التغلب على تحديات البيانات في صناعة التأمين

البيانات في قلب صناعة التأمين. يتم جمع كمية هائلة من المعلومات وتحليلها يوميًا من أجل أغراض مختلفة بما في ذلك تقييم المخاطر وتطوير المنتجات واتخاذ قرارات تجارية مستنيرة. لكن إدارة هذه البيانات يمكن أن تكون تحديًا كبيرًا ، حيث تتراوح المشكلات من حجم البيانات إلى مخاوف الجودة والأنظمة المنعزلة وصعوبات التكامل.

في هذه المدونة ، سوف نستكشف تحديات إدارة البيانات الشائعة التي تواجهها شركات التأمين. سنواصل تقديمك إلى Astera ReportMiner، الحل الذي يمكن أن يساعد في التغلب على هذه العقبات.

تحديات إدارة البيانات الشائعة في صناعة التأمين

البيانات عالقة في مصادر غير منظمة

تعد إدارة الحجم الهائل من البيانات المنتشرة عبر مصادر مختلفة غير منظمة أحد أهم تحديات إدارة البيانات في صناعة التأمين. قد تتلقى شركة التأمين مستندات مطالبة بتنسيق PDF ، مما يجعل من الصعب استخراج المعلومات ذات الصلة.

ضع في اعتبارك شركة تأمين تحتاج إلى استخراج البيانات من عدد كبير من مستندات PDF. قد تتضمن هذه المستندات بوالص التأمين ونماذج المطالبة والسجلات الطبية والمزيد. قد تختلف ملفات PDF هذه في التنسيق والتخطيط.

يمكن أن يستغرق إدخال البيانات يدويًا وقتًا طويلاً ، مما يؤدي إلى التأخير في معالجة المطالبات وزيادة التكاليف. علاوة على ذلك ، هناك دائمًا خطر حدوث خطأ بشري ، مما قد يؤدي إلى معالجة تأمين غير صحيحة.

البيانات المنعزلة

تشير صوامع البيانات إلى فصل البيانات إلى أنظمة أو مستودعات معزولة وغير متصلة. في صناعة التأمين ، يمكن أن تحدث صوامع البيانات عندما تقوم أقسام أو وحدات أعمال مختلفة داخل شركة تأمين بتخزين البيانات وإدارتها بشكل مستقل دون مشاركتها مع أجزاء أخرى من المؤسسة. يمكن أن يكون هذا تحديًا خطيرًا للشركة.

على سبيل المثال ، قد يكون لدى قسم الاكتتاب قاعدة بيانات لمعلومات حامل الوثيقة ، بما في ذلك التفاصيل مثل الاسم والعنوان وتغطية السياسة. قد يكون لدى قسم المطالبات قاعدة بيانات منفصلة لمعلومات المطالبة ، بما في ذلك تفاصيل مثل نوع المطالبة وتاريخ تقديمها وحالة المطالبة. قد يكون لدى قسم التسويق قاعدة بيانات ثالثة لبيانات العملاء ، بما في ذلك التفاصيل مثل المعلومات السكانية وسجل الشراء.

في هذا السيناريو ، يتم عزل البيانات ، حيث يتم تخزينها في أنظمة منفصلة ولا يمكن الوصول إليها بسهولة أو استخدامها من قبل الإدارات الأخرى. يمكن أن يؤدي هذا إلى عدم الكفاءة ، حيث يجب على الموظفين قضاء الوقت والجهد في جمع البيانات وتنظيمها يدويًا من مصادر متعددة.

علاوة على ذلك ، قد لا يكون من الممكن تحليل البيانات من مصادر مختلفة بطريقة شاملة. يمكن أن يعيق هذا القدرة على اكتساب رؤى ذات مغزى من البيانات

بيانات غير دقيقة

تعد جودة البيانات ودقتها أمرًا بالغ الأهمية في صناعة التأمين ، نظرًا لتأثيرها الكبير على اتخاذ القرار وتقييم المخاطر. يمكن أن تؤدي الأخطاء والتكرار وعدم الاتساق إلى الإضرار بجودة البيانات وتؤدي إلى رؤى غير صحيحة أو غير كاملة.

على سبيل المثال ، ضع في اعتبارك شركة تأمين تتلقى بيانات المطالبات من مصادر متعددة ، بما في ذلك حاملي وثائق التأمين ، وضباط المطالبات ، وقواعد بيانات الجهات الخارجية.

قد يؤدي التحقق غير الصحيح من صحة البيانات وتطهيرها إلى حدوث أخطاء أو تناقضات تؤثر على دقة تقييم مخاطر الشركة. وهذا بدوره قد يؤدي إلى قرارات غير صحيحة مثل تخفيض السعر أو رفض التغطية لبعض المخاطر.

