Zarejestruj się na nasze webinarium: Efektywność, produktywność i strategiczna alokacja zasobów dzięki sztucznej inteligencji

Zostaw swoje dane kontaktowe, a prześlemy Ci nasz oficjalny dokument e-mailem
Wyrażam zgodę na przetwarzanie moich danych osobowych w celu przesyłania spersonalizowanych materiałów marketingowych zgodnie z Regulaminem. Polityka prywatności. Potwierdzając zgłoszenie, użytkownik wyraża zgodę na otrzymywanie materiałów marketingowych
Dziękuję!

Formularz został pomyślnie przesłany.
Więcej informacji można znaleźć w skrzynce pocztowej.

Innowise jest międzynarodową firmą tworzącą oprogramowanie w pełnym cyklu założona w 2007 roku. Jesteśmy zespołem ponad 1600 specjalistów IT tworzących oprogramowanie dla innych profesjonalistów na całym świecie. profesjonalistów na całym świecie.
O nas
Innowise jest międzynarodową firmą tworzącą oprogramowanie w pełnym cyklu założona w 2007 roku. Jesteśmy zespołem ponad 1600 specjalistów IT tworzących oprogramowanie dla innych profesjonalistów na całym świecie. profesjonalistów na całym świecie.

Rola analityki danych w rewolucjonizowaniu branży ubezpieczeniowej

Odkrywanie potęgi analizy danych w branży ubezpieczeniowej

W erze napędzanej danymi branża ubezpieczeniowa stoi na rozdrożu transformacji. Podczas gdy branża była tradycyjnie zależna od danych historycznych i prostych obliczeń, analityka danych obecnie ją rewolucjonizuje, wprowadzając pion ubezpieczeń w nową erę charakteryzującą się niezwykłą dokładnością i dostosowaniem.

Mówiąc najprościej, analityka danych w ubezpieczeniach odnosi się do systematycznego wykorzystywania danych i zaawansowanych technik analitycznych w celu wyciągania wniosków, prognozowania i podejmowania świadomych decyzji. Analizując ogromne ilości danych z wielu źródeł, firmy ubezpieczeniowe uzyskują znaczące wzorce i trendy, które pomagają im w różnych operacjach, od identyfikowania wątpliwych roszczeń po zapobieganie nieuczciwym działaniom.

Analityka danych w ubezpieczeniach: przegląd rynku

Sektor ubezpieczeniowy doświadcza transformacyjnej zmiany wraz z integracją analityki danych, odblokowując niezrównany wgląd w ocenę ryzyka, wykrywanie oszustw i zachowania klientów. Poniższe zestawienie mówi wiele o jego przełomowym potencjale.

Wzrost

Rynek analityki danych ubezpieczeniowych został oszacowany na 11,47 mld USD w 2023 r. i oczekuje się, że wykaże niezwykły CAGR na poziomie 15,9%, osiągając zdumiewającą wartość 27,07 mld USD w ciągu najbliższych pięciu lat.

Źródło: Wywiad Mordoru

Użycie

86% firm ubezpieczeniowych liczy na analitykę danych, aby wykorzystać wgląd w obszerne raporty danych. W związku z tym ubezpieczyciele samochodów przechodzą obecnie od polegania wyłącznie na wewnętrznych rejestrach szkód do analizy opartej na zachowaniu.

Źródło: Wywiad Mordoru

Efekty

Ubezpieczyciele na życie, którzy korzystają z analityki predykcyjnej, odnotowali łączny efekt redukcji kosztów o 67% i wzrost przychodów o 60%.

Źródło: Willis Towers Watson

Korzyści

Analityka danych dla ubezpieczeń pomaga wykrywać i zapobiegać nieuczciwym roszczeniom, oszczędzając średnio $308,6 miliarda rocznie.

Źródło: Koalicja przeciwko oszustwom ubezpieczeniowym

Rola analityki danych w ubezpieczeniach

W branży ubezpieczeniowej analityka danych stopniowo stała się kamieniem węgielnym dla napędzania transformacji, innowacji i wydajności oraz przekształcania wydajności operacyjnej w kierunku krystalicznie czystej precyzji i ogólnej przewidywalności. Przyjrzyjmy się jej wieloaspektowemu wpływowi w liczbach, podzielonemu na różne aspekty, które razem składają się na jej przełomowy efekt.

