Rozwijaj biznes dzięki rozwiązaniom dla ubezpieczeń opartym na danych i sztucznej inteligencji SAS.

Umożliwienie aktuariuszom i analitykom danych szybkiej i dokładnej oceny strat, wydatków i zysków na rynku, który jest ściśle regulowany i zawsze się zmienia.

Wartość tego rozwiązania:

Dzięki rozwiązaniu SAS Dynamic Actuarial Modeling ubezpieczyciele mogą:

• Obniżyć koszty.
• Zmaksymalizować przychody.
• Zwiększyć produktywność.

Techniki AI zastosowane w tym rozwiązaniu:

Zaawansowana sztuczna inteligencja i modele uczenia maszynowego mogą zrozumieć złożone relacje, poprawiając dokładność przewidywania i segmentacji danych. Dzięki uczeniu maszynowemu wycena aktuarialna staje się łatwiejsza, szybsza i dokładniejsza. Aktuariusze i analitycy danych mogą obsługiwać wiele danych zebranych dla każdego ubezpieczającego. Co najważniejsze, inteligencja modelu pozwala na bardziej szczegółową segmentację cenową.

Jak pomaga sztuczna inteligencja:

• Wzmocnienie pozycji konkurencyjnej poprzez integrację danych w czasie rzeczywistym
• Optymalizacja zasobów aktuarialnych
• Zwiększenie retencji klientów
• Zwiększone zaufanie organów regulacyjnych i ubezpieczających dzięki zapewnieniu przejrzystości AI
• Szybkie reagowanie na warunki rynkowe

Popraw wyniki badań i usprawnij przetwarzanie, wykorzystując wiedzę i decyzje oparte na danych.

Wartość tego rozwiązania:

Dzięki SAS Intelligent Decisioning ubezpieczyciele mogą:

• Poprawić doświadczenia klientów.
• Zwiększyć wydajność operacyjną.
• Zoptymalizować procesy podejmowania decyzji.

Techniki AI zastosowane w tym rozwiązaniu: 

Wykorzystaj moc zaawansowanej analityki i uczenia maszynowego, aby zautomatyzować ręczną analizę danych i ekstrakcję dowodów. Korzystając z tych technologii, likwidatorzy mogą przyspieszyć czas likwidacji szkód, szybciej podejmować decyzje o pierwszym zawiadomieniu o szkodzie i usprawnić procesy likwidacji szkód. Śledczy mogą uzyskać nowe, cenne spostrzeżenia i proaktywnie identyfikować wzorce z szybkością i precyzją.

Jak pomaga sztuczna inteligencja:

• Natychmiastowy dostęp do kompleksowych informacji umożliwia ubezpieczycielom zapewnienie wyjątkowej obsługi klienta.
• Klienci mają zapewnione świadome i płynne doświadczenie, ponieważ oszczędza im się niepotrzebnych i inwazyjnych dochodzeń.
• Wzrost wydajności skutkuje znacznymi oszczędnościami kosztów i umożliwia pracownikom skupienie się na ważnych zadaniach.
• Proaktywna identyfikacja wzorców i relacji poprzez analizę sieci ułatwia podejmowanie świadomych decyzji.
• Zrozumienie decyzji o całkowitej stracie w czasie rzeczywistym.
• Zmniejszenie liczby fałszywych alarmów dodatkowo zwiększa efektywność operacyjną.

Wykorzystaj sztuczną inteligencję, uczenie maszynowe, zaawansowane statystyki i wykrywanie anomalii, aby wykrywać i dostosowywać się do trendów oszustw w czasie rzeczywistym, weryfikować tożsamość cyfrową klientów i usprawniać procesy cyfrowe.

Wartość tego rozwiązania:

Z SAS^® Identity 360 i SAS^® Fraud Decisioning, ubezpieczyciele mogą:

• Przyspieszyć innowacje.
• Skutecznie przeciwdziałać nadużyciom.
• Zwiększyć zaangażowanie klientów.

Techniki AI zastosowane w tym rozwiązaniu:

• Modele uczenia maszynowego i zaawansowana analityka umożliwiają natychmiastową identyfikację i uwierzytelnianie osób stojących za każdym urządzeniem, minimalizując ryzyko oszustwa tożsamości.
• Analityka hybrydowa jako usługa pomaga szybko identyfikować godnych zaufania klientów, minimalizując ryzyko oszustw związanych z tożsamością i redukując liczbę fałszywych alarmów.
• Modele Champion i Challenger, wraz z testami A/B, są wykorzystywane do szybkiego wdrażania najskuteczniejszej strategii potwierdzania tożsamości.

Jak pomaga sztuczna inteligencja:

• Zapewnij integralność procesów cyfryzacji.
• Włącz uwierzytelnianie tożsamości w czasie rzeczywistym.
• Wyprzedzaj zmieniające się wzorce oszustw i nowe wektory ataków.
• Maksymalizuj odsetek automatycznie przetwarzanych przypadków.

Przetwarzaj, organizuj i wydobywaj cenne informacje z dużych ilości danych tekstowych. Odkrywaj ukryte trendy, ustrukturyzowane powiązania, kluczowe terminy i nastroje dzięki połączeniu przetwarzania języka naturalnego, uczenia maszynowego, metod głębokiego uczenia się i reguł językowych.

