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反索赔欺诈斗争加剧

欺诈行为每年使行业损失400亿美元。欺诈计划的复杂性使得现有的基于数据子集的检测方法已经过时。使用Cloudera Enterprise,您可以整合大量的历史索赔数据,并将其与其他数据源(如理赔员的索赔单,图像,社交媒体内容,点击流和网络日志数据)相关联,以便实时检测欺诈和识别欺诈模式。

主要承保人减少了索赔欺诈和访问数据的时间

优化索赔偿清以获得更高的财务回报


减少风险暴露

盈利的风险管理是保险业务的核心。然而,很多机构还在根据样本数据集和有限的来源在评估风险,导致不准确和损失。准确评估风险和基于风险的定价需要大量来自多个来源的数据进行分析。使用Cloudera Enterprise,您可以利用更多的数据源,例如地理空间,地理位置,网络日志,天气和流量数据。可靠的风险分类将使您进入增长市场,创造更好的灾难(CAT)风险模型,并提供新的保险产品,如网络安全。

使用SAS和Cloudera用更短的时间达成更智能的结果

Markerstudy小组的保险单数量增加了120%


通过更深入的客户洞察,带动盈利增长

由于对客户和大商品化产品的孤岛视角,保险公司很难提供定向的客户经验和优惠来提高忠诚度,保留率和购买率。企业数据中心使您能够跨多个数据源关联数据,包括:地理位置,移动应用,传感器,点击流,社交媒体,情绪,历史和行为数据,以获得客户的360度视图。通过深入的洞察,您可以提供内容相关的体验和定向的优惠,提高转化率,并帮助建立客户忠诚度。

Experian获得更深层次的客户洞察

西联全渠道客户体验


利用基于使用的保险(UBI)进行差异化

驾驶付费(PAYD)和驾驶习惯付费(PHYD)等方案使保险公司能够准确而深入地了解个人投保人的驾驶模式。然而,由于运营和IT基础架构的限制,许多的UBI应用场景成本高昂,难以支持。通过Cloudera Enterprise,您可以经济高效地存储和分析传感器数据,以激励和留住客户。您可以将基于传感器的信息与其他数据来源相关联,例如交通流量和天气模式,历史索赔和保险单数据,创建精细的风险和定价模型,超出标准市场细分。

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