Najważniejsze zastosowania analityki danych w ubezpieczeniach

Oprócz zmniejszania niepewności i usprawniania podejmowania wnikliwych decyzji, analityka danych dla ubezpieczeń odkrywa nowe możliwości rozwoju, które napędzają ekspansję biznesową i zadowolenie klientów. Oto główne przypadki użycia, które pokazują jej pionierski wpływ na branżę ubezpieczeniową.

Ocena ryzyka i wycena
Wykrywanie oszustw
Telematyka w ubezpieczeniach samochodowych
Segmentacja klientów
Automatyzacja przetwarzania roszczeń
Ulepszenie warunków emisji
Poprawa jakości obsługi klienta
Analityka predykcyjna
Modelowanie katastrof
Programy zdrowotne i programy odnowy biologicznej
Optymalizacja rozliczeń roszczeń
Cyberbezpieczeństwo i ograniczanie ryzyka
Zapobieganie oszustwom w opiece zdrowotnej
Wycena nieruchomości
Rozwój produktu

Dzięki ogromnej ilości dostępnych danych ubezpieczyciele mogą uzyskać wgląd i opracować strategie, które wcześniej były nieosiągalne. Zamiast kategoryzować osoby do szerokich grup ryzyka, ubezpieczyciele tworzą bardziej szczegółowe profile ryzyka poprzez ocenę ryzyka, zapewniając, że składki dokładnie odzwierciedlają ryzyko, jakie stwarzają. Aby dokładnie wycenić składki ubezpieczeniowe, analizują dane historyczne, atrybuty behawioralne, dane demograficzne itp. W niektórych przypadkach integrują niekonwencjonalne źródła danych, takie jak aktywność w mediach społecznościowych, historia zakupów, a nawet zdjęcia satelitarne dotyczące ubezpieczeń majątkowych.

Dzisiejsze zaawansowane modele analityczne zagłębiają się w ogromne zbiory danych, precyzyjnie wskazując niespójności i anomalie. Na przykład, analizując dane historyczne (wcześniejsze roszczenia, częstotliwość zapytań) i informacje pochodzące z zewnątrz (wyniki kredytowe itp.), analiza danych w ubezpieczeniach pomaga wykryć nietypowe skoki kwot roszczeń lub częstotliwości od określonego regionu lub dostawcy usług. Co więcej, informacje te mogą wskazywać na możliwą zmowę lub systematyczne oszustwa. Co więcej, analityka tekstowa może badać szczegóły narracyjne roszczeń, identyfikując zwodnicze wzorce sformułowań lub niespójności i umożliwiając ubezpieczycielom podjęcie środków zapobiegawczych, zanim zostaną zabrani na przejażdżkę.

Wykorzystując dane zbierane w czasie rzeczywistym z połączonych urządzeń, takich jak smartfony z obsługą GPS i czujniki samochodowe, ubezpieczyciele uzyskują dokładne zrozumienie zachowania kierowcy i osiągów pojazdu, biorąc pod uwagę prędkość, przebieg, przyspieszenie, hamowanie i inne. W wyniku tego podejścia opartego na danych, odpowiednio dostosowują składki ubezpieczeniowe i dostarczają dokładnych i aktualnych informacji na temat okoliczności wypadków. Pomaga to agencjom ubezpieczeniowym szybciej zaspokajać roszczenia, ograniczać oszustwa i unikać sporów, przyczyniając się do bezpieczniejszego zachowania kierowców.

Zamiast traktować bazę klientów jako monolityczny byt, ubezpieczyciele kategoryzują ją na podstawie wieku, dochodów, stylu życia, apetytu na ryzyko i innych cech, aby oferować usługi zorientowane na klienta i zwiększać jego retencję. Na przykład młody, samotny profesjonalista w środowisku miejskim może priorytetowo traktować wynajem lub ubezpieczenie samochodu z pewnymi udogodnieniami cyfrowymi. Z kolei osoba z rodziny mieszkająca na przedmieściach może być bardziej zainteresowana kompleksową ochroną zdrowia lub życia. Korzystając z segmentacji, firmy ubezpieczeniowe mogą również zoptymalizować swoje strategie marketingowe, aby upewnić się, że wysyłają właściwą wiadomość do właściwej osoby, zmniejszając nieefektywność szeroko zakrojonych podejść.

