Möt oss på E-commerce Berlin Expo den 22 februari 2024.

Lämna dina kontaktuppgifter så skickar vi vårt whitepaper till dig via e-post
Jag samtycker till att mina personuppgifter behandlas för att skicka personligt marknadsföringsmaterial i enlighet med Integritetspolicy. Genom att bekräfta inlämningen samtycker du till att få marknadsföringsmaterial
Tack!

Formuläret har skickats in framgångsrikt.
Ytterligare information finns i din brevlåda.

Innowise är ett internationellt företag som utvecklar mjukvara för hela cykeln. som grundades 2007. Vi är ett team på över 1600+ IT-proffs som utvecklar mjukvara för andra företag. yrkesverksamma över hela världen.
Om oss
Innowise är ett internationellt företag som utvecklar mjukvara för hela cykeln. som grundades 2007. Vi är ett team på över 1400 IT-proffs som utvecklar mjukvara för andra företag. yrkesverksamma över hela världen.

Dataanalysens roll i revolutioneringen av försäkringsbranschen

Utforska kraften i dataanalys inom försäkringsbranschen

I en datadriven tid står försäkringsbranschen inför ett omvälvande vägskäl. Även om branschen traditionellt har varit beroende av historiska data och enkla beräkningar, revolutioneras den nu av dataanalys som för in försäkringsbranschen i en ny era som kännetecknas av anmärkningsvärd noggrannhet och kundanpassning.

Enkelt uttryckt innebär dataanalys för försäkring den systematiska användningen av data och avancerade analystekniker för att få insikter, göra förutsägelser och fatta välgrundade beslut. Genom att analysera stora mängder data från många olika källor kan försäkringsbolagen härleda meningsfulla mönster och trender som hjälper dem i olika verksamheter, från att identifiera tvivelaktiga anspråk till att förhindra bedrägliga aktiviteter.

Dataanalys inom försäkring: marknadsöversikt

Försäkringssektorn genomgår en omvälvande förändring i och med integreringen av dataanalys, vilket ger oöverträffade insikter i riskbedömning, bedrägeribekämpning och kundbeteende. Följande uppdelning talar sitt tydliga språk om dess omvälvande potential.

Tillväxt

Marknaden för analys av försäkringsdata uppskattades till 11,47 miljarder USD 2023 och förväntas uppvisa en anmärkningsvärd CAGR på 15,9% och nå fantastiska 27,07 miljarder USD under de kommande fem åren.

Källa: Mordors underrättelsetjänst

Användning

86% av försäkringsbolagen förlitar sig på dataanalys för att dra nytta av insikter från omfattande datarapporter. Bilförsäkringsbolagen håller därför på att övergå från att enbart förlita sig på interna skaderegister till beteendedriven analys.

Källa: Mordors underrättelsetjänst

Effekter

Livförsäkringsbolag som använder prediktiv analys rapporterade en kumulativ effekt på 67% i minskade kostnader och 60% i ökade intäkter.

Källa: Willis Towers Watson

Fördelar

Dataanalys för försäkringar hjälper till att upptäcka och förhindra bedrägliga anspråk, vilket sparar $308,6 miljarder i genomsnitt varje år.

Källa: Koalition mot försäkringsbedrägerier

Dataanalysens roll inom försäkring

Inom försäkringsbranschen har dataanalys gradvis blivit en hörnsten för att driva omvandling, innovation och effektivitet och omforma den operativa prestandan mot kristallklar precision och övergripande förutsägbarhet. Låt oss utforska dess mångfacetterade inverkan i siffror, uppdelat på olika aspekter som tillsammans utgör dess banbrytande effekt.

De vanligaste användningsområdena för dataanalys inom försäkring

Förutom att minska osäkerheten och effektivisera insiktsfullt beslutsfattande, avslöjar dataanalys för försäkringar nya tillväxtmöjligheter som driver affärsexpansion och kundnöjdhet. Här är de primära användningsområdena som visar på dess banbrytande inflytande på försäkringsbranschen.

