Los seguros en la era de la transformación digital

Las aseguradoras cada vez sufren más interrupciones inesperadas de su actividad mientras luchan por ofrecer una experiencia de calidad al cliente e impulsar la rentabilidad. Adoptar una tecnología basada en datos adecuada en la era de la transformación digital es crucial tanto para los seguros de bienes y accidentes como de vida y de otro tipo y para los pagadores para garantizar un enfoque racionalizado de la tramitación de reclamaciones, la optimización del negocio, la detección rápida del fraude, la evaluación de riesgos y pérdidas y la 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 escenarios 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.

Gracias a la transformación de datos sin código para los seguros, los datos están listos al instante.

Averigua cómo

Evaluación de riesgos

Desde los cambios normativos y políticos hasta los nuevos pasivos, 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 machine learning y la inteligencia artificial constituyen 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, eliminando 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.

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 aveces existen obstáculos que impiden aprovechar sus beneficios. Altair® Monarch® automatiza procesos repetitivos de transformación de datos utilizando modelos que unifican el diseño de los informes y cumplan con los requisitos de los usuarios finales, eliminan las ineficiencias y reducen el coste y el esfuerzo, complementando así las iniciativas de RPA.

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.
Implanta RPAs para comparar reclamaciones y auto-adjudicaciones mediante la combinación de datos entre los solicitantes para 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.

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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 según las necesidades concretas aprovechando la capacidad de cotejo de datos repetitivos en diferentes 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 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 machine learning.

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