W przeszłości proces rozpatrywania roszczeń był ręczny, wymagał dużej ilości papieru i był nękany opóźnieniami, pozostawiając miejsce na błędy i niespójności. Wiele wstępnych ocen roszczeń można przeprowadzić niemal natychmiast za pomocą zaawansowanego oprogramowania i algorytmów, oceniając zasadność i określając ilościowo odpowiednią kwotę ugody. Co więcej, narzędzia do automatyzacji mogą natychmiast powiązać dane roszczenia ze szczegółami polisy, sygnalizując rozbieżności lub potencjalne nieuczciwe działania. Przyspiesza to rozwiązywanie prostych roszczeń, pozwalając ubezpieczycielom skupić się na bardziej złożonych sprawach.

Zamiast statycznych tabel i danych historycznych, współcześni ubezpieczyciele wykorzystują analitykę, aby uchwycić bardziej zniuansowane zrozumienie ryzyka. Zaawansowane algorytmy analizują ogromne ilości danych, od konwencjonalnych źródeł, takich jak dokumentacja medyczna w ubezpieczeniach zdrowotnych, po bardziej współczesne, takie jak telematyka w ubezpieczeniach samochodowych. Pomaga to w zrozumieniu wzorców, przewidywaniu przyszłych zagrożeń i ocenie rzeczywistej wartości polisy. Teraz ubezpieczyciel może dostosować składki w oparciu o styl życia, nawyki ruchowe, a nawet predyspozycje genetyczne, zamiast oferować ogólną polisę opartą na wieku i podstawowych danych zdrowotnych.

W branży historycznie postrzeganej jako bezosobowa i transakcyjna, infuzja analityki danych dla ubezpieczeń umożliwiła firmom dogłębne zrozumienie i proaktywne zaspokojenie indywidualnych potrzeb ubezpieczającego. Analizując wzorce z odnowień polis, roszczeń i interakcji, ubezpieczyciele zyskują wgląd w preferencje, zachowania i bolączki swoich klientów. Takie dogłębne zrozumienie pozwala na dostosowaną komunikację, terminową ofertę usług i spersonalizowane rekomendacje produktowe. Ubezpieczyciel może na przykład zasugerować ubezpieczenie domu w przypadku zakupu nowej nieruchomości lub kompleksową ochronę medyczną, gdy rodzina się powiększy, na przykład analizując kamienie milowe życia klienta.

U podstaw analityki predykcyjnej leży wykorzystanie danych historycznych do prognozowania przyszłych wyników. Dla ubezpieczycieli oznacza to przewidywanie potrzeb, zachowań i potencjalnych wyzwań klientów, zanim się one pojawią. Modelując różne punkty danych - takie jak interakcje ubezpieczającego, historie roszczeń i zmiany stylu życia - ubezpieczyciele mogą przewidzieć, kiedy klient może być na skraju ważnego wydarzenia życiowego, takiego jak zakup nowego domu lub założenie rodziny. Pozwala im to proaktywnie oferować odpowiednie produkty lub porady, zamieniając potencjalne punkty bólu w płynne przejścia. Ponadto analityka predykcyjna może usprawnić proces likwidacji szkód, przewidując prawdopodobieństwo, że roszczenie stanie się kontrowersyjne lub przewlekłe, i umożliwiając ubezpieczycielom wczesną interwencję za pomocą rozwiązań lub spersonalizowanego wsparcia.

Modelowanie katastrof ma na celu przewidywanie i kwantyfikację finansowych skutków nieprzewidywalnych zdarzeń na dużą skalę, od klęsk żywiołowych, takich jak huragany, po kryzysy spowodowane przez człowieka. Zamiast polegać wyłącznie na danych historycznych, które mogą mieć ograniczony zakres, analiza danych w ubezpieczeniach integruje różne strumienie danych, w tym obserwacje środowiskowe w czasie rzeczywistym, trendy klimatyczne, a nawet dynamikę społeczno-polityczną. Na przykład, podczas gdy przeszłe wzorce huraganów oferują pewne spostrzeżenia, uwzględnienie danych o temperaturze oceanicznej w czasie rzeczywistym lub wskaźników wylesiania może zapewnić dokładniejszą ocenę przyszłej intensywności cyklonów lub ryzyka powodzi. Analizując wzorce rozwoju miast, ubezpieczyciele mogą przewidywać potencjalne koncentracje strat majątkowych w nowo zagospodarowanych obszarach podatnych na klęski żywiołowe.

