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不正請求に対する闘争の激化

保険業界では、保険金詐欺によるコストが毎年400億ドル発生しています。保険金詐欺手口は複雑さを増し、データのサブセットを使った既存の検出方法では対応できなくなっています。Cloudera Enterpriseを使用することで、大量に存在する過去の請求データを整理統合し、査定人の保険金請求書、画像、ソーシャルメディアコンテンツ、クリックストリーム、Webログデータなど、他のデータソースと相関させて、保険金詐欺をリアルタイムに検出し、詐欺のパターンを特定することができます。

大手保険会社が不正請求とデータアクセス時間を削減

財務リターンを増やすために請求権代位を最適化


リスクにさらされる機会を低減

保険事業の中心となるのは、採算の取れるリスク管理です。それにも関わらず、多くの保険会社はサンプルデータセットや限られたソースを基にリスクを評価しており、多くの誤りや損失が発生しています。正確なリスク評価とリスクベースの価格設定を行うためには、複数のソースからの大量の分析用データが必要です。Enterpriseを使用すれば、地理空間、地理位置、Webログ、気象、交通データなどのより多くのデータソースを利用できます。頼性の高いリスク分類により、成長市場に参入し、より良い災害(CAT)リスクモデルを作成し、サイバーセキュリティなどの新しい保険商品を提供できます。

SASおよびClouderaと共に、より短時間でよりスマートな成果を実現

Markerstudy Group、保険契約件数を120%増加


顧客に関するより深度のあるインサイトによって採算の取れる成長を推進

顧客像のサイロ化および保険商品のコモディティ化の進行により、保険会社は、ロイヤルティ、顧客保持率、および顧客獲得率を上げるターゲットを絞った体験やオファーの提供に苦戦しています。エンタープライズデータハブなら、地理的位置、モバイルアプリ、センサー、クリックストリーム、ソーシャルメディア、心理、履歴、行動データなどの複数のデータソース間でデータを相関させ、全方位からの顧客像を取得できます。深度のあるインサイトにより、顧客転換率を上げ、顧客ロイヤルティの構築に役立つ文脈的に関連する体験とターゲットを絞ったオファーを提供できます。

Experian、顧客に関するより深度のあるインサイトを獲得

Western Unionのオムニチャネルカスタマーエクスペリエンス


従量課金制保険(UBI)で差別化を図る

PAYD(Pay-As-You-Drive)型やPHYD(Pay-How-You-Drive)型などのプログラムにより、保険会社は個々の保険契約者の運転パターンに関する正確で深度のあるインサイトを獲得できます。ただし、運用およびITインフラストラクチャーの制約によって、数多くに対応するUBI保険は桁違いのコストがかかり、対応そのものが困難になっています。Cloudera Enterpriseを使用することで、コスト効果の高い方法でセンサーデータを格納および分析し、顧客にインセンティブを与えて維持することができます。交通および気象パターン、過去の請求および保険契約データなどの他のデータソースとセンサーベースの情報を相関させ、標準的な市場細分化以上の詳細なリスクモデルおよび価格設定モデルを作成できます。

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