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

Vänligen besök sidan Åtgärder mot Covid-19, för information och råd för att hantera krisen idag och i morgon

Sverige

No Results.

Did you mean...

Or try searching another term.

Prediktiv analys inom skadeförsäkring

Vad är prediktiv analys inom skadeförsäkring?

Genom att samla in data från interna och externa källor kan prediktiv analys i skadeförsäkring hjälpa transportörer att förutse framtiden och förstå potentiella beteenden, känslor, trender och handlingar hos de kunder som de försäkrar. Dessutom kan prediktiv analys inom skadeförsäkring hjälpa transportörer att konvertera insikter som erhållits från interaktioner mellan kund och agent, telematik och även sociala medier till trovärdiga förutseenden. Som ett resultat kan leverantörer få djupare insikter om sina kunders preferenser och fatta bättre informerade affärsbeslut.

Vad är affärsnyttan med prediktiv analys inom skadeförsäkring?

Prediktiv analys inom skadeförsäkring ger ett antal fördelar:

  1. Bedrägeribegränsning: I vissa fall kan prediktiv analys inom skadeförsäkring hjälpa leverantörer att identifiera de som sannolikt begår försäkringsbedrägeri i förväg. Det är också möjligt att samla in och analysera data från sociala medier efter att ett skadeärende har avgjorts. Genom att minska de personalresurser som behövs för att identifiera och följa upp eventuella bedrägerier blir uppspårningen effektivare, sänker de årliga utbetalningarna och minskar behovet av att höja premierna.
  2. Lägre kundbortfall: Prediktiv analys i skadeförsäkring kan hjälpa till att identifiera kunder som är missnöjda med sin försäkringsgivare eller täckning, främja åtgärder för att förhindra bortfall, såsom att en agent tar personlig kontakt eller kanske ger ett specialerbjudande. Personlig service är ofta allt som krävs för att behålla en kund.
  3. Ökad kundnöjdhet: Eftersom antalet identifierade felaktigheter minimeras för inlämnade skadeärenden, så kan tiden det tar att handlägga anspråk kortas ned med prediktiv analys. Snabbare uppklarning är en nyckelfaktor för hög kundnöjdhet och lojalitet.
  4. Bättre affärsverksamhet: Ärendehandläggning och försäkring kan båda göras effektivare genom prediktiv analys. Förutom att bidra till anställdas produktivitet, så kan prediktiv analys inom skadeförsäkring minska bedrägerier och minimera skaderegleringskostnader, vilket bidrar till slutresultatet.
  5. Identifierar trender och nya möjligheter snabbare: Med förmågan att skaffa och bearbeta mer data, så kan prediktiva analysverktyg hjälpa till att identifiera nya marknader och nya möjligheter på befintliga marknader, samt förändra kundernas preferenser och behov. Som ett resultat kan försäkringsgivare utveckla nya produkter och etablera ledande positioner för att ge konkurrenskraft.

TILLBAKA TILL

ORDLISTA