Wartość tego rozwiązania:

Dzięki SAS Visual Text Analytics ubezpieczyciele mogą:

• Usprawnienie obsługi klienta.
• Zwiększyć utrzymanie klientów.
• Zapewnić lepszą obsługę klienta.

Techniki AI zastosowane w tym rozwiązaniu:

• Sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe i zaawansowane metody statystyczne umożliwiają firmom ubezpieczeniowym szybką identyfikację i reagowanie na pojawiające się wzorce oszustw w czasie rzeczywistym.
• Technologie te usprawniają procesy cyfrowe, weryfikują tożsamość cyfrową klientów i minimalizują przeszkody.
• Modele uczenia maszynowego i zaawansowana analityka zapewniają natychmiastową identyfikację i uwierzytelnianie, zmniejszając ryzyko oszustw związanych z tożsamością.
• Modele Champion i Challenger, wraz z testami A/B, szybko wdrażają skuteczne strategie tożsamości.
• Uwierzytelnianie tożsamości w czasie rzeczywistym zapewnia integralność procesów digitalizacji, zwiększając procentowy udział przetwarzania bezpośredniego.
• Przetwarzanie języka naturalnego skutecznie przetwarza i wyciąga wnioski z dużych ilości danych tekstowych.
• W modelowaniu dużych języków algorytmy uczenia maszynowego wyodrębniają znaczenie i kontekst z dostarczonych tekstów.

Jak pomaga sztuczna inteligencja:

• Wzmocnij decyzje klientów dzięki spostrzeżeniom z czatu, wiadomości e-mail i mediów społecznościowych.
• Identyfikacja możliwości dosprzedaży.
• Proaktywne identyfikowanie słabej obsługi klienta i reklamacji.
• Optymalizacja zasobów i poprawa łącznego wskaźnika wydajności.
• Zwiększenie satysfakcji klientów przy jednoczesnym zachowaniu prywatności danych i zapewnieniu przejrzystości AI.
• Bądź lepiej przygotowany do szybkiego reagowania na zapytania lub problemy, ograniczając liczbę rezygnacji klientów.

Podejmuj lepsze decyzje dzięki kompleksowej analizie. Wykorzystując połączenie wizji komputerowej, uczenia maszynowego i analizy tekstu, inteligentne przetwarzanie dokumentów skrupulatnie wyodrębnia informacje kontekstowe z zeskanowanych obrazów dokumentów.

Wartość tego rozwiązania:

Dzięki przetwarzaniu obrazów dokumentów ubezpieczyciele mogą:

• Obniżyć koszty.
• Szybciej podejmować lepsze decyzje.
• Poprawić dokładność i jakość pozyskiwanych informacji.
• Przyspieszyć innowacje.

Techniki AI zastosowane w tym rozwiązaniu: 

Wizja komputerowa i modele uczenia maszynowego automatyzują wydobywanie krytycznych informacji niezbędnych w procesie likwidacji szkód.

Jak pomaga sztuczna inteligencja:

• Modernizują systemy zgłaszania roszczeń i systemów informatycznych.
• Znacznie zmniejszają kapitał ludzki wymagany do wyszukiwania informacji.
• Zwiększają ilość przydatnych informacji dostępnych do wglądu.

Modele AI zapewniają: 

Modele uczenia maszynowego wskazują i wyodrębniają informacje, zastępując potrzebę czasochłonnej, ręcznej weryfikacji.

Modelowanie zdarzeń w celu poprawy podejmowania decyzji aktuarialnych. Brak danych może znacząco wpłynąć na decyzje dotyczące wyceny i underwritingu, a także na modele kadrowe, takie jak roszczenia. Dane syntetyczne mogą usprawnić procesy aktuarialne, umożliwiając zespołom modelowanie rzadkich zdarzeń, takich jak trzęsienia ziemi, lub uzupełniając istniejące dane do analizy geoprzestrzennej lub analizy zmieniających się wzorców pogodowych.

Wartość tego rozwiązania:

Dzięki SAS Viya ubezpieczyciele mają dostęp do funkcji generowania danych syntetycznych "point-and-click", które mogą:

• Przyspieszyć innowacje.
• Zwiększyć elastyczność.
• Przyspieszyć procesy podejmowania decyzji.

Techniki AI zastosowane w tym rozwiązaniu: 

Generowanie danych, które dokładnie symulują dane rzeczywiste, zachowując ich właściwości statystyczne, pomaga uniknąć strat w rzeczywistych scenariuszach uczenia się. GAN (Generative Adversarial Networks) i SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique) oszczędzają czas, eliminują potrzebę zakupu danych i chronią prywatność. W szczególności techniki SMOTE szkolą modele uczenia maszynowego, aby zaradzić nierównowadze klas, promując sprawiedliwość w ustalaniu cen i decyzjach ubezpieczeniowych.

Jak pomaga sztuczna inteligencja:

• AI i GAN poprawiają jakość danych, umożliwiając dokładniejsze modelowanie ryzyka.
• GenAI poprawia precyzję przewidywań, redukując błędy w ocenie ryzyka przy jednoczesnym zachowaniu zrozumiałości dla decyzji cenowych i ubezpieczeniowych.
• Dzięki GenAI możemy usprawnić analitykę, przyspieszając przetwarzanie danych i podejmowanie decyzji.