كيفية ReportMiner يمكن أن تساعد شركات التأمين في التعامل مع تحديات البيانات هذه

حل أتمتة استخراج البيانات بدون رمز لدينا ، Astera ReportMiner، يمكن أن تساعد شركات التأمين في التغلب على تحديات إدارة البيانات هذه.

باستخدام بيئة السحب والإفلات البديهية والقدرات القائمة على القوالب المدعومة بالذكاء الاصطناعي ، تقوم شركات التأمين باستخراج البيانات من مصادر مختلفة وتنظيفها ودمجها لإنشاء نظام بيانات موحد.

استخراج البيانات

Astera ReportMiner يمكن استخراج البيانات من مصادر مختلفة ، بما في ذلك مستندات التأمين وتقارير المطالبات وقواعد بيانات الجهات الخارجية.

يمكن لشركات التأمين استخدام الواجهة الخالية من الرموز لاستخراج البيانات المطلوبة لاتخاذ قرارات مستنيرة دون إدخال البيانات يدويًا أو نسخ المعلومات.

يمكن لشركات التأمين الاستفادة ReportMinerقدرات التعرف الضوئي على الحروف (OCR) ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) لاستخراج البيانات وتصنيفها من هذه الوثائق.

على سبيل المثال ، يمكن استخدام OCR لتحويل الصور الممسوحة ضوئيًا للمستندات إلى نص يمكن قراءته آليًا ، بينما يمكن استخدام البرمجة اللغوية العصبية لتحديد المعلومات ذات الصلة مثل أرقام السياسة وأسماء العملاء ومبالغ المطالبة.

من خلال تبسيط عملية استخراج البيانات باستخدام ReportMinerالصورة التقاط الذكاء الاصطناعي، يمكن لشركة التأمين توفير الوقت وتقليل الأخطاء وتحسين دقة البيانات.

دمج البيانات

Astera ReportMiner يساعد شركات التأمين على التخلص من صوامع البيانات ودمج البيانات المستخرجة من مصادر مختلفة في مستودع موحد.

يمكن للشركات استيعاب البيانات من مصادر منظمة وغير منظمة ، مثل المستندات وجداول البيانات وقواعد البيانات وصفحات الويب وإنشاء خطوط أنابيب ETL آلية لدمجها في مستودع بيانات واحد.

على سبيل المثال ، في السيناريو المذكور سابقًا ، ReportMiner يمكن استخراج البيانات من قاعدة بيانات قسم الاكتتاب وقاعدة بيانات قسم المطالبات وقاعدة بيانات قسم التسويق ودمجها في مستودع واحد.

نتيجة لذلك ، يحصل مستخدمو الأعمال على عرض كامل لبياناتهم ، مما يمكنهم من اتخاذ قرارات عمل أكثر استنارة. كما أنه يوفر وقت الموظفين وجهدهم من خلال أتمتة عملية دمج البيانات وتوفير الوصول إلى رؤى أكثر شمولاً.

جودة البيانات

Astera ReportMiner لديه قدرات متقدمة للتحقق من صحة البيانات لتحديد وإصلاح الأخطاء وعدم الاتساق في البيانات لضمان جودة البيانات.

يمكن أن يكون العمل مع كميات كبيرة من البيانات مضيعة للوقت وعرضة للخطأ عند استخدام التطهير اليدوي للبيانات. يمكن أن تكون قواعد التحقق من صحة البيانات مفيدة بشكل خاص في مثل هذه الحالات.

على سبيل المثال ، يمكن أن يحتوي ملف مطالبة التأمين على أخطاء ، بما في ذلك الأخطاء الإملائية والتنسيق غير الصحيح والقيم المكررة أو المفقودة. يمكنك تخصيص عمليات التحقق من صحة البيانات ReportMiner لتحديد هذه الأخطاء والقيم المفقودة.

تسمح البيانات الدقيقة لشركات التأمين باتخاذ قرارات مستنيرة بشأن تأمين العملاء وتحديد الأقساط وتوفير التغطية. وهذا بدوره يمكن أن يحسن عمليات تقييم المخاطر والاكتتاب.

Astera ReportMiner هو حل مثالي لاستخراج البيانات وتكاملها لشركات التأمين وكذلك البائعين الذين يتطلعون إلى العمل بشكل أكثر فعالية مع شركات التأمين. لقد صممنا الحل الخالي من التعليمات البرمجية لتبسيط عمليات إدارة البيانات واسعة النطاق وتبسيطها.