Analítica Avanzada: Aseguradoras

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


Descripción

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

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



Permite:

  • Detectar fraudes externos e internos
  • Tomar acciones basadas en el comportamiento de tus asegurados:
    • Desarrollo de nuevos productos
    • Retener y atraer nuevos clientes

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
  • 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
  • Desarrolla modelos para detección proactiva de nuevos patrones para la prevención de fraudes
  • Identifica patrones para el desarrollo de servicios enfocados en el cliente

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