AI Use Cases

GenAI Accelerator

Insu­rance
Bes­sere Per­for­mance durch leis­tungs­starke Analysen

Warum

Mehr­wert durch Cloud Data & AI




In der Ver­si­che­rungs­bran­che ist es sowohl für den Ver­si­che­rer als auch für die Ver­si­cher­ten uner­läss­lich, gegen­sei­tige Gewinne aus ihrer Part­ner­schaft erzie­len. Diese Win-Win-Bezie­hung kann durch Cloud Data & AI Lösun­gen wei­ter gestärkt wer­den und bie­tet der Ver­si­che­rungs­welt zahl­rei­che Vorteile.

Cloud Data & AI kom­men zum Ein­satz, um oft nach­ge­fragte For­de­run­gen mit gerin­gem Volu­men effi­zi­ent zu hand­ha­ben, Ana­ly­se­tech­ni­ken für die Risi­ko­be­wer­tung zu opti­mie­ren oder die Ent­wick­lung neuer Ver­si­che­rungs­dienst­leis­tun­gen zu ermög­li­chen. AI wird ver­wen­det, um For­de­run­gen früh­zei­tig zu erken­nen und vor­aus­zu­sa­gen. Die Use Cases für Cloud Data & AI in der Ver­si­che­rungs­bran­che sind viel­fäl­tig und umfas­sen die Opti­mie­rung der Cus­to­mer Jour­ney, die Erken­nung von Betrugs­ver­su­chen, das Manage­ment von Risi­ken, die Ver­bes­se­rung von Geschäfts­pro­zes­sen durch den Pro­cess Mining, die Durch­füh­rung von Bil­der­ken­nung für Kraft­fahr­zeug­schä­den bzw. all­ge­mein die Bewer­tung von Schä­den auf der Grund­lage von Bildern.

Success


Exper­tise

Exper­ten­wis­sen im Bereich Insu­rance





Cloud Data & AI Use Cases


  • Stan­dard Uses Cases wie Kun­den­seg­men­tie­rung, Kun­den­wert­ermitt­lung, Kam­pa­gnen­ma­nage­ment, Neu­kun­den­ge­win­nung, Kun­den­bin­dung, Churn Pre­ven­tion, Cross-Sel­ling, Beschwerdemanagement
  • Iden­ti­fi­zie­rung poten­zi­el­ler Kunden
  • Opti­mie­rung von Geschäfts­pro­zes­sen durch Pro­cess Mining
  • Ver­bes­se­rung der Cus­to­mer Journey
  • Fraud Detec­tion und Risk Management
  • Call Cen­ter Reports
  • Bil­der­ken­nungs­ver­fah­ren für Kraftfahrzeugschäden
  • Opti­mie­rung des Umsat­zes durch Affi­ni­täts­ran­king der Kun­den für ein bestimm­tes Pro­dukt, wie z. B. die Kfz-Versicherung.
  • Self-Ser­vice BI
  • Auf­bau von Governance-Strukturen


Preparation and Tools


  • Hor­ton­works, Apa­che Spark, Hive, Python, R
  • Python-Biblio­the­ken: Sci­kit-Lear, Sea­born, Pan­das, Mat­plot­lib, FuzzyWuzzy
  • Ran­dom Forest und Gra­di­ent Boost Classifier
  • Ora­cle, Infor­ma­tica, IBM Cog­nos, SAS, SAP Busi­ness Objects
  • Ora­cle, Microstra­tegy, DWinsurance
  • IBM DB2, Data­S­tage, DWinsurance
  • Teradata, SAS, DWinsurance
  • Hor­ton­works Data Plat­form (HDP), Apa­che Ambari, Apa­che HBase, CentOS
  • IBM DB2, Busi­ness Glos­sar, Web­S­phere Info Ser­ver, Cog­nos, Ratio­nal Data Architect
  • Hor­ton­works Data Plat­form, Clou­dera CDH, Hadoop Core Frame­work, Apa­che Hive, Sqoop, Spark, Kafka

Im Laufe der Jahre haben wir mit DWinsu­rance ein Stan­dard-Ver­si­che­rungs­tem­p­late als Model­lie­rungs­vor­lage für das Core DWH und die Busi­ness-Marts entwickelt.




Standards and Regulation


  • Kennt­nisse der IFRS 17 Umsetzung
  • Auto­ma­ti­sierte Vor­lage von obli­ga­to­ri­schen Sta­tis­ti­ken bei Behörden
  • Vor­be­rei­tung der drit­ten Säule (Bericht­erstat­tung) der Sol­vency-II-Anfor­de­run­gen – Doku­men­ta­tion zur Rück­ver­fol­gung der Prozesse

Kun­den

Unsere Kun­den in der Ver­si­che­rungs­bran­che


Nachricht

Möchten Sie mit uns Ihre Projekte realisieren?




Schicken Sie uns eine Nachricht!








* Benötigte Felder


top