Riskbedömning och prissättning
Bedrägeribekämpning
Telematik inom bilförsäkring
Kundsegmentering
Automatisering av skadereglering
Förbättring av teckningsgarantier
Förbättring av kundupplevelsen
Prediktiv analys
Katastrofmodellering
Hälso- och friskvårdsprogram
Optimering av skadereglering
Cybersäkerhet och riskreducering
Bedrägeribekämpning inom hälso- och sjukvården
Värdering av fastigheter
Produktutveckling

Med stora mängder data tillgängliga kan försäkringsbolagen få insikter och utforma strategier som tidigare var omöjliga att uppnå. Istället för att kategorisera individer i breda riskgrupper skapar försäkringsbolagen mer detaljerade riskprofiler genom riskbedömning, vilket säkerställer att premierna exakt representerar den risk de utgör. För att korrekt prissätta försäkringspremier analyserar de historiska data, beteendeattribut, demografi osv. I vissa fall integrerar de okonventionella datakällor som aktivitet på sociala medier, köphistorik och till och med satellitbilder när det gäller fastighetsförsäkringar.

Dagens sofistikerade analysmodeller dyker djupt ner i stora datamängder och identifierar inkonsekvenser och avvikelser med precision. Genom att analysera historiska data (tidigare skadeanmälningar, förfrågningsfrekvens) och extern information (kreditbetyg etc.) kan dataanalys inom försäkring till exempel hjälpa till att upptäcka ovanliga toppar i skadebelopp eller skadefrekvens från en viss region eller tjänsteleverantör. Dessutom kan denna information ge en antydan om eventuell samverkan eller systematiskt bedrägeri. Textanalys kan dessutom granska detaljerna i anspråken, identifiera vilseledande formuleringsmönster eller inkonsekvenser och ge försäkringsbolagen möjlighet att vidta förebyggande åtgärder innan de blir lurade.

Genom att utnyttja realtidsdata som samlas in från anslutna enheter, som GPS-aktiverade smartphones och sensorer i bilen, får försäkringsbolagen en grundlig förståelse för förarens beteende och fordonets prestanda, med hänsyn till hastighet, körsträcka, acceleration, bromsning med mera. Som ett resultat av detta datadrivna tillvägagångssätt skräddarsyr de försäkringspremier och tillhandahåller korrekt och aktuell information om olycksomständigheter. Detta hjälper försäkringsbolagen att reglera skador snabbare, minska bedrägerier och undvika tvister, vilket bidrar till ett säkrare körbeteende.

Istället för att behandla kundbasen som en monolitisk enhet kategoriserar försäkringsbolagen den baserat på ålder, inkomst, livsstil, riskaptit och andra egenskaper för att erbjuda kundcentrerade tjänster och öka kundretentionen. Till exempel kan en ung, ensamstående yrkesman i en stadsmiljö prioritera hyres- eller bilförsäkring med vissa digitala bekvämligheter. Medan en familjeorienterad person i en förort kanske är mer intresserad av ett heltäckande sjuk- eller livförsäkringsskydd. Med hjälp av segmentering kan försäkringsbolagen också optimera sina marknadsföringsstrategier för att säkerställa att de skickar rätt budskap till rätt person, vilket minskar ineffektiviteten hos breda tillvägagångssätt.

Tidigare var skaderegleringsprocessen manuell, pappersintensiv och plågades av förseningar, vilket gav utrymme för fel och inkonsekvenser. Många preliminära skadeutvärderingar kan utföras nästan omedelbart med hjälp av sofistikerad programvara och algoritmer, som bedömer giltigheten och kvantifierar det lämpliga ersättningsbeloppet. Dessutom kan automatiseringsverktygen omedelbart korsreferera skadedata med försäkringsinformation och flagga för avvikelser eller potentiellt bedrägliga aktiviteter. Detta påskyndar lösningen av okomplicerade krav, vilket gör att försäkringsgivarna kan fokusera på mer komplexa fall.

I stället för statiska tabeller och historiska data använder moderna försäkringsgivare analysverktyg för att få en mer nyanserad förståelse av risken. Avancerade algoritmer analyserar stora mängder data, från konventionella källor som medicinska journaler inom sjukförsäkring till mer moderna källor som telematik inom bilförsäkring. Detta hjälper till att förstå mönster, förutsäga framtida risker och bedöma det verkliga värdet av en försäkring. Nu kan försäkringsgivaren skräddarsy premier baserat på livsstil, motionsvanor eller till och med genetiska anlag i stället för att erbjuda en generisk försäkring baserad på ålder och primära hälsodata.

