Πώς τα δεδομένα και η ανάλυση μπορούν να βελτιώσουν τη διαχείριση ασφαλιστικών απαιτήσεων

Αναδημοσίευση από τον Πλάτωνα

Ακολουθούν: 0

Η τεχνολογία ανάλυσης δεδομένων ήταν πολύτιμη για τις επιχειρήσεις σε όλους τους κλάδους Τα τελευταία χρόνια. Ο ασφαλιστικός τομέας δεν αποτελεί εξαίρεση.

Σε έναν κόσμο με γρήγορο ρυθμό όπου τα δεδομένα είναι το παν, είναι επιτακτική ανάγκη να τα διαχειρίζεστε με διακριτικότητα για να έχετε τα καλύτερα αποτελέσματα όταν απαιτείται. Χρησιμοποιώντας αποτελεσματικά δεδομένα στον ασφαλιστικό κλάδο είναι κρίσιμο. Με τις πιο σύγχρονες τεχνολογίες, δεν είναι δυνατή η εύκολη συλλογή και πρόσβαση σε δεδομένα από οποιαδήποτε τοποθεσία. Οι ασφαλιστικές εταιρείες χρειάζονται αυτές τις τεράστιες ποσότητες δεδομένων για αποφάσεις που βασίζονται σε δεδομένα, πληροφορίες, αναλύσεις και περαιτέρω ευκαιρίες συνεργασίας.

Όλες οι πληροφορίες που συγκεντρώθηκαν μπορούν συλλογικά να χρησιμοποιηθούν για τη βελτιστοποίηση και τη βελτίωση του ασφαλιστικού κλάδου. Αυτός είναι ένας από τους λόγους που οι παγκόσμιες ασφαλιστικές εταιρείες ξόδεψε πάνω από 11 δισεκατομμύρια δολάρια για ανάλυση δεδομένων το 2022.

Τα εγκλήματα στον κυβερνοχώρο και τα αυξανόμενα συστήματα απάτης έχουν ωθήσει την τεχνολογία τόσο μακριά ώστε η διαχείριση των ασφαλιστικών αναγκών και απαιτήσεων μπορεί να αντιμετωπιστεί μέσω εξειδικευμένων εργαλείων και λογισμικού. Αυτά χρησιμοποιούνται για την πραγματοποίηση ασφαλών συναλλαγών και τη μείωση των κινδύνων. Η ασφαλιστική επιχείρηση μπορεί να αναμορφωθεί επιτυχώς με τη βοήθεια αυξανόμενων διαδικτυακών εργαλείων και λύσεων που είναι εύκολα διαθέσιμες για διαφορετικούς τύπους επιχειρήσεων. Οι επιχειρήσεις μπορούν πλέον να βασίζονται σε προβλέψεις βάσει δεδομένων που είναι πιο ακριβείς και βέλτιστες για τον τρέχοντα μηχανισμό της αγοράς.

Οι ασφαλιστικές εταιρείες μπορούν πλέον να δομήσουν με ασφάλεια το δικό τους λογισμικό με τη βοήθεια του Λύσεις πληροφορικής για ασφάλιση και παρέχει 100% ικανοποίηση πελατών με φιλικά προς τον προϋπολογισμό έξοδα. Επαγγελματίες και ειδικοί παρέχουν γρήγορη εξυπηρέτηση και προετοιμάζουν φιλικό προς τον χρήστη λογισμικό που ταιριάζει με τις ανάγκες και τις αξίες της εταιρείας. Η διαχείριση των ασφαλιστικών απαιτήσεων μπορεί να γίνει ταχύτερη και πιο αποτελεσματική μέσω της ανάπτυξης λογισμικού από IT και της χρήσης του για μελλοντικές αποφάσεις βάσει δεδομένων.

