数字转型时代的保险
保险公司在努力提供优质客户体验和提高盈利能力的同时，越来越多地受到意外业务中断的挑战. 在数字转型时代，采用正确的数据驱动技术对财产和意外事故至关重要&C)保险、人寿和非人寿保险公司 纳税人 同样，以确保索赔处理的精简方法, 业务优化, 快速的欺诈检测, 风险和损失评估, 和客户保留.
欺诈检测
欺诈活动随着时间和技术的增加而增加, 保险公司必须通过围绕预测模型部署新的反欺诈策略来领先一步, 链接分析, 异常报告, 和人工智能. 客户和第三方系统以PDF格式或文本报告的形式提供原始数据，可以促进双重支付等常见方案的实施, 重复索赔提交, 溢价和资产转移, 费大量生产, 还有其他类型的欺诈.
为了打击欺诈，牵牛星帮助运营商:
- 自动从非结构化数据中提取和转换数据, 竖井格式，同时轻松应用高级欺诈检测技术，如本福德定律或格式塔测试.
- 生成并部署业务规则，以突出可能的欺诈活动.
- 对输入之间的复杂关系进行建模, 输出, 并在大量数据中发现欺诈模式.
风险评估
从监管和政策变化到新的负债, 破坏性的世界事件正在一夜之间改变风险评估和损失分析, 这使得简化承保和精算流程变得比以往任何时候都重要. 可重复的数据转换、机器学习和人工智能(MLAI)在确定一般风险和新投保人的风险方面代表了一个巨大的机会，以确保稳健的投资.
- 快速准确地比较不同的保单和索赔数据, 而不是通过Excel或半结构化数据进行解析.
- 编译竖井数据源，在自助服务中指示和衡量负债, 没有代码环境, 消除手工, 容易出错的工作流程.
- 运用预测分析分析过去的损失趋势，以确定适当的利率和准备金，并全面规划风险管理.
无代码数据转换为保险，瞬间做好数据准备.
读到
客户参与和保留
数字化转型迫使保险公司和代理商在保险流程的每个环节都要迅速响应客户的期望. 从购物到按需服务, 顾客们现在期待的是闪电般的速度, 个性化的, 和高质量的体验. 通过利用跨所有通道和用户接触点的可重复数据整理, 你可以改进推广计划，调整政策以适应确切的需求.
- 根据客户历史数据、人口统计数据和行为趋势，优化客户服务范围和定制政策，提供个性化的体验.
- 通过人工智能支持的客户体验洞察和早期识别导致客户流失的迹象，预测取消的风险.
- 针对可控和不可控变量的变化测试场景，以部署能够到达正确受众的策略, 用正确的信息, 使用正确的渠道.
- 通过机器学习模型中使用的自动化和重复过程来预测营销活动的成功.