Wykorzystując moc danych, firmy ubezpieczeniowe mogą dostosować swoje oferty, aby lepiej służyć osobom fizycznym i firmom, oferując spersonalizowane rekomendacje dla posiadaczy polis i zachęcając do zdrowszych wyborów i zachowań. Przykładowo, zdrowsi pracownicy są często bardziej produktywni, rzadziej chorują i ponoszą niższe długoterminowe koszty opieki zdrowotnej. Analizując dane generowane przez programy zdrowotne i wellness, firmy ubezpieczeniowe mogą dopracować swoje modele oceny ryzyka i struktury cenowe, co skutkuje dokładniejszą oceną ryzyka i potencjalnie niższymi składkami dla firm. Ponadto, analiza danych umożliwia ubezpieczycielom identyfikację trendów i możliwości w zakresie opieki profilaktycznej i wczesnej interwencji, co ostatecznie zmniejsza liczbę roszczeń i ogólne wydatki na opiekę zdrowotną.

Analityka danych w likwidacji szkód pomaga firmom przyspieszyć przetwarzanie uzasadnionych roszczeń. Zautomatyzowana ocena roszczeń i modele predykcyjne pozwalają firmom ubezpieczeniowym identyfikować ważne roszczenia i rozliczać je bardziej efektywnie, zmniejszając obciążenie finansowe firm i umożliwiając im jak najszybsze wznowienie działalności. Wydajność ta może zwiększyć zaufanie między ubezpieczycielami, ubezpieczającymi i firmami oraz poprawić ogólne zadowolenie klientów. Co więcej, analiza danych w branży ubezpieczeniowej pomaga w optymalizacji rezerw szkodowych, umożliwiając firmom odłożenie odpowiedniej kwoty środków na przewidywane przyszłe roszczenia. Optymalizacja ta gwarantuje, że firmy nie przepłacają za składki ubezpieczeniowe i utrzymują niezbędne środki finansowe na swoją działalność.

Jednym z głównych sposobów, w jaki analiza danych pomaga ubezpieczycielom w zakresie cyberbezpieczeństwa, jest analiza danych historycznych i danych w czasie rzeczywistym. Analizując ogromne zbiory danych, ubezpieczyciele identyfikują wzorce i anomalie wskazujące na zagrożenia cybernetyczne lub słabe punkty, co pozwala im zająć się potencjalnymi problemami, zanim przerodzą się one w poważne naruszenia. Przykładowo, ubezpieczyciele mogą wykrywać nietypowe próby logowania lub wzorce dostępu do danych, które mogą wskazywać na próby nieautoryzowanego dostępu, i podejmować natychmiastowe działania w celu udaremnienia cyberataków. Co więcej, analizując takie czynniki jak branża firmy, jej wielkość, infrastruktura cyberbezpieczeństwa i dane historyczne, agencje ubezpieczeniowe mogą dokładnie ocenić poziom ryzyka, na jakie narażony jest klient. Następnie mogą dostosować polisy ubezpieczeniowe i ceny do konkretnych profili ryzyka swoich klientów, zapewniając im odpowiednią ochronę bez przepłacania.

Analizując ogromne zbiory danych zawierające informacje na temat roszczeń zdrowotnych, historii pacjentów i praktyk rozliczeniowych, firmy ubezpieczeniowe mogą wskazać nieprawidłowości i wzorce wskazujące na potencjalne oszustwa. Wykorzystanie analizy danych może oznaczać przypadki, w których świadczeniodawca wystawia rachunki za niewykonane usługi lub gdy pacjent otrzymuje niezwykle dużą liczbę usług w krótkim okresie czasu. Anomalie te uruchamiają dochodzenia, umożliwiając ubezpieczycielom szybką interwencję i zapobieganie dalszym nieuczciwym działaniom. Pozwala to nie tylko zaoszczędzić ubezpieczycielom znacznych strat finansowych, ale także chroni integralność systemu opieki zdrowotnej, ponieważ nieuczciwe działania w opiece zdrowotnej często wiążą się ze zmową wielu stron w celu maksymalizacji nieuczciwych zysków.

Analiza ogromnych zbiorów danych obejmujących informacje o atrybutach nieruchomości, lokalizacji, historycznych danych o szkodach i trendach rynkowych jest jednym z głównych sposobów, w jaki analiza danych może pomóc w wycenie nieruchomości. Nie tylko zmniejsza to prawdopodobieństwo niedoubezpieczenia lub nadubezpieczenia, ale także gwarantuje, że firmy płacą składki zgodne z rzeczywistą wartością aktywów. Analityka danych pozwala agencjom ubezpieczeniowym być na bieżąco z informacjami o nieruchomościach w czasie rzeczywistym, ponieważ warunki rynkowe i wartości nieruchomości mogą się szybko zmieniać, co utrudnia utrzymanie aktualnej ochrony ubezpieczeniowej. Ponadto analiza danych pozwala im monitorować zmiany wartości nieruchomości i dynamiki rynku, zapewniając, że polisy pozostają aktualne, a firmy są odpowiednio chronione.