I en bransch som historiskt sett setts som opersonlig och transaktionsinriktad har införandet av dataanalys för försäkringar gjort det möjligt för företagen att förstå och proaktivt tillgodose enskilda försäkringstagares behov på djupet. Genom att analysera mönster från förnyade försäkringar, skador och interaktioner får försäkringsbolagen insikter om sina kunders preferenser, beteenden och smärtpunkter. Denna djupa förståelse möjliggör skräddarsydd kommunikation, snabba serviceerbjudanden och personliga produktrekommendationer. Försäkringsgivaren kan till exempel föreslå hemförsäkring när en ny fastighet köps eller omfattande sjukförsäkring när en familj växer, till exempel genom att analysera kundens milstolpar i livet.

I grunden utnyttjar prediktiv analys historiska data för att förutse framtida resultat. För försäkringsbolag innebär detta att förutse kundernas behov, beteenden och potentiella utmaningar innan de uppstår. Genom att modellera olika datapunkter - som interaktioner med försäkringstagare, skadehistorik och livsstilsförändringar - kan försäkringsbolag förutse när en kund kan vara på väg mot en viktig livshändelse, som att köpa ett nytt hem eller bilda familj. På så sätt kan de proaktivt erbjuda relevanta produkter eller råd och förvandla potentiella smärtpunkter till sömlösa övergångar. Dessutom kan prediktiv analys förbättra skadeprocessen genom att förutse sannolikheten för att ett krav blir kontroversiellt eller utdraget, och göra det möjligt för försäkringsgivare att ingripa tidigt med lösningar eller personligt stöd.

Katastrofmodellering syftar till att förutse och kvantifiera de ekonomiska återverkningarna av storskaliga, oförutsägbara händelser, från naturkatastrofer som orkaner till kriser orsakade av människor. I stället för att enbart förlita sig på historiska data, som kan vara begränsade i omfattning, integrerar dataanalys inom försäkring olika dataströmmar, inklusive miljöobservationer i realtid, klimattrender och till och med sociopolitisk dynamik. Även om tidigare orkanmönster ger vissa insikter kan till exempel inkorporering av realtidsdata om havstemperatur eller avskogningsgrad ge en mer exakt bedömning av framtida cyklonintensiteter eller översvämningsrisker. Genom att analysera stadsutvecklingsmönster kan försäkringsgivarna förutse potentiella koncentrationer av egendomsförluster i nyutvecklade områden som är känsliga för naturkatastrofer.

Genom att utnyttja kraften i data kan försäkringsbolagen skräddarsy sina erbjudanden för att hjälpa individer och företag bättre, erbjuda personliga rekommendationer till försäkringstagare och uppmuntra till hälsosammare val och beteenden. Till exempel är friskare medarbetare ofta mer produktiva, har färre sjukdagar och minskar de långsiktiga sjukvårdskostnaderna. Genom att analysera data som genereras av hälso- och friskvårdsprogram kan försäkringsbolagen finjustera sina riskbedömningsmodeller och prissättningsstrukturer, vilket leder till mer exakta försäkringar och potentiellt lägre premier för företag. Dessutom ger dataanalys försäkringsbolagen möjlighet att identifiera trender och möjligheter till förebyggande vård och tidiga insatser, vilket i slutändan minskar skadeersättningarna och de totala sjukvårdskostnaderna.

Dataanalys vid skadereglering hjälper företag att påskynda handläggningen av legitima anspråk. Automatiserad skadebedömning och prediktiva modeller gör att försäkringsbolagen kan identifiera giltiga anspråk och reglera dem mer effektivt, vilket minskar den ekonomiska belastningen på företagen och gör att de kan återuppta verksamheten så snart som möjligt. Denna effektivitet kan främja förtroendet mellan försäkringsgivare, försäkringstagare och företag och förbättra den övergripande kundnöjdheten. Dessutom bidrar dataanalys inom försäkringsbranschen till att optimera skadereserverna, så att företagen kan avsätta rätt belopp för förväntade framtida skador på ett korrekt sätt. Denna optimering säkerställer att företag inte betalar för mycket för försäkringspremier och bibehåller de nödvändiga finansiella resurserna för sin verksamhet.