Εξάλειψη δόλιας δραστηριότητας

Υπάρχουν πολλές πιθανότητες να αντιμετωπίσουμε κινδύνους και απάτες στον ασφαλιστικό τομέα, όπου χιλιάδες ασφαλιστές κινδυνεύουν ενώ διεκδικούν και πραγματοποιούν πληρωμές. Τέτοια συστήματα είναι πολύ περίπλοκα και γεμάτα ορολογία, αλλά μπορούν να αποφευχθούν με τη βοήθεια ειδικών εργαλείων και λογισμικού που παρέχουν ορισμένους τύπους φίλτρων που βοηθούν στην αναγνώριση μη πιστοποιημένων εταιρειών, μη εγγεγραμμένων επιχειρήσεων ή τυχόν ειδοποιήσεων για κυβερνοεπίθεση. Αυτές οι εύχρηστες λύσεις μπορούν να επιμεληθούν και να τροποποιηθούν σύμφωνα με τις ανάγκες της εταιρείας, ώστε να ταιριάζουν στα κριτήρια και την κλίμακα. Οποιαδήποτε ύποπτη δραστηριότητα προκαλεί ανησυχία και μπορεί να προκαλέσει απρόοπτα. Οι λύσεις διαχείρισης ασφαλιστικών αποζημιώσεων προετοιμάζονται με εξειδικευμένα εργαλεία, ενσωματωμένους αλγόριθμους και προγνωστικά προηγμένα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης και ML που παρέχουν μια σωστή προσέγγιση.

Βελτιστοποίηση λύσεων υποκατάστασης και πληρωμής

Η πληρωμή και η υποκατάσταση αφορούν τεράστια σύνολα δεδομένων που συχνά παραβλέπονται και χάνονται σε βουνά με καθυστερημένες πληροφορίες. Μπορεί να συγκρατηθεί και να οργανωθεί για την εκκαθάριση πληρωμών με τακτικό τρόπο με τη βοήθεια λύσεων πληροφορικής που παρέχουν λογισμικό και τελευταία εργαλεία για τη διαχείριση απαιτήσεων. Αυτά τα εργαλεία είναι κατασκευασμένα με τεχνητή νοημοσύνη με ακριβείς προβλέψεις από το ιστορικό δεδομένων, το οποίο παρέχει καλύτερες αποδόσεις και αξιώσεις ποσά που είτε υπερπληρωμένα είτε υποπληρωμένα.

Αποτελεσματικές προβλέψεις

Ασφαλιστικές αξιώσεις και διακανονισμοί συχνά επεκτείνονται και παρασύρονται στα δικαστήρια. Αυτό οφείλεται στην παρέμβαση του δικηγόρου, η οποία αυξάνει τα έξοδα καθώς και τη διάρκεια του διακανονισμού. Η τεχνητή νοημοσύνη και άλλα προγνωστικά εργαλεία μπορούν να βοηθήσουν στον υπολογισμό των διαφορών και στην παροχή βέλτιστων λύσεων με άμεσες ενέργειες και απαντήσεις.

Πλεονεκτήματα της αξιοποίησης δεδομένων και αναλυτικών στοιχείων στον ασφαλιστικό τομέα

Τα δεδομένα και τα αναλυτικά στοιχεία είναι απαραίτητα για τη μετατροπή υψηλής ποιότητας και τη δημιουργία δυνητικών πελατών, κάτι που γίνεται πιο δύσκολο με τον αυξανόμενο ανταγωνισμό. Η παρακολούθηση και η βαθιά κατάδυση στα πρότυπα συμπεριφοράς των πελατών και στα δημογραφικά τους στοιχεία μπορεί να βοηθήσει στην αξιοποίηση των σωστών συνεργασιών και ευκαιριών.
Η χρήση των κατάλληλων πληροφοριών μπορεί να βελτιώσει τις υπηρεσίες, οι οποίες με τη σειρά τους μπορούν να αυξήσουν την ικανοποίηση των πελατών και τη δέσμευση σε πραγματικό χρόνο. Οι πολιτικές είναι πιο πιθανό να ανανεωθούν εάν ένας πελάτης μπορεί να εμπιστευτεί, να βασιστεί και να αντιμετωπίσει τις υπηρεσίες και τις δυνατότητες υποστήριξης.
Ο μεγαλύτερος τομέας που χειρίζονται τα δεδομένα και τα αναλυτικά στοιχεία είναι η ανάπτυξη και η επέκταση, η οποία γίνεται με την εκτίμηση του κινδύνου, την κατανόηση και την αξιολόγηση της αγοράς και με υπολογισμούς και εκτιμήσεις που είναι ζωτικής σημασίας για τη διατήρηση των κερδών και τη βελτίωση του πλαισίου.

Συμπέρασμα

Μια επιχείρηση μπορεί να διαταραχθεί κατά καιρούς λόγω πολλών ειδών σφαλμάτων. Αυτό μπορεί να αποφευχθεί αποτελεσματικά χρησιμοποιώντας λύσεις πληροφορικής και τα πιο πρόσφατα εργαλεία που παρέχονται από ειδικούς για να βοηθήσουν την επιχείρηση να ανθίσει και να αναπτυχθεί στρατηγικά.