Your browser is out of date

Update your browser to view this website correctly. Update my browser now

×

Tre delle cinque maggiori società di servizi finanziari utilizzano Cloudera Enterprise

Gli assicuratori lottano da tempo con silos di dati, poiché non è facile ottenere le informazioni giuste al momento giusto. Cloudera lancia un nuovo paradigma per suddividere i silos di dati, consentendo alle compagnie assicurative di combinare e analizzare dati di qualsiasi fonte, in qualsiasi quantità e per qualsiasi tipo di carico di lavoro. Il settore assicurativo sta attraversando una trasformazione digitale, in cui big data, IoT e il machine learning occupano un ruolo centrale.

Documento settoriale: Trasformare l'assicurazione sulla vita con big data e machine learning

Aumenta la lotta contro le frodi

Le frodi implicano un costo annuale di 40 miliardi USD e, a causa della loro complessità, sono rimasti ormai obsoleti gli attuali metodi di rilevazione basati sui sottoinsiemi di dati. Con Cloudera Enterprise, puoi usufruire di enormi quantità di dati storici relativi a sinistri e correlarli con altre fonti di dati come le note su sinistri dei periti, immagini, informazioni dai social network, clickstream e dati di log web per individuare in tempo reale frodi e le rispettive caratteristiche ricorrenti.

Ottimizza la surrogazione dei sinistri e ottieni maggiori rendimenti finanziari

Markerstudy Group promuove crescita e innovazione

 

Riduci l'esposizione al rischio

Una gestione redditizia del rischio è fondamentale per una compagnia assicurativa. Tuttavia, molti valutano il rischio in base a set di dati campione e fonti limitate, il che comporta inesattezze e perdite economiche. La valutazione accurata del rischio e dei prezzi in base a quest’ultimo richiede enormi quantità di dati da analizzare, provenienti da più fonti. Con Cloudera Enterprise puoi accedere a molteplici fonti di dati come geospaziali, geolocalizzazione, dati di log, informazioni meteo e relative al traffico. Una categorizzazione affidabile dei rischi ti permetterà di entrare in mercati in espansione, creare migliori modelli di rischio di catastrofi e offrire nuovi prodotti assicurativi come la cibersicurezza.

Promuovere la crescita nel settore assicurativo con un’architettura big data: SAS e Cloudera come vantaggio

 


Cresci in maniera più redditizia conoscendo più a fondo il cliente

Con una interfaccia suddivisa in silos dei clienti e prodotti ampiamente standardizzati, le compagnie assicurative hanno difficoltà a fornire esperienze e offerte mirate che aumentino i tassi di fedeltà, ritenzione e acquisizione. Un hub di dati aziendali consente di correlare i dati provenienti da più fonti —tra cui geolocalizzazione, applicazioni per cellulari, sensori, clickstream, social network, impressioni generali, dati storici e comportamentali— per ottenere una visione a 360 gradi del cliente. Con insight approfonditi, puoi regalare esperienze rilevanti a seconda del contesto e offerte mirate che aumentino i tassi di conversione e contribuiscano a fidelizzare i clienti.

Markerstudy ha registrato un aumento del 120% nel numero di polizze in 18 mesi

Transamerica: usare insight più approfonditi sui clienti per personalizzare le soluzioni a loro rivolte

Allstate utilizza la piattaforma Cloudera per completare il sistema esistente e aggiungere l’analisi predittiva e prescrittiva


Differenziati con polizze assicurative in base all’uso

Programmi come Pay-As-You-Drive (PAYD) e Pay-How-You-Drive (PHYD) permettono agli assicuratori di acquisire insight approfonditi e dettagliati sui modelli di guida di ogni assicurato. Tuttavia, le polizze assicurative in base all’uso (UBI, dall’acronimo inglese) sono state per molti proibitive e difficili da promuovere a causa dei limiti operativi e dell'infrastruttura informatica. Con Cloudera Enterprise, è possibile archiviare ed analizzare in modo conveniente dati rilevati dai sensori per incentivare e fidelizzare i clienti. È possibile correlare le informazioni ottenute dai sensori con altre fonti di dati come caratteristiche ricorrenti di traffico e meteo, dati storici relativi a sinistri e normative, con il fine di creare modelli di rischio e di prezzo dalla massima precisione, che vadano oltre la segmentazione standard del mercato.

Your form submission has failed.

This may have been caused by one of the following:

  • Your request timed out
  • A plugin/browser extension blocked the submission. If you have an ad blocking plugin please disable it and close this message to reload the page.