Assicurazioni
Le compagnie assicurative sono sempre più messe alla prova da interruzioni inaspettate del business, mentre ce la mettono tutta per fornire un'esperienza cliente di qualità e per promuovere la redditività. L'adozione della giusta tecnologia basata sui dati nell'era della trasformazione digitale è cruciale per le assicurazioni danni, per gli operatori dei rami vita e infortuni, nonché per i soggetti paganti al fine di garantire un approccio razionalizzato all'elaborazione delle richieste, all'ottimizzazione aziendale, alla rapida individuazione delle frodi, alla valutazione del rischio e delle perdite, e alla fidelizzazione dei clienti.
Rilevamento delle frodi
Con l'aumentare delle attività fraudolente nel tempo e con l'evoluzione della tecnologia, le compagnie assicurative devono rimanere un passo avanti implementando nuove tattiche anti-frode basate su modelli predittivi, analisi delle connessioni, segnalazione delle eccezioni e intelligenza artificiale. I dati grezzi che arrivano in formato PDF o in report basati su testo da clienti e da sistemi di terze parti possono favorire schemi comuni come i pagamenti doppi, le ripetute presentazioni di richieste, la deviazione di premi e asset, la generazione di commissioni non dovute e altri tipi di frodi.
Per contrastare le frodi, Altair aiuta gli operatori a:
- automatizzare l'estrazione e la trasformazione dei dati da formati non strutturati e isolati, consentendo al contempo l'applicazione agevole di tecniche avanzate di rilevamento delle frodi, come la legge di Benford o i test di Gestalt.
- generare e implementare regole aziendali per fronteggiare probabili attività fraudolente.
- modellare relazioni complesse tra input, output e rilevamento di modelli fraudolenti in grandi quantità di dati.
Valutazione dei rischi
Da cambiamenti normativi e politici a nuove responsabilità, eventi dirompenti a livello mondiale stanno modificando la valutazione del rischio e le analisi delle perdite da un giorno all'altro, rendendo più importante che mai razionalizzare i processi di sottoscrizione e attuariali. La trasformazione dei dati ripetibile, il machine learning e l'intelligenza artificiale (MLAI) rappresentano un'enorme opportunità per determinare il rischio generale e quello dei nuovi candidati assicurativi per garantire un investimento solido.
- Confronta in modo rapido e preciso dati di polizze e richieste eterogenee, al di fuori dell'analisi manuale di fogli Excel o dati semi-strutturati.
- Riunisci fonti di dati isolate che indicano e misurano le passività in un ambiente self-service senza codice, eliminando flussi di lavoro manuali soggetti a errori.
- Applica l'analisi predittiva ai trend di perdita del passato per determinare tassi e riserve adeguati e la pianificazione generale della gestione del rischio.
Trasformazione dati senza codice per il settore assicurativo: rendi istantaneamente i dati pronti all'uso.
Scopri come
RPA per l'elaborazione dei risarcimenti e la riconciliazione
Mentre sempre più aziende utilizzano l'automazione del processo robotizzato (RPA) per migliorare la resa operativa e valutare le lacune di efficienza, ci sono ostacoli che impediscono di godere in pieno dei suoi vantaggi. Altair® Monarch® integra le iniziative di RPA automatizzando processi di trasformazione dati ripetibili mediante modelli che assicurano formati di report standard progettati per soddisfare i requisiti degli utenti finali, eliminare inefficienze e ridurre costi e sforzi.
- Ottimizza i flussi di lavoro dei dati e crea risorse condivise e disciplinate in preparazione di ulteriori analisi, come il calcolo dei premi e il targeting delle frodi.
- Implementa l'RPA per il confronto dei sinistri e la liquidazione automatica unendo i dati dei richiedenti per scoprire modelli complessi, trend e anomalie.
- Connetti decine di applicazioni e database tra aree geografiche e reparti per ridurre al minimo il tempo necessario per la riconciliazione e standardizzare la rendicontazione finanziaria.
Coinvolgimento del cliente e fidelizzazione
La trasformazione digitale ha obbligato operatori e agenti a rispondere rapidamente alle aspettative dei clienti in ogni parte del processo assicurativo. Dall'acquisto al servizio on-demand, i clienti ora si aspettano esperienze rapide, personalizzate e di alta qualità. Sfruttando la raccolta di dati ripetibile su tutti i canali e i punti di contatto con gli utenti, puoi perfezionare le iniziative di sensibilizzazione e personalizzare le polizze in base alle esigenze precise.
- Perfeziona l'approccio ai clienti e adatta le polizze per offrire un'esperienza personalizzata basata su dati storici dei clienti, dati demografici e tendenze comportamentali.
- Anticipa il rischio di cancellazione attraverso informazioni sulle esperienze dei clienti supportate da intelligenza artificiale e identificazione precoce dei segni che portano all'abbandono.
- Esegui i test degli scenari in relazione ai cambiamenti di variabili controllabili e incontrollabili per implementare una strategia che raggiunga il pubblico giusto con il messaggio giusto nel canale giusto.
- Anticipa il successo delle campagne di marketing automatizzando e ripetendo i processi utilizzati nei modelli di machine learning.
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Financial fraud takes countless forms and involves many different aspects of business including; insurance and government benefit claims, retail returns, credit card purchases, under and misreporting of tax information, and mortgage and consumer loan applications.
Combating fraud requires technologies and business processes that are flexible in their construct, can be understood by all who are involved in fraud prevention, and are agile enough to adapt to new attacks without needing to be rebuilt from scratch. Armed with advanced data analytics, firms and government agencies can identify the subtle sequences and associations in massive amounts of data to identify trends, patterns, anomalies, and exceptions within financial transaction data. Specialists can use this insight to concentrate their attention on the cases that are most likely fraud.
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