Ett av de främsta sätten som dataanalys hjälper försäkringsbolagen med cybersäkerhet är genom att analysera historiska data och realtidsdata. Genom att granska stora datamängder kan försäkringsbolagen identifiera mönster och avvikelser som tyder på cyberhot eller sårbarheter, så att de kan ta itu med potentiella problem innan de eskalerar till större intrång. Försäkringsbolagen kan till exempel upptäcka ovanliga inloggningsförsök eller mönster för dataåtkomst, vilket kan tyda på försök till obehörig åtkomst, och vidta omedelbara åtgärder för att motverka cyberattacker. Genom att analysera faktorer som ett företags bransch, storlek, cybersäkerhetsinfrastruktur och historiska data kan försäkringsbolagen dessutom göra en korrekt bedömning av den risknivå som en kund utgör. De kan sedan skräddarsy försäkringar och prissättning för att passa kundernas specifika riskprofiler och se till att de har tillräcklig täckning utan att betala för mycket.

Genom att analysera stora datamängder med information om sjukvårdsanspråk, patienthistorik och faktureringsrutiner kan försäkringsbolagen hitta oegentligheter och mönster som tyder på potentiellt bedrägeri. Med hjälp av dataanalys kan man upptäcka fall där en vårdgivare fakturerar för tjänster som inte utförts eller när en patient får ovanligt många tjänster under en kort tidsperiod. Dessa avvikelser utlöser utredningar, vilket gör att försäkringsbolagen kan ingripa snabbt och förhindra ytterligare bedrägliga aktiviteter. Detta besparar inte bara försäkringsbolagen betydande ekonomiska förluster utan skyddar också hälso- och sjukvårdssystemets integritet, eftersom bedräglig verksamhet inom hälso- och sjukvården ofta involverar flera parter som samarbetar för att maximera olagligt förvärvade vinster.

Analysen av stora datamängder som omfattar information om fastighetsattribut, plats, historiska skadedata och marknadstrender är ett av de främsta sätten som dataanalys kan bidra till fastighetsvärdering. Detta minskar inte bara sannolikheten för underförsäkring eller överförsäkring, utan garanterar också att företagen betalar premier som överensstämmer med de faktiska tillgångarnas värde. Med dataanalys kan försäkringsbolagen hålla sig uppdaterade med fastighetsinformation i realtid eftersom marknadsförhållanden och fastighetsvärden kan fluktuera snabbt, vilket gör det svårt att hålla försäkringsskyddet aktuellt. Med dataanalys kan de dessutom övervaka förändringar i fastighetsvärden och marknadsdynamik, vilket säkerställer att försäkringarna förblir relevanta och att företagen har ett adekvat skydd.

Ett av de främsta sätten som dataanalys inom försäkring hjälper till med produktutveckling är genom att utvinna stora datamängder för insikter, där försäkringsgivare samlar in data om kundbeteende, historiska krav, marknadstrender och framväxande risker. Genom att analysera denna mängd information får de en djupare förståelse för kundernas behov, preferenser och beteenden. Detta gör att de kan utveckla och skräddarsy försäkringsprodukter för specifika demografiska förhållanden och kundsegment, vilket säkerställer att företagen får ett försäkringsskydd som är anpassat till deras unika riskprofiler. Dataanalys gör det möjligt för försäkringsgivare att identifiera luckor på marknaden och utveckla innovativa försäkringserbjudanden därefter. Genom att analysera marknadstrender och framväxande risker kan försäkringsgivarna upptäcka möjligheter att lansera nya produkter som tillgodoser angelägna och föränderliga behov.

Våra tjänster för dataanalys

Innowise utmärker sig genom att leverera förstklassiga dataanalystjänster som hjälper företag att hantera sina mest akuta utmaningar på ett enkelt sätt.

Omvandla dina data till vinst.

Skriv till oss
  • Vi ger försäkringsbolag råd om de bäst lämpade dataanalysstrategierna och metoderna för att hantera information effektivt.
  • Vi hjälper försäkringsbolag att samla in, organisera, skydda och lagra data genom att omvandla olikartad information till rensade, välstrukturerade datamängder.

Exempel på verklig dataanalys inom försäkring

Vi visar hur framstående försäkringsbolag inför dataanalys i sina dagliga rutiner och drar nytta av förbättrade resultat.

Allianz SE: datavetenskap för att förbättra prediktiva förmågor

Allianz Trade utnyttjar datavetenskap för att förbättra sin prediktiva förmåga och effektivisera verksamheten, så att de kan upptäcka subtila försäkringsrelaterade signaler som skulder, likviditet samt lands- och sektorrisker inom olika domäner. Genom dessa intelligenta processer kan Allianz Trade identifiera företag som riskerar betalningsinställelser eller till och med konkurs. Förutom att upprätthålla avancerad teknik och metodik fortsätter de att förfina sina modeller och stärka synergin mellan datavetenskap och expertanalys.