Jednym z głównych sposobów, w jaki analiza danych w ubezpieczeniach pomaga w rozwoju produktów, jest eksploracja ogromnych zbiorów danych w celu uzyskania wglądu, przy czym ubezpieczyciele gromadzą dane na temat zachowań klientów, historycznych roszczeń, trendów rynkowych i pojawiających się zagrożeń. Analizując to bogactwo informacji, zyskują głębsze zrozumienie potrzeb, preferencji i zachowań klientów. Umożliwia im to opracowywanie i dostosowywanie produktów ubezpieczeniowych do konkretnych danych demograficznych i segmentów klientów, zapewniając firmom ochronę ubezpieczeniową zgodną z ich unikalnymi profilami ryzyka. Analityka danych umożliwia ubezpieczycielom identyfikowanie luk na rynku i odpowiednie opracowywanie innowacyjnych ofert ubezpieczeniowych. Analizując trendy rynkowe i pojawiające się zagrożenia, ubezpieczyciele mogą dostrzec możliwości wprowadzenia nowych produktów, które zaspokajają pilne i zmieniające się potrzeby.

Nasze usługi analizy danych

Innowise wyróżnia się w dostarczaniu najwyższej jakości usług analizy danych, pomagając firmom z łatwością radzić sobie z najpilniejszymi wyzwaniami.

Przekształć swoje dane w zysk.

Napisz do nas
  • Doradzamy firmom ubezpieczeniowym w zakresie najlepiej dopasowanych strategii analizy danych i podejść do skutecznego zarządzania informacjami.
  • Pomagamy firmom ubezpieczeniowym gromadzić, organizować, chronić i przechowywać dane, przekształcając rozproszone informacje w oczyszczone, dobrze ustrukturyzowane zbiory danych.

Rzeczywiste przykłady analizy danych w ubezpieczeniach

Pokazujemy, w jaki sposób znane firmy ubezpieczeniowe wykorzystują analitykę danych w swoich codziennych działaniach i czerpią korzyści z lepszych wyników.

Allianz SE&#58 nauka o danych w celu zwiększenia możliwości predykcyjnych

Allianz Trade wykorzystuje naukę o danych, aby zwiększyć swoje możliwości predykcyjne i usprawnić operacje, umożliwiając im wykrywanie subtelnych sygnałów związanych z ubezpieczeniami, takich jak zadłużenie, płynność oraz ryzyko kraju i sektora w różnych dziedzinach. Dzięki tym inteligentnym procesom Allianz Trade wskazuje firmy podatne na niewywiązanie się z płatności, a nawet ogłoszenie upadłości. Oprócz utrzymywania najnowocześniejszych technologii i metodologii, firma nadal udoskonala swoje modele i wzmacnia synergię między nauką o danych a analizą ekspercką.

Progresywnytelematyka w ubezpieczeniach samochodowych

Progressive, jeden z największych ubezpieczycieli samochodowych w Stanach Zjednoczonych, jest dobrze znany ze swojego programu ubezpieczeniowego opartego na użytkowaniu, Snapshot. Wykorzystuje on zaawansowane algorytmy do skrupulatnej analizy danych telematycznych, biorąc pod uwagę prędkość jazdy, przyspieszenie, wzorce hamowania i inne. Analizując to bogactwo informacji, Snapshot ocenia ryzyko kierowcy z poziomem szczegółowości, który wcześniej był nieosiągalny przy użyciu tradycyjnych metod oceny ryzyka. Oferuje to posiadaczom polis wysoce spersonalizowane stawki ubezpieczenia samochodowego w oparciu o ich nawyki jazdy, co skutkuje znacznie niższymi składkami i przyczynia się do bezpieczeństwa na drogach.

