen verzekeringsmaatschappijen geldige claims identificeren en efficiƫnter afhandelen, waardoor de financiƫle druk op bedrijven afneemt en ze hun activiteiten zo snel mogelijk kunnen hervatten. Deze efficiƫntie kan het vertrouwen tussen verzekeraars, polishouders en bedrijven bevorderen en de algehele klanttevredenheid verbeteren. Bovendien helpt data-analyse in de verzekeringsbranche bij het optimaliseren van schadereserves, waardoor bedrijven nauwkeurig het juiste bedrag opzij kunnen zetten voor verwachte toekomstige claims. Deze optimalisatie zorgt ervoor dat bedrijven niet te veel betalen voor verzekeringspremies en de nodige financiƫle middelen behouden voor hun activiteiten.

Een van de belangrijkste manieren waarop data analytics verzekeraars helpt bij cyberbeveiliging is door het analyseren van historische en real-time gegevens. Door enorme datasets te onderzoeken, kunnen verzekeraars patronen en afwijkingen identificeren die duiden op cyberbedreigingen of kwetsbaarheden, waardoor ze potentiƫle problemen kunnen aanpakken voordat ze escaleren tot grote inbreuken. Verzekeraars kunnen bijvoorbeeld ongebruikelijke inlogpogingen of gegevenspatronen detecteren, die kunnen duiden op ongeautoriseerde toegangspogingen, en direct actie ondernemen om cyberaanvallen te verijdelen. Door factoren zoals de bedrijfstak, omvang, cyberbeveiligingsinfrastructuur en historische gegevens van een bedrijf te analyseren, kunnen verzekeringsmaatschappijen bovendien nauwkeurig inschatten hoe groot het risico van een klant is. Vervolgens kunnen ze hun verzekeringspolissen en prijzen afstemmen op het specifieke risicoprofiel van hun klanten, zodat deze voldoende dekking hebben zonder te veel te betalen.

Door het analyseren van enorme datasets met informatie over zorgclaims, de geschiedenis van patiƫnten en factureringspraktijken kunnen verzekeringsmaatschappijen onregelmatigheden en patronen opsporen die duiden op mogelijke fraude. Het gebruik van gegevensanalyse kan gevallen signaleren waarin een zorgverlener factureert voor diensten die niet zijn geleverd of wanneer een patiƫnt een ongebruikelijk hoog aantal diensten ontvangt in een korte periode. Deze anomalieƫn leiden tot onderzoek, waardoor verzekeraars snel kunnen ingrijpen en verdere frauduleuze activiteiten kunnen voorkomen. Dit bespaart verzekeraars niet alleen aanzienlijke financiƫle verliezen, maar waarborgt ook de integriteit van het gezondheidszorgsysteem, aangezien bij frauduleuze activiteiten in de gezondheidszorg vaak meerdere partijen samenspannen om het onrechtmatig verkregen voordeel te maximaliseren.

De analyse van uitgebreide datasets met informatie over vastgoedkenmerken, locatie, historische schadegegevens en markttrends is een van de belangrijkste manieren waarop data-analyse kan helpen bij de waardebepaling van vastgoed. Dit verkleint niet alleen de kans op onder- of oververzekering, maar garandeert ook dat bedrijven premies betalen die in overeenstemming zijn met de werkelijke waarde van de activa. Dankzij data-analyse kunnen verzekeringskantoren op de hoogte blijven van real-time informatie over onroerend goed, omdat marktomstandigheden en de waarde van onroerend goed snel kunnen fluctueren, waardoor het een uitdaging is om de verzekeringsdekking actueel te houden. Bovendien stelt data-analyse hen in staat om veranderingen in vastgoedwaarden en marktdynamiek te monitoren, zodat polissen relevant blijven en bedrijven adequaat beschermd zijn.