Progressiv: Telematik inom bilförsäkring

Progressive, ett av de största bilförsäkringsbolagen i USA, är välkänt för sitt användningsbaserade försäkringsprogram, Snapshot. Programmet använder avancerade algoritmer för att noggrant analysera telematikdata, med hänsyn till körhastighet, acceleration, bromsmönster och mycket mer. Genom att bearbeta denna mängd information bedömer Snapshot förarens risk med en detaljnivå som tidigare var omöjlig att uppnå med traditionella försäkringsmetoder. Detta ger försäkringstagarna mycket anpassade bilförsäkringspriser baserade på deras körvanor, vilket resulterar i betydligt lägre premier och bidrar till trafiksäkerheten.

Unitedhealth-koncernen: prediktiv analys för att hantera sociala bestämningsfaktorer för hälsa

UnitedHealthcare har integrerat prediktiv analys för att öka välbefinnandet, minska kostnaderna och främja engagemang i kliniska interventionsprogram. Detta gjorde det möjligt för dem att ta itu med sociala bestämningsfaktorer för hälsa bland individer som omfattas av utvalda arbetsgivarsponsrade förmånsplaner. Med hjälp av prediktiv analys utökar UnitedHealthcare sina befintliga insatser för att hantera sociala bestämningsfaktorer för hälsa för Medicare- och Medicaid-mottagare. Det identifierar proaktivt individer med en högre sannolikhet att behöva hjälp, vilket omfattar områden som tillgång till näringsrik mat och prisvärda bostäder. Företrädare på UnitedHealthcares callcenter hjälper sedan individer att navigera i utmanande livshändelser eller omständigheter genom realtidsinteraktioner och tillgång till samhällsresurser.

Färdplan för genomförande av dataanalys

En smidig dataanalysprocess kräver ett noggrant tillvägagångssätt för att utveckla banbrytande lösningar som kunderna förväntar sig mycket av.

01
Krav analys
Våra BA:s fastställer de specifika behoven och målen för en dataanalyslösning och ser till att den överensstämmer med affärsmål och användarbehov.
02
Utformning av dataarkitektur
Vi fokuserar på att skapa ett ramverk för att organisera och hantera data inom systemet, inklusive metoder för datalagring och åtkomst.
03
Datamodellering
Vi utformar strukturen och relationerna i data för att underlätta effektiv sökning och analys genom entitetsrelationsdiagram och scheman.
04
Datainmatning
Därefter samlar våra välutbildade utvecklare in och importerar data från olika källor till ett centralt arkiv, så att de blir tillgängliga för analys.
05
Datatvätt
För att säkerställa datakvalitet och tillförlitlighet identifierar och korrigerar vi fel, inkonsekvenser och felaktigheter som kan hindra processens effektivitet.
06
Uppbyggnad av datasjö
I detta skede skapas ett centralt arkiv för lagring av stora mängder rådata i sitt ursprungliga format, vilket ger flexibilitet.
07
Implementering av ETL/ELT-pipelines
En ETL/ELT-pipeline består av att utforma och konfigurera processer för att extrahera data, omvandla dem för analys och ladda dem i ett målsystem.
08
Kvalitet försäkring
Våra QA-specialister genomför rigorösa tester och validering av dataanalysprocesser, vilket säkerställer korrekta och tillförlitliga resultat.
09
Automatisering och driftsättning
Innowise implementerar automatiserade processer för dataanalys och driftsätter marknadsklara lösningar i produktionsmiljöer.
10
Dataanalys och datavisualisering
Slutligen analyseras data med hjälp av olika tekniker och verktyg, vilket ger värdefulla insikter, mönster och trender för beslutsfattande.
01 Krav analys
Våra BA:s fastställer de specifika behoven och målen för en dataanalyslösning och ser till att den överensstämmer med affärsmål och användarbehov.
02 Utformning av dataarkitektur
Vi fokuserar på att skapa ett ramverk för att organisera och hantera data inom systemet, inklusive metoder för datalagring och åtkomst.
03 Datamodellering
Vi utformar strukturen och relationerna i data för att underlätta effektiv sökning och analys genom entitetsrelationsdiagram och scheman.
04 Datainmatning
Därefter samlar våra välutbildade utvecklare in och importerar data från olika källor till ett centralt arkiv, så att de blir tillgängliga för analys.
05 Datatvätt
För att säkerställa datakvalitet och tillförlitlighet identifierar och korrigerar vi fel, inkonsekvenser och felaktigheter som kan hindra processens effektivitet.
06 Uppbyggnad av datasjö
I detta skede skapas ett centralt arkiv för lagring av stora mängder rådata i sitt ursprungliga format, vilket ger flexibilitet.
07 Implementering av ETL/ELT-pipelines
En ETL/ELT-pipeline består av att utforma och konfigurera processer för att extrahera data, omvandla dem för analys och ladda dem i ett målsystem.
08 Kvalitet försäkring
Våra QA-specialister genomför rigorösa tester och validering av dataanalysprocesser, vilket säkerställer korrekta och tillförlitliga resultat.
09 Automatisering och driftsättning
Innowise implementerar automatiserade processer för dataanalys och driftsätter marknadsklara lösningar i produktionsmiljöer.
10 Dataanalys och datavisualisering
Slutligen analyseras data med hjälp av olika tekniker och verktyg, vilket ger värdefulla insikter, mönster och trender för beslutsfattande.