Unitedhealth GroupAnalityka predykcyjna w celu uwzględnienia społecznych uwarunkowań zdrowia

UnitedHealthcare zintegrowała analitykę predykcyjną, aby poprawić samopoczucie, obniżyć koszty i zwiększyć zaangażowanie w programy interwencji klinicznej. Pozwoliło im to zająć się społecznymi uwarunkowaniami zdrowia wśród osób objętych wybranymi planami świadczeń sponsorowanymi przez pracodawców. Wykorzystując analitykę predykcyjną, UnitedHealthcare rozszerza swoje dotychczasowe wysiłki w celu zajęcia się społecznymi uwarunkowaniami zdrowia beneficjentów Medicare i Medicaid. Proaktywnie identyfikuje osoby z większym prawdopodobieństwem wymagające pomocy, obejmującej takie obszary, jak dostęp do pożywnej żywności i niedrogich mieszkań. Rzecznicy w centrach telefonicznych UnitedHealthcare pomagają następnie osobom w radzeniu sobie z trudnymi wydarzeniami życiowymi lub okolicznościami poprzez interakcje w czasie rzeczywistym i dostęp do wyselekcjonowanych zasobów społecznościowych.

Mapa drogowa wdrażania analityki danych

Sprawny proces analizy danych wymaga skrupulatnego podejścia do opracowywania przełomowych rozwiązań, których klienci bardzo oczekują.

01
Analiza wymagań
Nasi BA określają konkretne potrzeby i cele rozwiązania do analizy danych, zapewniając jego zgodność z celami biznesowymi i potrzebami użytkowników.
02
Projektowanie architektury danych
Koncentrujemy się na tworzeniu ram do organizowania i zarządzania danymi w systemie, w tym metod przechowywania danych i dostępu do nich.
03
Modelowanie danych
Projektujemy strukturę i relacje danych, aby ułatwić wydajne wyszukiwanie i analizę za pomocą diagramów związków encji i schematów.
04
Pozyskiwanie danych
Następnie nasi wszechstronni programiści zbierają i importują dane z różnych źródeł do scentralizowanego repozytorium, udostępniając je do analizy.
05
Czyszczenie danych
Aby zapewnić jakość i wiarygodność danych, identyfikujemy i naprawiamy błędy, niespójności i nieścisłości, które mogą utrudniać wydajność procesu.
06
Budowanie jezior danych
Etap ten obejmuje stworzenie scentralizowanego repozytorium do przechowywania ogromnych ilości nieprzetworzonych danych w ich natywnym formacie, zapewniając elastyczność.
07
Wdrożenie potoku ETL/ELT
Potok ETL/ELT składa się z projektowania i konfigurowania procesów wyodrębniania danych, przekształcania ich do analizy i ładowania do systemu docelowego.
08
Zapewnienie jakości
Nasi specjaliści QA przeprowadzają rygorystyczne testy i walidację procesów analizy danych, zapewniając dokładne i wiarygodne wyniki.
09
Automatyzacja i wdrażanie
Innowise wdraża zautomatyzowane procesy analizy danych i wdraża gotowe rozwiązania do środowisk produkcyjnych.
10
Analityka i wizualizacja danych
Wreszcie, dane są analizowane przy użyciu różnych technik i narzędzi, dostarczając cennych spostrzeżeń, wzorców i trendów do podejmowania decyzji.
01 Analiza wymagań
Nasi BA określają konkretne potrzeby i cele rozwiązania do analizy danych, zapewniając jego zgodność z celami biznesowymi i potrzebami użytkowników.
02 Projektowanie architektury danych
Koncentrujemy się na tworzeniu ram do organizowania i zarządzania danymi w systemie, w tym metod przechowywania danych i dostępu do nich.
03 Modelowanie danych
Projektujemy strukturę i relacje danych, aby ułatwić wydajne wyszukiwanie i analizę za pomocą diagramów związków encji i schematów.
04 Pozyskiwanie danych
Następnie nasi wszechstronni programiści zbierają i importują dane z różnych źródeł do scentralizowanego repozytorium, udostępniając je do analizy.
05 Czyszczenie danych
Aby zapewnić jakość i wiarygodność danych, identyfikujemy i naprawiamy błędy, niespójności i nieścisłości, które mogą utrudniać wydajność procesu.
06 Budowanie jezior danych
Etap ten obejmuje stworzenie scentralizowanego repozytorium do przechowywania ogromnych ilości nieprzetworzonych danych w ich natywnym formacie, zapewniając elastyczność.
07 Wdrożenie potoku ETL/ELT
Potok ETL/ELT składa się z projektowania i konfigurowania procesów wyodrębniania danych, przekształcania ich do analizy i ładowania do systemu docelowego.
08 Zapewnienie jakości
Nasi specjaliści QA przeprowadzają rygorystyczne testy i walidację procesów analizy danych, zapewniając dokładne i wiarygodne wyniki.
09 Automatyzacja i wdrażanie
Innowise wdraża zautomatyzowane procesy analizy danych i wdraża gotowe rozwiązania do środowisk produkcyjnych.
10 Analityka i wizualizacja danych
Wreszcie, dane są analizowane przy użyciu różnych technik i narzędzi, dostarczając cennych spostrzeżeń, wzorców i trendów do podejmowania decyzji.