Een van de belangrijkste manieren waarop data analytics in verzekeringen helpt bij productontwikkeling is door het verzamelen van enorme datasets voor inzichten, waarbij verzekeraars gegevens verzamelen over klantgedrag, historische claims, markttrends en opkomende risico's. Door deze schat aan informatie te analyseren, krijgen ze een beter inzicht in de behoeften, voorkeuren en gedragingen van klanten. Door deze schat aan informatie te analyseren, krijgen ze een beter inzicht in de behoeften, voorkeuren en gedragingen van klanten. Dit stelt hen in staat om verzekeringsproducten te ontwikkelen en af te stemmen op specifieke demografische gegevens en klantsegmenten, zodat bedrijven een dekking krijgen die aansluit bij hun unieke risicoprofiel. Data analytics stelt verzekeraars in staat om hiaten in de markt te identificeren en op basis daarvan innovatieve verzekeringsproducten te ontwikkelen. Door markttrends en opkomende risico's te analyseren, kunnen verzekeraars kansen zien om nieuwe producten te lanceren die inspelen op urgente en veranderende behoeften.

Onze diensten voor gegevensanalyse

Innowise blinkt uit in het leveren van eersteklas data-analysediensten, die bedrijven helpen hun meest urgente uitdagingen met gemak aan te pakken.

Zet je gegevens om in winst.

Stuur ons een bericht
  • We adviseren verzekeringsmaatschappijen over de meest geschikte data-analysestrategieĆ«n en benaderingen om informatie effectief te beheren.
  • Wij helpen verzekeringsmaatschappijen met het verzamelen, organiseren, beschermen en opslaan van gegevens, waarbij ongelijksoortige informatie wordt omgezet in opgeschoonde, goed gestructureerde datasets.

Voorbeelden van data-analyse in verzekeringen

We laten zien hoe vooraanstaande verzekeringsmaatschappijen data-analyse toepassen in hun dagelijkse routines en profiteren van verbeterde resultaten.

Allianz SE: data science om voorspellende mogelijkheden te verbeteren

Allianz Trade maakt gebruik van data science om zijn voorspellende capaciteiten te verbeteren en zijn activiteiten te stroomlijnen. Hierdoor kunnen ze subtiele verzekeringsgerelateerde signalen opmerken, zoals schulden, liquiditeit en landen- en sectorrisico's in verschillende domeinen. Dankzij deze intelligente processen kan Allianz Trade bedrijven opsporen die het risico lopen op wanbetaling of zelfs faillissement. Naast het gebruik van geavanceerde technologie en methodologieƫn, blijven ze hun modellen verfijnen en de synergie tussen datawetenschap en deskundige analyse versterken.

Progressief: Telematica in autoverzekeringen

Progressive, een van de grootste autoverzekeraars in de Verenigde Staten, staat bekend om zijn op gebruik gebaseerde verzekeringsprogramma Snapshot. Het maakt gebruik van geavanceerde algoritmen om de telematicagegevens nauwgezet te analyseren, rekening houdend met de rijsnelheid, acceleratie, rempatronen en nog veel meer. Door deze schat aan informatie te verwerken, beoordeelt Snapshot het risico van de bestuurder met een mate van granulariteit die voorheen onbereikbaar was via traditionele acceptatiemethoden. Dit biedt polishouders sterk aangepaste autoverzekeringstarieven op basis van hun rijgewoonten, wat resulteert in aanzienlijk lagere premies en bijdraagt aan de verkeersveiligheid.

Unitedhealth Groep: voorspellende analyses om sociale gezondheidsdeterminanten aan te pakken

UnitedHealthcare heeft voorspellende analyses geĆÆntegreerd om welzijn te verbeteren, kosten te verlagen en betrokkenheid bij klinische interventieprogramma's te bevorderen. Dit stelde hen in staat om sociale gezondheidsdeterminanten aan te pakken onder individuen die vallen onder bepaalde door de werkgever gesponsorde uitkeringsregelingen. Met behulp van voorspellende analyses breidt UnitedHealthcare haar bestaande inspanningen uit om sociale gezondheidsdeterminanten aan te pakken voor Medicare- en Medicaid-begunstigden. Het identificeert proactief personen met een grotere kans op hulp, op gebieden zoals toegang tot voedzaam voedsel en betaalbare huisvesting. Pleitbezorgers in de callcenters van UnitedHealthcare helpen mensen vervolgens bij het omgaan met moeilijke levensomstandigheden door middel van realtime interacties en toegang tot hulpmiddelen uit de gemeenschap.