Våra tjänster för dataanalys

Ta vara på ordningen i data

Välj oss

Vi lever i en datadriven era, och Innowise leder utvecklingen genom att omvandla fragmenterad information till strukturerade dataset som möjliggör strategisk planering och välgrundat beslutsfattande. Genom att skräddarsy lösningar för specifika affärsbehov gör Innowise det möjligt för organisationer att navigera i det evidensbaserade landskapet, vilket främjar innovation, effektivitet och konkurrensfördelar.

Topp 5 dataanalysplattformar för försäkring

Inom försäkringsbranschen används Tableau ofta för datavisualisering och business intelligence, vilket ger en lättförståelig visning av komplexa data, så att försäkringsgivare och skadereglerare snabbt kan identifiera trender och bedöma risker. Tableaus instrumentpaneler i realtid förbättrar också kundrelationen genom att ge insikter om försäkringstagarnas beteende och preferenser.

Fördelar

  • Användarvänlighet för icke-tekniska användare
  • Livskraftig användargrupp och omfattande online-resurser

Nackdelar

  • Kostsamma licenser
  • Begränsade möjligheter till databehandling

Försäkringsbolag använder Power BI för dataanalys och rapportering. De kan skapa interaktiva rapporter och instrumentpaneler och få en heltäckande bild av sin verksamhet. Med Power BI kan försäkringsbolagen övervaka nyckeltal, spåra effektiviteten i skaderegleringen och optimera kundservicen, vilket i slutändan förbättrar beslutsfattandet och den operativa effektiviteten.

Fördelar

  • Integration med Microsoft Stack
  • Skalbarhet för både små och stora företag
  • Flexibel anpassning med inbyggda diagram

Nackdelar

  • Inget stöd för macOS och Linux
  • Prestandaproblem med stora datamängder
  • Inlärningskurva för dem som är nya inom dataanalys

SAP S/4HANA är ett ERP-system som används inom försäkringsbranschen för end-to-end affärsprocesser. Denna funktionsrika plattform hjälper försäkringsbolagen genom att ge en enhetlig och realtidsbaserad bild av verksamheten, inklusive policyhantering, skadereglering och ekonomisk förvaltning. S/4HANA:s avancerade analysfunktioner gör det möjligt för försäkringsbolagen att prognostisera risker, optimera resursallokeringen och förbättra kundservicen, vilket bidrar till ett mer flexibelt och datadrivet beslutsfattande.

Fördelar

  • Realtidsanalyser baserade på aktuell information
  • Omfattande uppsättning integrerade funktioner för företagsledning

Nackdelar

  • Kostnadskrävande genomförande
  • Omfattande utbildning för användare för att effektivt utnyttja dess funktioner

Qlik Sense är en plattform för dataanalys och visualisering som används inom försäkringsbranschen för att förbättra upptäckt och insikt i data. Försäkringsbolagen får tillgång till självbetjäningstjänster för analys, så att användarna kan utforska och visualisera data på egen hand, samtidigt som de AI-drivna funktionerna för naturliga språkfrågor gör det enkelt att skapa sofistikerade rapporter. Qlik Sense hjälper försäkringsbolagen att analysera skador, upptäcka bedrägerier och segmentera kunder, vilket leder till effektivare riskbedömning och ökad effektivitet.

