Cloudera nominata leader nel The Forrester Wave™: Data Fabric Platforms, Q4 2025

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  • Panoramica

    Rischi emergenti e in continua evoluzione costituiscono nuove sfide che richiedono coperture assicurative più idonee.

    Viviamo nell'era digitale in cui "le automobili sono connesse, le case sono connesse e le nostre stesse vite sono connesse". Tutte le compagnie di assicurazione (polizze sulla vita, polizze contro danni/infortuni o riassicurazioni) si trovano alle prese con un'enorme trasformazione del loro modo di operare. E questo mette in discussione profili di rischio, valutazioni e costi legati ai sinistri. Cosa c'è dietro tutto questo? Nient'altro che "dati".

    Principali casi d’uso

    • Assicurazioni generali (polizze contro danni e infortuni, polizze non-vita)
    • Assicurazione sulla vita
    • Riassicurazione

    Assicurazioni generali (polizze contro danni e infortuni, polizze non vita)

    InsureTech e l'evoluzione del rischio inducono le società assicurative che propongono polizze contro danni e furti ad esplorare e sfruttare fonti di dati sia nuove che esistenti. Grazie a dati IoT in tempo reale ottenuti con sensori meteo, sismici, droni e feed di notizie, nonché provenienti dalle piattaforme social, abbinati a sistemi di machine learning, l'azienda ricorre ad analisi predittive, offrendo maggiore sicurezza ai clienti.

    Assicurazione sulla vita

    Il mondo connesso ridefinisce l'età dei clienti. Una della maggiori opportunità per le assicurazioni del ramo vita sta nel modo di utilizzare i dati per meglio conoscere e comprendere i propri clienti, offrendo loro le coperture adatte al loro stile di vita e prodotti finanziari in grado di garantire serenità.

    Riassicurazione

    I riassicuratori vivono una situazione di continuo cambiamento, in cui fattori nuovi si ripercuotono sulla gamma dei rischi che richiedono una copertura. Concludi più o meno contratti di una certa tipologia o cerchi nuovi rischi? Fornire agli assicuratori dati approfonditi ottenuti tramite i nuovi dispositivi IoT e monitorare le variabili dei rischi è determinante ai fini dei ricavi e della solvibilità.

    Octo Telematics

    Trasformare i servizi assicurativi con i dati relativi a 170 miliardi di miglia provenienti da veicoli connessi

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    Multinazionale assicurativa europea

    Il machine learning e l'industrializzazione dell'IA consentono ai team di data science di condividere i propri casi d'uso nel cloud.

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    INAIL: potenziare la sicurezza e migliorare la prevenzione con un unico repository per tutti i dati

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