Stappenplan voor de implementatie van gegevensanalyse

Een soepel data-analyseproces vereist een nauwgezette aanpak voor het ontwikkelen van baanbrekende oplossingen waar klanten sterk op anticiperen.

01
Eisen analyse
Onze BA's bepalen de specifieke behoeften en doelstellingen van een data-analyseoplossing en zorgen ervoor dat deze aansluit op de bedrijfsdoelen en gebruikersbehoeften.
02
Ontwerp van gegevensarchitectuur
We richten ons op het creƫren van een raamwerk voor het organiseren en beheren van gegevens binnen het systeem, inclusief gegevensopslag en toegangsmethoden.
03
Gegevensmodellering
We ontwerpen de structuur en relaties van gegevens om efficiƫnte query's en analyses mogelijk te maken via entiteitsrelatiediagrammen en schema's.
04
Gegevensinvoer
Vervolgens verzamelen en importeren onze veelzijdige ontwikkelaars gegevens uit verschillende bronnen in een centrale opslagplaats, zodat deze toegankelijk zijn voor analyse.
05
Gegevens opschonen
Om de kwaliteit en betrouwbaarheid van de gegevens te garanderen, identificeren en corrigeren we fouten, inconsistenties en onnauwkeurigheden die de efficiƫntie van het proces kunnen belemmeren.
06
Datameer bouwen
Deze fase omvat het creƫren van een centrale opslagplaats voor het opslaan van enorme hoeveelheden ruwe gegevens in hun oorspronkelijke formaat, wat flexibiliteit biedt.
07
ETL/ELT pijplijn implementatie
Een ETL/ELT pijplijn bestaat uit het ontwerpen en instellen van processen om gegevens te extraheren, te transformeren voor analyse en te laden in een doelsysteem.
08
Kwaliteit assurance
Onze QA-specialisten voeren rigoureuze tests en validaties uit van data-analyseprocessen, waardoor accurate en betrouwbare resultaten worden gegarandeerd.
09
Automatisering en inzet
Innowise implementeert geautomatiseerde processen voor gegevensanalyse en zet marktrijpe oplossingen in productieomgevingen in.
10
Gegevensanalyse en gegevensvisualisatie
Tot slot worden de gegevens geanalyseerd met behulp van verschillende technieken en tools, wat waardevolle inzichten, patronen en trends oplevert voor bruikbare besluitvorming.
01 Eisen analyse
Onze BA's bepalen de specifieke behoeften en doelstellingen van een data-analyseoplossing en zorgen ervoor dat deze aansluit op de bedrijfsdoelen en gebruikersbehoeften.
02 Ontwerp van gegevensarchitectuur
We richten ons op het creƫren van een raamwerk voor het organiseren en beheren van gegevens binnen het systeem, inclusief gegevensopslag en toegangsmethoden.
03 Gegevensmodellering
We ontwerpen de structuur en relaties van gegevens om efficiƫnte query's en analyses mogelijk te maken via entiteitsrelatiediagrammen en schema's.
04 Gegevensinvoer
Vervolgens verzamelen en importeren onze veelzijdige ontwikkelaars gegevens uit verschillende bronnen in een centrale opslagplaats, zodat deze toegankelijk zijn voor analyse.
05 Gegevens opschonen
Om de kwaliteit en betrouwbaarheid van de gegevens te garanderen, identificeren en corrigeren we fouten, inconsistenties en onnauwkeurigheden die de efficiƫntie van het proces kunnen belemmeren.
06 Datameer bouwen
Deze fase omvat het creƫren van een centrale opslagplaats voor het opslaan van enorme hoeveelheden ruwe gegevens in hun oorspronkelijke formaat, wat flexibiliteit biedt.
07 ETL/ELT pijplijn implementatie
Een ETL/ELT pijplijn bestaat uit het ontwerpen en instellen van processen om gegevens te extraheren, te transformeren voor analyse en te laden in een doelsysteem.
08 Kwaliteit assurance
Onze QA-specialisten voeren rigoureuze tests en validaties uit van data-analyseprocessen, waardoor accurate en betrouwbare resultaten worden gegarandeerd.
09 Automatisering en inzet
Innowise implementeert geautomatiseerde processen voor gegevensanalyse en zet marktrijpe oplossingen in productieomgevingen in.
10 Gegevensanalyse en gegevensvisualisatie
Tot slot worden de gegevens geanalyseerd met behulp van verschillende technieken en tools, wat waardevolle inzichten, patronen en trends oplevert voor bruikbare besluitvorming.

