Toma de decisiones en tiempo real

Permite a las aseguradoras tener visibilidad total sobre el desempeño de su negocio a corto plazo, ayudando a tomar decisiones en tiempo real, ademas de desarrollar estrategias centradas en el cliente para maximizar los ingresos y optimizar las capacidades operativas.

Analitica Avanzada Asentti

Muestra a las aseguradoras visibiliad absoluta sobre el desempeño de sus operaciones. La Analítica Avanzada está basada en la captura, almacenamiento, procesamiento y análisis de grandes datos ingestados desde diferentes fuentes.

Identificamos la problematica del negocio, sus fuentes y la definición del modelo de gobierno de datos, que permite contar con informacion oportuna para la toma de decisiones rápida, flexible y a bajo costo.

Analitica Avanzada Asentti scaled

Muestra a las aseguradoras visibilidad absoluta sobre el desempeño de sus operaciones. La Analítica Avanzada está basada en la captura, almacenamiento, procesamiento y análisis de grandes datos ingestados desde diferentes fuentes.

Identificamos la problematica del negocio, sus fuentes y la definición del modelo de gobierno de datos, que permite contar con informacion oportuna para la toma de decisiones rápida, flexible y a bajo costo.

La analítica avanzada permite a las aseguradoras

  • Detectar fraudes internos y externos.

  • Tomar acciones basadas en el comportamiento de los asegurados.

Retos

  • Mejorar los tiempos de procesamiento de grandes ingestas de datos.

  • Agilizar los tiempos en los procesos de reclamaciones.

  • Evitar la detección tardía de comportamientos anómalos o fraudulentos.

  • Falta de agilidad en el cumplimiento de normas y estándares de la industria.

  • Evaluar riesgos de fuentes limitadas no enfocados en metodologías robustas.

  • Disminuir el proceso de reclamación por parte de los clientes debido a una detección y prevención del fraude escasa o tardía.

  • Evitar la oferta de productos inadecuados y precios altos.

  • Disminuir informes de poco valor al no contar con modelos predictivos.

  • Experiencias de usuario poco personalizadas como consecuencia de una pobre visión integral del cliente por no contar con el análisis de datos en tiempo real.</p

  • Inexactitud en la calidad de los datos por no contar con una correlación de datos.

  • La falta de datos que permitan generar patrones de conducta del cliente.

  • Obtención errónea de patrones de conducción de cada asegurado.

Beneficios

  • Creación de una fuente única de información para toda la organización.

  • Mejora del desempeño para el procesamiento de datos.

  • Seguridad y calidad en la distribución de la información.

  • Simplifica los procesos para emprender estrategias de machine learning.

  • Disminuye los tiempos de respuesta para identificar fraudes externos e internos.

  • Identifica patrones para el desarrollo de servicios enfocados en el cliente.