carrot carrot carrot Change Centers x cognizanti collaborators create-folder Data Science Decisive Infrastructure download download edit Email exit Facebook files folders future-of-work global sourcing industry info infographic linkedin location Mass Empowerment Mobile First our-latest-thinking pdf question-mark icon_rss save-article search-article search-folders settings icon_share smart-search Smart Sourcing icon_star Twitter Value Webs Virtual Capital workplace Artboard 1

Please visit the COVID-19 response page for resources and advice on managing through the crisis today and beyond.

Norway

No Results.

Did you mean...

Or try searching another term.

Prediktiv analyse innen skadeforsikring

Hva er prediktiv analyse i skadeforsikring? 

Ved å samle inn data fra interne og eksterne kilder kan prediktiv analyse i skadeforsikring hjelpe forsikringsselskaper med å forutse fremtiden og forstå potensiell atferd, følelser, trender og handlinger til kundene de forsikrer. I tillegg kan prediktiv analyse i skadeforsikring hjelpe forsikringsselskapene med å konvertere innsikt fra kunde-agentinteraksjoner, telematikk og til og med sosiale medier til troverdig prediskjon. Som et resultat kan forsikringsselskaper få dypere innsikt i kundenes preferanser og ta bedre informerte forretningsbeslutninger.

Hva er forretningsfordelene med prediktiv analyse i skadeforsikring?

Prediktiv analyse i skadeforsikring gir en rekke fordeler:

  1. Bedragerireduksjon: I noen tilfeller kan prediktiv analyse i skadeforsikring hjelpe leverandører med å på forhånd identifisere de som sannsynligvis vil begå forsikringssvindel. Det er også mulig å samle inn og analysere data fra sosiale medier etter at en skadesak er avgjort. Ved å redusere de menneskelige ressursene som trengs for å identifisere og spore mulig svindel, blir jakten på svindlere mer effektiv, noe som reduserer årlige utbetalinger og behovet for å øke premiene.
  2. Lavere kundefrafall: Prediktiv analyse i skadeforsikring kan hjelpe med å identifisere kunder som er misfornøyde med forsikringsselskapet sitt eller dekningen, og fremmer handlinger for å forhindre churn, inkludert personlig kontakt fra en kundebehandler eller kanskje komme med et spesialtilbud. Personlig service er ofte alt som trengs for å beholde en kunde.
  3. Økt kundetilfredshet: Fordi antallet falske positive som blir identifisert og forfulgt er minimert for innsendte skademeldinger, kan tiden det tar å behandle en skadesak reduseres med prediktiv analyse i skadeforsikring. Raskere løsningstid er en nøkkelfaktor for høy kundetilfredshet og kundelojalitet.
  4. Bedre forretningsdrift: Skadesaksbehandling og underwriting kan begge gjøres mer effektive gjennom prediktiv analyse. I tillegg til å hjelpe ansatte å være mer produktive, kan prediktiv analyse i skadeforsikring redusere svindel og minimere tapsjusteringsutgifter, noe som hjelper bunnlinjen.
  5. Identifiser trender og nye muligheter raskere: Med evnen til å skaffe og behandle mer data, kan prediktive analyseverktøy bidra til å identifisere nye markeder, nye muligheter i eksisterende markeder, samt endrende kundepreferanser og behov. Som et resultat kan skadeforsikringsselskaper utvikle nye produkter og etablere en ledende stilling for å gi selskapet et konkurransefortrinn.

Tilbake til

Ordliste