We leven in het datagestuurde tijdperk en Innowise neemt het voortouw door gefragmenteerde informatie om te zetten in gestructureerde datasets die strategische planning en geĆÆnformeerde besluitvorming mogelijk maken. Door oplossingen op maat te maken voor specifieke bedrijfsbehoeften, stelt Innowise organisaties in staat om te navigeren door het op bewijs gebaseerde landschap, wat innovatie, efficiĆ«ntie en concurrentievoordeel bevordert.

Top 5 data-analyseplatforms voor verzekeringen

In de verzekeringswereld wordt Tableau veel gebruikt voor datavisualisatie en business intelligence. Tableau biedt een eenvoudig te begrijpen weergave van complexe gegevens, waardoor verzekeraars en schadeprofessionals trends kunnen identificeren en risico's snel kunnen inschatten. De realtime dashboards van Tableau verbeteren ook de betrokkenheid van klanten door inzicht te bieden in het gedrag en de voorkeuren van polishouders.

Voors

  • Gebruiksvriendelijkheid voor niet-technische gebruikers
  • Levendige gebruikersgemeenschap en uitgebreide online bronnen

Nadelen

  • Dure licenties
  • Beperkte mogelijkheden voor datavoorbereiding

Verzekeringsmaatschappijen gebruiken Power BI voor gegevensanalyse en rapportage. Het stelt hen in staat interactieve rapporten en dashboards te maken en een uitgebreid beeld te geven van hun activiteiten. Power BI stelt verzekeraars in staat om belangrijke prestatie-indicatoren te bewaken, de efficiƫntie van de verwerking van claims bij te houden en de klantenservice te optimaliseren, waardoor uiteindelijk de besluitvorming en operationele efficiƫntie worden verbeterd.

Voors

  • Integratie met Microsoft Stack
  • Schaalbaarheid voor zowel kleine bedrijven als grote ondernemingen
  • Flexibele aanpassing met ingebouwde grafieken

Nadelen

  • Geen ondersteuning voor macOS en Linux
  • Prestatieproblemen met grote datasets
  • Leercurve voor nieuwkomers in data-analyse

SAP S/4HANA is een ERP-systeem dat in de verzekeringsbranche wordt gebruikt voor end-to-end bedrijfsprocessen. Dit functierijke platform helpt verzekeringsbedrijven door een uniform en realtime overzicht te bieden van de activiteiten, waaronder polisbeheer, verwerking van claims en financieel beheer. De geavanceerde analysemogelijkheden van S/4HANA stellen verzekeraars in staat om risico's te voorspellen, de toewijzing van middelen te optimaliseren en de klantenservice te verbeteren.

Voors

  • Real-time analyses op basis van actuele informatie
  • Uitgebreide suite van geĆÆntegreerde bedrijfsbeheerfuncties

Nadelen

  • Kostbare implementatie
  • Uitgebreide training voor gebruikers om de functies effectief te gebruiken

Qlik Sense is een data-analyse- en visualisatieplatform dat wordt gebruikt in de verzekeringsbranche om data beter te ontdekken en inzichtelijk te maken. Het biedt verzekeringsmaatschappijen self-service analytics, zodat gebruikers zelfstandig gegevens kunnen verkennen en visualiseren, terwijl de AI-gestuurde query's in natuurlijke taal het eenvoudig maken om geavanceerde rapporten te maken. Qlik Sense helpt verzekeraars bij schadeanalyse, fraudedetectie en klantsegmentatie, wat leidt tot effectievere risicobeoordeling en verbeterde efficiƫntie.

