Insurance in the Age of Digital Transformation
保险公司在努力提供优质客户体验和提高盈利能力之际，正面临越来越多意外业务中断的挑战. 在数字化转型时代采用正确的数据驱动技术对财产和伤亡至关重要(P&C) insurance, life and non-life carriers, and payers 以确保索赔处理的精简方法, business optimization, rapid fraud detection, risk and loss assessment, and customer retention.
Fraud Detection
随着时间和技术的发展，欺诈活动越来越多, 保险公司必须先一步，围绕预测模型部署新的反欺诈策略, link analysis, exception reporting, and AI. 来自客户和第三方系统的原始数据以PDF格式或基于文本的报告形式出现，可以促进双重支付等常见方案, repeat claim submissions, premium and asset diversion, fee churning, and other types of fraud.
To combat fraud, Altair helps carriers:
- 自动从非结构化数据中提取和转换数据, 孤立的格式，同时很容易应用先进的欺诈检测技术，如本福德定律或格式塔测试.
- 生成和部署业务规则以突出可能的欺诈活动.
- Model complex relationships between inputs, outputs, 并在大量数据中发现欺诈模式.
Risk Assessment
从监管和政策变化到新的责任, 颠覆性的世界事件正在一夜之间改变风险评估和损失分析, 使得简化保险和精算流程变得比以往任何时候都更加重要. 可重复数据转换、机器学习和人工智能(MLAI)为确定一般风险和新投保人的风险以确保合理投资提供了巨大机遇.
- 快速准确地比较不同的政策和索赔数据, 除了通过Excel或半结构化数据进行解析之外.
- 编译在自助服务中指示和度量责任的竖井数据源, no code environment, eliminating manual, error-prone workflows.
- 对过去的损失趋势应用预测分析，以确定适当的利率和准备金以及风险管理的总体规划.
保险无需代码数据转换，立即做好数据准备.
Read How
RPA for Claims Processing and Reconciliation
随着越来越多的企业使用机器人处理自动化(RPA)来更好地实施和评估效率差距, there are hurdles to fully realizing its benefits. Altair® Monarch® 通过使用确保标准化报告格式以满足最终用户需求的模型，自动化可重复的数据转换过程，补充了RPA计划, drive out inefficiencies, and reduce costs and effort.
- Streamline data workflows and create shared, 为进一步分析做准备的受治理资产, such as calculating premiums and targeting fraud.
- 通过混合索赔人之间的数据来发现复杂的模式，实现用于索赔比较和自动裁决的RPA, trends, and anomalies.
- 跨地域和部门连接数十个应用程序和数据库，以最大限度地减少在对账和标准化财务报告上花费的时间.
Customer Engagement and Retention
数字化转型迫使保险公司和保险代理人在保险流程的每一个环节都要快速响应客户的期望. From shopping to on-demand service, customers now expect lightning-fast, personalized, and high-quality experiences. 通过在所有渠道和用户接触点利用可重复的数据整理, 您可以细化外联计划并调整政策以满足具体需求.
- 根据历史客户、人口统计数据和行为趋势，改进客户外联和定制策略，以提供个性化的体验.
- 通过人工智能对客户体验的洞察和早期识别导致客户流失的迹象，预测取消的风险.
- 针对可控变量和不可控变量的变化测试场景，以部署能够达到正确受众的策略, with the right message, using the right channel.
- 通过自动化和重复机器学习模型中使用的过程来预测营销活动的成功.
