Qu'il s'agisse de changements réglementaires et politiques ou de nouvelles responsabilités, les événements mondiaux déstabilisants modifient l'évaluation des risques et les analyses des pertes du jour au lendemain, ce qui rend plus important que jamais la rationalisation des processus de souscription et d'actuariat. La transformation reproductible des données, le Machine Learning et l'intelligence artificielle (MLAI) représentent une énorme opportunité de déterminer les risques généraux et ceux des nouveaux demandeurs d'assurance pour garantir un bon investissement.

• Comparez rapidement et précisément des données disparates sur les polices et les sinistres, sans avoir à analyser des données Excel ou semi-structurées.
• Compilez des sources de données cloisonnées qui indiquent et mesurent la responsabilité dans un environnement en libre-service, sans code, en éliminant les workflows manuels et source d'erreurs.
• Appliquez l'analyse prédictive aux tendances de perte passées pour déterminer les taux et réserves appropriés et planifier la gestion des risques dans son ensemble.

La transformation numérique a obligé les assureurs et les agents à répondre rapidement aux attentes des clients à chaque étape du processus d'assurance. Des achats aux services à la demande, les clients s'attendent désormais à des expériences rapides, personnalisées et de haute qualité. En tirant parti de la collecte de données reproductibles sur tous les canaux et points de contact des utilisateurs, vous pouvez affiner les initiatives de sensibilisation et adapter les politiques aux besoins exacts.

• Affinez l'approche des clients et adaptez les politiques afin de fournir une expérience personnalisée basée sur les données historiques des clients, les données démographiques et les tendances comportementales.
• Anticipez les risques d'annulation grâce à des informations basées sur l'IA sur l'expérience client et l'identification précoce des signes qui conduisent à la résiliation.
• Testez des scénarios par rapport aux changements de variables contrôlables et incontrôlables afin de déployer une stratégie qui atteint le bon public, avec le bon message, à l'aide du bon canal.
• Anticipez la réussite des campagnes de marketing en automatisant et en répétant les processus utilisés dans les modèles de Machine Learning.