Los seguros en la era de la transformación digital
Las aseguradoras cada vez sufren más interrupciones inesperadas de su actividad mientras se esfuerzan por ofrecer una experiencia de calidad al cliente y mejorar la rentabilidad. En la era de la transformación digital, para las aseguradoras de bienes y accidentes, de vida o de otro tipo, es crucial adoptar la tecnología adecuada basada en datos para mejorar la tramitación de reclamaciones, optimizar el negocio, detectar rápidamente el fraude, evaluar el riesgo y evitar pérdidas garantizando una buena fidelización del cliente.
Detección del fraude
A medida que las actividades fraudulentas aumentan con el tiempo y la tecnología, las aseguradoras deben ir un paso por delante implementando nuevas tácticas de lucha contra el fraude en torno al modelado predictivo, el análisis de vínculos, los informes de excepciones y la IA. Los datos sin procesar que llegan en informes en PDF o basados en texto procedentes de clientes y sistemas de terceros dan lugar a problemas frecuentes como la duplicación de pagos, la repetición de las solicitudes de reclamación, la desviación de primas y activos, el exceso de transacciones y otros tipos de fraude.
Para luchar contra el fraude, Altair ayuda a las aseguradoras a:
- Automatizar la extracción y la transformación de datos de formatos no estructurados y aislados mientras se aplican fácilmente técnicas avanzadas de detección del fraude como la ley de Benford o las pruebas de Gestalt.
- Generar e implantar normas empresariales para detectar posibles actividades fraudulentas.
- Modelar relaciones complejas entre entradas y salidas y encontrar patrones fraudulentos en grandes cantidades de datos.
Evaluación de riesgos
Desde cambios normativos y políticos hasta nuevas responsabilidades, los acontecimientos mundiales están alterando en gran medida la evaluación de riesgos y los análisis de pérdidas de un día para otro, lo que hace que sea más importante que nunca optimizar los procesos actuariales y de suscripción. La transformación de datos repetibles y el aprendizaje automático y la inteligencia artificial ofrecen una gran oportunidad para determinar el riesgo general y el de los nuevos solicitantes de seguros para garantizar una inversión acertada.
- Compara datos dispares sobre políticas y reclamaciones de forma rápida y precisa, sin análisis sintáctico mediante Excel o datos semiestructurados.
- Recopila fuentes de datos aisladas que indiquen y midan la responsabilidad en un entorno de autoservicio sin código, para eliminar los flujos de trabajo manuales y propensos a errores.
- Aplica el análisis predictivo a tendencias de pérdidas anteriores para determinar tarifas y reservas adecuadas y realizar una planificación general de la gestión de riesgos.
Gracias a la transformación de datos sin código para los seguros, los datos están listos al instante.
Averigua cómo
RPA para la tramitación y conciliación de reclamaciones
Cada vez hay más empresas que utilizan procesos de automatización (RPA) para mejorar el funcionamiento y evaluar las ineficiencias, pero a veces existen obstáculos que impiden aprovechar sus beneficios. Altair® Monarch® complementa los RPA automatizando procesos repetitivos de transformación de datos usando modelos para estandarizar el diseño de los informes y cumplir los requisitos de los usuarios finales, eliminar las ineficiencias y reducir el coste y el esfuerzo.
- Optimiza los flujos de trabajo de datos y crea activos compartidos y controlados para análisis posteriores como calcular las primas y luchar contra el fraude.
- Implementa RPAs para comparar reclamaciones y auto-adjudicaciones mediante la combinación de datos entre los solicitantes, y de esta forma descubrir patrones, tendencias y anomalías complejas.
- Conecta docenas de aplicaciones y bases de datos globalmente y entre departamentos para minimizar el tiempo de unificación y normalización de los informes financieros.
Compromiso y fidelización de los clientes
La transformación digital ha obligado a las empresas y agentes de seguros a responder rápidamente a las expectativas de los clientes en cada parte del proceso del seguro. Desde las compras hasta los servicios a la carta, los clientes ahora esperan experiencias rápidas, personalizadas y de alta calidad. Es posible mejorar tus estrategias de difusión y adaptar las políticas a las necesidades concretas aprovechando la capacidad de cotejo de datos repetitivos en todos los canales y puntos de contacto con los usuarios.
- Mejora el contacto con tus clientes y adapta las políticas comerciales para ofrecer una experiencia personalizada basada en los datos históricos y demográficos de los clientes y en las tendencias de consumo.
- Prevé riesgos de cancelación con información basada en IA sobre las experiencias de los clientes y detecta con antelación los indicios de cancelación.
- Pon a prueba diferentes escenarios cambiando las variables controlables e incontrolables para obtener la mejor estrategia para cada público a través del canal adecuado y con el mensaje correcto.
- Prevé el éxito de las campañas de marketing gracias a la automatización y la repetición de los procesos utilizados en los modelos de aprendizaje automático.
Recursos destacados
Guide to Using Data Analytics to Prevent Financial Fraud
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.
This guide will help you understand the complex environment of financial fraud and how to identify and combat it effectively.
Leveraging Data and Analytics in Retail, Insurance, and Telco
Learn how Altair's Data Analytics platform can help you ingest and prepare massive amounts of disparate data allowing you to identify clients that may be most likely to churn using our predictive analytics solutions.
Keeping Finances and Data Healthy
As a growing organization, Cape Regional Health System struggled to bring together information from different databases and reports from patient records, insurance providers and other organizations into a comprehensive business analysis for the management team.
