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Der Kampf gegen Betrug spitzt sich zu

Betrug kostet die Branche jährlich 40 Milliarden US-Dollar. Die Komplexität von Betrugsdelikten hat dazu geführt, dass vorhandene Erkennungsmethoden auf Basis von Teildatensätzen überholt sind. Mit Cloudera Enterprise können Sie massive Mengen historischer Daten konsolidieren und mit anderen Datenquellen, wie etwa Fallnotizen eines Gutachters, Bildern, Inhalten sozialer Netzwerke, Clickstreams und Weblog-Daten für eine Echtzeiterkennung von Betrug und zur Identifikation von betrügerischen Mustern korrelieren.

Namhafte Versicherungsgesellschaft verringert Betrugsfälle und Zugriffszeiten auf Daten

Optimieren Sie Forderungsabtretungen für eine bessere Rentabilität

Markerstudy Group treibt Wachstum und Innovation weiter voran

 

Verringern Sie die Risikolage

Profitables Risikomanagement ist für ein Versicherungsunternehmen unerlässlich. Dennoch evaluieren viele Versicherer ihr Risiko auf Basis von Beispieldatensätzen und begrenzten Quellen, was zu Ungenauigkeiten und Verlust führt. Für eine präzise Risikobewertung und risikobasierte Preismodelle müssen massive Datenmengen aus verschiedenen Quellen analysiert werden. Mit Cloudera Enterprise können Sie mehrere Datenquellen, wie etwa raumbezogene Daten, geografische Ortungsdaten, Internetprotokolle, Wetter- und Verkehrsdaten, abrufen. Eine zuverlässige Risikokategorisierung bietet Ihnen die Möglichkeit, Wachstumsmärkte zu erschließen, bessere Katastrophenrisiko-Modelle (CATRisiko) einzurichten, und neue Versicherungsprodukte wie Cybersicherheit anzubieten.

Zunehmendes Wachstum bei Versicherungen mit einer Big Data-Architektur - der SAS- und Cloudera-Vorteil

 


Profitables Wachstum mit fundierten Kenntnissen über Kunden vorantreiben

Mit einem isolierten Blick auf Kunden und weitgehend standardisierten Produkten kämpfen Versicherungsgesellschaften damit, gezielte Erfahrungen und Angebote bereitzustellen, die zur Steigerung von Loyalität, Bindung und Akquise von Kunden beitragen.  Ein Enterprise Data Hub bietet Ihnen die Möglichkeit, Daten aus mehreren Datenquellen, wie etwa geografische Ortungsdaten, mobile Apps, Sensordaten, Clickstreams, soziale Netzwerke, Stimmungs-, historische und Verhaltensdaten, für eine 360-Grad-Ansicht auf Kunden zu korrelieren. Mit einem fundierten Wissen können Sie inhaltlich relevante Erfahrungen und gezielte Angebote bereitstellen, die dazu beitragen, Umwandlungsraten zu steigern und Kundenbindung zu erhöhen.

Markerstudy steigert Anzahl von Versicherungspolicen innerhalb von 18 Monaten um 120 Prozent

Transamerica: Mit fundiertem Kundenwissen zu personalisierten Kundenlösungen

Allstate nutzt Cloudera-Plattform für vorhandenes System und ergänzt um vorausschauende und regelbasierte Analytik


Differenzierung mit neuen Tarifmodellen wie UBI (Usage-based Insurance)

Über neue Tarifmodelle wie Pay-As-You-Drive (PAYD) und Pay-How-You-Drive (PHYD) sind Versicherer in der Lage, präzise und tiefgehende Kenntnisse in das Fahrverhalten einzelner Versicherungsnehmer zu erhalten. Dennoch ist der UBI-Versicherungsschutz mit zu hohen Kosten verbunden und aufgrund der Einschränkungen für den operativen Betrieb und die IT-Infrastruktur kaum zu befürworten. Mit Cloudera Enterprise können Sie Sensordaten kostengünstig speichern und analysieren, um Kunden zu belohnen und zu binden. Sie können sensorbasierte Informationen mit anderen Datenquellen korrelieren, wie etwa Verkehrs- und Wettermuster, historische Fälle und Vertragsdaten, um granulare Risiko- und Preisbildungsmodelle einzurichten, die über die normale Marktsegmentierung hinausgehen.

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