Fördelar

  • Associativ datamodell för intuitiv utforskning av datasamband
  • Användarstyrd analys för att skapa visualiseringar och rapporter

Nackdelar

  • Licenskostnader, särskilt för större organisationer
  • Inlärningskurva för personer som är nya på plattformen

Alteryx används inom försäkringsbranschen för datablandning, förberedelser och avancerad analys. Det hjälper försäkringsbolag att automatisera arbetsflöden och analysprocesser, vilket avsevärt minskar den tid som krävs för uppgifter som försäkringar, skadeanalys och upptäckt av bedrägerier. Alteryx ökar effektiviteten genom att förenkla datahantering och prediktiv modellering, vilket gör det möjligt för försäkringsexperter att fatta mer exakta beslut på grundval av data.

Fördelar

  • Avancerad dataförberedelse
  • Automatisering av arbetsflöden för att effektivisera repetitiva uppgifter

Nackdelar

  • Kostnaden kan vara oöverkomlig för mindre företag eller enskilda användare
  • Avancerade funktioner kan vara överväldigande för nybörjare

FAQ

Försäkringsbolag kan utnyttja kraften i dataanalys för att höja sin nivå. Med hjälp av dataanalys kan de vässa sin riskbedömning, skapa skräddarsydda försäkringspaket, göra skadeprocessen smidigare och finjustera prissättningsmodellerna, vilket ökar effektiviteten och precisionen.

Ja, dataanalys kan identifiera mönster, avvikelser och misstänkta aktiviteter i data om försäkringsersättningar. Dessa högteknologiska verktyg kan avslöja bedrägliga anspråk och beteenden, vilket ger försäkringsbolagen övertaget när det gäller att stoppa bedrägerier och spara pengar på falska utbetalningar.

Big data förändrar spelplanen för försäkringsbranschen och hjälper försäkringsbolagen att förstå hur kunderna fungerar, att se risker ur alla synvinklar och att göra processen för försäkringar och skador smidigare och mer intelligent så att de kan fatta välgrundade beslut.

Försäkringsvärlden håller på att få en teknisk makeover och välkomnar avancerad teknik som AI, maskininlärning och IoT. De hjälper till att påskynda pappersarbetet, definiera riskprofiler och i slutändan erbjuda försäkringstjänster som sticker ut i det ständigt föränderliga digitala landskapet.

författare
Dmitry Nazarevich Chef för mobiltjänster

Dela:

Innehållsförteckning

Kontakta oss!

Boka ett samtal eller fyll i formuläret nedan så återkommer vi till dig när vi har behandlat din förfrågan.

    Vänligen inkludera projektinformation, varaktighet, teknologistack, IT-proffs som behövs och annan relevant information
    Spela in ett röstmeddelande om ditt projekt för att hjälpa oss att förstå det bättre
     
    Bifoga ytterligare dokument vid behov
    Ladda upp filen

    Du kan bifoga upp till 1 fil på totalt 2 MB. Giltiga filer: pdf, jpg, jpeg, png

    Observera att när du klickar på knappen Skicka kommer Innowise att behandla dina personuppgifter i enlighet med vår Integritetspolicy för att ge dig lämplig information.

    Vad händer härnäst?

    1

    Efter att ha mottagit och behandlat din begäran kommer vi att återkomma till dig inom kort för att specificera dina projektbehov och underteckna en NDA för att säkerställa konfidentialitet av information.

    2

    Efter att ha undersökt kraven utarbetar våra analytiker och utvecklare en projektförslag med arbetets omfattning, lagets storlek, tid och kostnad. uppskattningar.

    3

    Vi ordnar ett möte med dig för att diskutera erbjudandet och komma överens.

    4

    Vi skriver på ett kontrakt och börjar arbeta med ditt projekt så snabbt som möjligt.

    Tack!

    Ditt meddelande har skickats.
    Vi behandlar din begäran och kontaktar dig så snart som möjligt.

    Den här webbplatsen använder cookies

    Vi använder cookies för att förbättra din webbupplevelse, visa anpassade annonser eller innehåll och analysera trafiken på webbplatsen. Genom att klicka på "Acceptera allt" samtycker du till vår användning av cookies. Kolla in vår Integritetspolicy.

    Tack!

    Ditt meddelande har skickats.
    Vi behandlar din begäran och kontaktar dig så snart som möjligt.

    pil