Żyjemy w erze opartej na danych, a Innowise jest liderem w tej dziedzinie, przekształcając fragmentaryczne informacje w uporządkowane zbiory danych, które umożliwiają planowanie strategiczne i podejmowanie świadomych decyzji. Dostosowując rozwiązania do konkretnych potrzeb biznesowych, Innowise umożliwia organizacjom poruszanie się po krajobrazie opartym na dowodach, wspierając innowacje, wydajność i przewagę konkurencyjną.

5 najlepszych platform do analizy danych dla branży ubezpieczeniowej

W branży ubezpieczeniowej Tableau jest szeroko stosowane do wizualizacji danych i analizy biznesowej, zapewniając łatwe do zrozumienia wyświetlanie złożonych danych, umożliwiając ubezpieczycielom i specjalistom ds. roszczeń szybką identyfikację trendów i ocenę ryzyka. Pulpity nawigacyjne Tableau w czasie rzeczywistym zwiększają również zaangażowanie klientów, zapewniając wgląd w zachowania i preferencje ubezpieczających.

Plusy

  • Łatwość obsługi dla użytkowników nietechnicznych
  • Żywa społeczność użytkowników i obszerne zasoby online

Wady

  • Kosztowne licencjonowanie
  • Ograniczone możliwości przygotowywania danych

Firmy ubezpieczeniowe wykorzystują Power BI do analizy danych i raportowania. Umożliwia im tworzenie interaktywnych raportów i pulpitów nawigacyjnych oraz zapewnia kompleksowy wgląd w ich działalność. Power BI umożliwia ubezpieczycielom monitorowanie kluczowych wskaźników wydajności, śledzenie wydajności przetwarzania roszczeń i optymalizację obsługi klienta, co ostatecznie poprawia podejmowanie decyzji i wydajność operacyjną.

Plusy

  • Integracja z Microsoft Stack
  • Skalowalność zarówno dla małych firm, jak i dużych przedsiębiorstw
  • Elastyczne dostosowywanie dzięki wbudowanym wykresom

Wady

  • Brak wsparcia dla systemów macOS i Linux
  • Problemy z wydajnością w przypadku dużych zbiorów danych
  • Krzywa uczenia się dla osób początkujących w analityce danych

SAP S/4HANA to system ERP wykorzystywany w branży ubezpieczeniowej do kompleksowej obsługi procesów biznesowych. Ta bogata w funkcje platforma pomaga firmom ubezpieczeniowym, zapewniając ujednolicony widok operacji w czasie rzeczywistym, w tym zarządzanie polisami, przetwarzanie roszczeń i zarządzanie finansami. Zaawansowane możliwości analityczne S/4HANA umożliwiają ubezpieczycielom prognozowanie ryzyka, optymalizację alokacji zasobów i poprawę obsługi klienta, wspierając bardziej elastyczne i oparte na danych podejmowanie decyzji.

Plusy

  • Analityka w czasie rzeczywistym oparta na aktualnych informacjach
  • Rozbudowany pakiet zintegrowanych funkcji zarządzania przedsiębiorstwem

Wady

  • Kosztowne wdrożenie
  • Obszerne szkolenia dla użytkowników w celu efektywnego wykorzystania jego funkcji

Qlik Sense to platforma do analizy i wizualizacji danych wykorzystywana w branży ubezpieczeniowej w celu poprawy odkrywania danych i wglądu w nie. Przynosi korzyści firmom ubezpieczeniowym, oferując samoobsługową analitykę, umożliwiając użytkownikom samodzielną eksplorację i wizualizację danych, a możliwości zapytań w języku naturalnym oparte na sztucznej inteligencji ułatwiają tworzenie zaawansowanych raportów. Qlik Sense pomaga ubezpieczycielom w analizie roszczeń, wykrywaniu oszustw i segmentacji klientów, prowadząc do skuteczniejszej oceny ryzyka i poprawy wydajności.