Voors

  • Associatief gegevensmodel om intuĆÆtief gegevensrelaties te verkennen
  • Gebruikersgestuurde analyses om visualisaties en rapporten te maken

Nadelen

  • Licentiekosten, vooral voor grotere organisaties
  • Leercurve voor nieuwkomers op het platform

Alteryx wordt in de verzekeringswereld gebruikt voor het mengen, voorbereiden en geavanceerd analyseren van gegevens. Het helpt verzekeringsmaatschappijen bij het automatiseren van dataworkflows en analyseprocessen, waardoor de tijd die nodig is voor taken als acceptatie, claimanalyse en fraudedetectie aanzienlijk wordt verkort. Alteryx verbetert de efficiĆ«ntie door gegevensmanipulatie en voorspellende modellering te vereenvoudigen, waardoor verzekeringsprofessionals beter geĆÆnformeerde beslissingen kunnen nemen.

Voors

  • Geavanceerde voorbereiding van gegevens
  • Automatisering van workflows om terugkerende taken te stroomlijnen

Nadelen

  • De kosten kunnen onbetaalbaar zijn voor kleinere bedrijven of individuele gebruikers
  • Geavanceerde functies kunnen overweldigend zijn voor beginners

FAQ

Verzekeringsmaatschappijen kunnen de kracht van gegevensanalyse inzetten om hun prestaties te verbeteren. Hiermee kunnen ze hun risicobeoordeling aanscherpen, verzekeringspakketten op maat samenstellen, het claimproces soepeler laten verlopen en prijsmodellen verfijnen, waardoor de efficiƫntie en nauwkeurigheid toenemen.

Ja, gegevensanalyse kan patronen, anomalieƫn en verdachte activiteiten identificeren in gegevens over verzekeringsclaims. Deze hightech tools kunnen frauduleuze claims en frauduleus gedrag blootleggen, waardoor verzekeraars fraude een halt kunnen toeroepen en geld kunnen besparen op valse uitbetalingen.

Big Data is een game-changer voor verzekeringen die verzekeraars helpt te begrijpen hoe klanten denken, risico's vanuit alle hoeken te bekijken en het proces van acceptatie en claims soepeler en intelligenter te maken voor geĆÆnformeerde besluitvorming.

De verzekeringswereld krijgt een technologische metamorfose en verwelkomt geavanceerde technologieƫn zoals AI, machine learning en IoT. Ze helpen bij het versnellen van verzekeringspapieren, het definiƫren van risicoprofielen en, uiteindelijk, het aanbieden van verzekeringsdiensten die opvallen in het steeds veranderende digitale landschap.

auteur
Dmitry Nazarevich Hoofd Mobiel

Deel:

Inhoudsopgave

Neem contact met ons op!

Boek een gesprek of vul het onderstaande formulier in en we nemen contact met je op zodra we je aanvraag hebben verwerkt.

    Voeg projectgegevens alsjeblieft, duur, technische stapel, IT-professionals nodig en andere relevante informatie toe
    Neem een spraakbericht over uw
    project op om het ons beter te helpen begrijpen
    Voeg indien nodig aanvullende documenten bij
    Bestand uploaden

    Je kunt maximaal 1 bestand van 2MB bijvoegen. Geldige bestanden: pdf, jpg, jpeg, png

    Wij wijzen u erop dat wanneer u op de verzendknop klikt, Innowise uw persoonsgegevens verwerkt in overeenstemming met ons Privacybeleid om u van de juiste informatie te voorzien.

    Wat gebeurt er nu?

    1

    Na ontvangst en verwerking van uw aanvraag, nemen wij binnenkort contact met u op om uw projectbehoeften in detail te beschrijven en een NDA te ondertekenen om de vertrouwelijkheid van informatie te garanderen.

    2

    Na het bestuderen van de vereisten, stellen onze analisten en ontwikkelaars een projectvoorstel met de omvang van de werkzaamheden, teamgrootte, tijd en kosten schattingen.

    3

    Wij regelen een ontmoeting met u om het aanbod te bespreken en tot een overeenkomst.

    4

    We tekenen een contract en beginnen zo snel mogelijk aan uw project te werken mogelijk.

    Bedankt.

    Uw bericht is verzonden.
    Wij verwerken uw aanvraag en nemen zo spoedig mogelijk contact met u op.

    Bedankt.

    Uw bericht is verzonden.
    Wij verwerken uw aanvraag en nemen zo spoedig mogelijk contact met u op.

    pijl