Plusy

  • Asocjacyjny model danych do intuicyjnego odkrywania relacji między danymi
  • Analityka sterowana przez użytkownika do tworzenia wizualizacji i raportów

Wady

  • Koszty licencjonowania, szczególnie w przypadku większych organizacji
  • Krzywa uczenia się dla osób nowych na platformie

Alteryx jest wykorzystywany w branży ubezpieczeniowej do łączenia, przygotowywania i zaawansowanej analizy danych. Pomaga firmom ubezpieczeniowym zautomatyzować przepływy pracy z danymi i procesy analityczne, znacznie skracając czas potrzebny na realizację zadań, takich jak gwarantowanie emisji, analiza roszczeń i wykrywanie oszustw. Alteryx zwiększa wydajność, upraszczając manipulowanie danymi i modelowanie predykcyjne, umożliwiając specjalistom ubezpieczeniowym podejmowanie trafniejszych decyzji opartych na danych.

Plusy

  • Zaawansowane przygotowanie danych
  • Automatyzacja przepływu pracy w celu usprawnienia powtarzalnych zadań

Wady

  • Koszt może być zaporowy dla mniejszych firm lub użytkowników indywidualnych
  • Zaawansowane funkcje mogą być przytłaczające dla początkujących.

FAQ

Firmy ubezpieczeniowe mogą wykorzystać moc analizy danych, aby poprawić swoją grę. Dzięki niej mogą lepiej oceniać ryzyko, tworzyć dostosowane do potrzeb pakiety ubezpieczeniowe, usprawniać proces likwidacji szkód i dopracowywać modele cenowe, zwiększając wydajność i dokładność.

Tak, analiza danych może identyfikować wzorce, anomalie i podejrzane działania w danych dotyczących roszczeń ubezpieczeniowych. Te zaawansowane technologicznie narzędzia mogą ujawniać nieuczciwe roszczenia i zachowania, dając ubezpieczycielom przewagę w powstrzymywaniu oszustw i oszczędzaniu pieniędzy na fałszywych wypłatach.

Big data to przełom w branży ubezpieczeniowej, który pomaga ubezpieczycielom zrozumieć sposób działania klientów, spojrzeć na ryzyko z różnych perspektyw i sprawić, że proces gwarantowania i roszczeń będzie płynniejszy i bardziej inteligentny w celu podejmowania świadomych decyzji.

Świat ubezpieczeń przechodzi metamorfozę technologiczną, przyjmując zaawansowane technologie, takie jak sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe i IoT. Pomagają one przyspieszyć formalności ubezpieczeniowe, definiować profile ryzyka, a ostatecznie oferować usługi ubezpieczeniowe, które wyróżniają się w stale ewoluującym cyfrowym krajobrazie.

autor
Dmitry Nazarevich Szef działu mobilnego

Udostępnij:

Spis treści

Skontaktuj się z nami!

Zarezerwuj połączenie lub wypełnij poniższy formularz, a my skontaktujemy się z Tobą po przetworzeniu Twojego zgłoszenia.

    Prosimy o podanie szczegółów projektu, czasu trwania, stosu technologicznego, potrzebnych specjalistów IT i innych istotnych informacji.
    Nagraj wiadomość głosową na temat
    projekt, który pomoże nam lepiej go zrozumieć
    W razie potrzeby dołącz dodatkowe dokumenty
    Prześlij plik

    Można załączyć maksymalnie 1 plik o łącznej wielkości 2 MB. Ważne pliki: pdf, jpg, jpeg, png

    Informujemy, że po kliknięciu przycisku Wyślij Innowise będzie przetwarzać Twoje dane osobowe zgodnie z naszą Polityką prywatności w celu dostarczenia Ci odpowiednich informacji.

    Co będzie dalej?

    1

    Po otrzymaniu i przetworzeniu Twojego zgłoszenia skontaktujemy się z Tobą wkrótce, aby wyszczególnić potrzeby projektu i podpisać umowę o zachowaniu poufności, aby zapewnić poufność informacji.

    2

    Po przeanalizowaniu wymagań, nasi analitycy i programiści opracowują projekt z zakresem prac, wielkością zespołu, czasem i kosztami szacunki.

    3

    Umówimy się z Tobą na spotkanie, aby omówić ofertę i dojść do porozumienia porozumienia.

    4

    Podpisujemy umowę i rozpoczynamy pracę nad projektem tak szybko, jak to możliwe możliwe.

    Dziękuję!

    Wiadomość została wysłana.
    Przetworzymy Twoją prośbę i skontaktujemy się z Tobą tak szybko, jak to możliwe.

    Dziękuję!

    Wiadomość została wysłana.
    Przetworzymy Twoją prośbę i skontaktujemy się z Tobą tak szybko, jak to możliwe.

    strzałka