Datenherausforderungen in der Versicherungsbranche meistern

Daten sind das Herzstück der Versicherungsbranche. Täglich werden riesige Mengen an Informationen gesammelt und analysiert verschiedene Zwecke Dazu gehören Risikobewertung, Produktentwicklung und fundierte Geschäftsentscheidungen. Die Verwaltung dieser Daten kann jedoch eine erhebliche Herausforderung darstellen, da die Probleme vom Datenvolumen bis hin zu Qualitätsproblemen, isolierten Systemen und Integrationsschwierigkeiten reichen.

In diesem Blog untersuchen wir diese häufigen Datenmanagement-Herausforderungen, mit denen Versicherungsunternehmen konfrontiert sind. Wir stellen Ihnen weiter vor Astera ReportMiner, die Lösung, die helfen kann, diese Hindernisse zu überwinden.

Häufige Herausforderungen beim Datenmanagement in der Versicherungsbranche

In unstrukturierten Quellen eingeschlossene Daten

Die Verwaltung der schieren Datenmenge, die über verschiedene unstrukturierte Quellen verstreut ist, ist eine der größten Herausforderungen bei der Datenverwaltung in der Versicherungsbranche. Eine Versicherungsgesellschaft erhält Schadensdokumente möglicherweise im PDF-Format, was es schwierig macht, relevante Informationen zu extrahieren.

Stellen Sie sich eine Versicherungsgesellschaft vor, die Daten aus einer großen Anzahl von PDF-Dokumenten extrahieren muss. Zu diesen Dokumenten können Versicherungspolicen, Antragsformulare, Krankenakten und mehr gehören. Diese PDFs können in Format und Layout variieren.

Die manuelle Dateneingabe kann zeitaufwändig sein, was zu Verzögerungen bei der Bearbeitung von Ansprüchen und erhöhten Kosten führt. Darüber hinaus besteht immer die Gefahr menschlicher Fehler, die zu einer fehlerhaften Versicherungsabwicklung führen können.

Siled Data

Datensilos beziehen sich auf die Trennung von Daten in isolierte und getrennte Systeme oder Repositorys. In der Versicherungsbranche können Datensilos entstehen, wenn verschiedene Abteilungen oder Geschäftseinheiten innerhalb einer Versicherungsgesellschaft Daten unabhängig voneinander speichern und verwalten, ohne sie mit anderen Teilen der Organisation zu teilen. Dies kann eine ernsthafte Herausforderung für das Unternehmen sein.

Beispielsweise verfügt die Underwriting-Abteilung möglicherweise über eine Datenbank mit Informationen zu Versicherungsnehmern, einschließlich Details wie Name, Adresse und Versicherungsschutz. Die Schadensabteilung verfügt möglicherweise über eine separate Datenbank mit Anspruchsinformationen, einschließlich Details wie der Art des Anspruchs, dem Datum der Einreichung und dem Status des Anspruchs. Die Marketingabteilung verfügt möglicherweise über eine dritte Datenbank mit Kundendaten, einschließlich Details wie Demografie und Kaufhistorie.

In diesem Szenario liegen die Daten isoliert vor, da sie in separaten Systemen gespeichert sind und für andere Abteilungen nicht leicht zugänglich oder nutzbar sind. Dies kann zu Ineffizienzen führen, da die Mitarbeiter Zeit und Mühe aufwenden müssen, um Daten aus mehreren Quellen manuell zu sammeln und zu organisieren.

Darüber hinaus ist es möglicherweise nicht möglich, Daten aus verschiedenen Quellen umfassend zu analysieren. Dies kann die Fähigkeit beeinträchtigen, aus Daten aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen

Ungenaue Daten

Qualität und Genauigkeit der Daten sind in der Versicherungsbranche von entscheidender Bedeutung, da sie einen erheblichen Einfluss auf die Entscheidungsfindung und Risikobewertung haben. Fehler, Duplikate und Inkonsistenzen können die Datenqualität beeinträchtigen und zu falschen oder unvollständigen Erkenntnissen führen.

Stellen Sie sich beispielsweise eine Versicherungsgesellschaft vor, die Schadensdaten aus mehreren Quellen erhält, darunter Versicherungsnehmer, Schadensregulierer und Datenbanken Dritter.

Eine unsachgemäße Validierung und Bereinigung von Daten kann zu Fehlern oder Inkonsistenzen führen, die die Genauigkeit der Risikobewertung des Unternehmens beeinträchtigen. Dies könnte wiederum zu Fehlentscheidungen führen, wie z. B. zu niedrigen Preisen oder der Verweigerung der Deckung bestimmter Risiken.

Ultraschall ReportMiner kann Versicherungsunternehmen bei der Bewältigung dieser Datenherausforderungen unterstützen

Unsere Automatisierungslösung für die Datenextraktion ohne Code, Astera ReportMinerkann Versicherungsunternehmen dabei helfen, diese Herausforderungen im Datenmanagement zu meistern.

Mithilfe der intuitiven Drag-and-Drop-Umgebung und KI-gestützten, vorlagenbasierten Funktionen extrahieren, bereinigen und integrieren Versicherungsunternehmen Daten aus verschiedenen Quellen, um ein einheitliches Datensystem zu erstellen.

Datenextraktion

Astera ReportMiner kann Daten aus verschiedenen Quellen extrahieren, darunter Versicherungsdokumente, Schadensberichte und Datenbanken Dritter.

Versicherungsunternehmen können die codefreie Schnittstelle nutzen, um die Daten zu extrahieren, die für fundierte Entscheidungen erforderlich sind, ohne dass Daten manuell eingegeben oder Informationen transkribiert werden müssen.

Versicherungsunternehmen können davon profitieren ReportMinerDie Funktionen der optischen Zeichenerkennung (OCR) und der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ermöglichen das Extrahieren und Klassifizieren von Daten aus diesen Dokumenten.

OCR kann beispielsweise verwendet werden, um gescannte Bilder von Dokumenten in maschinenlesbaren Text umzuwandeln, während NLP verwendet werden kann, um relevante Informationen wie Policennummern, Kundennamen und Schadensbeträge zu identifizieren.

Durch die Optimierung des Datenextraktionsprozesses mit ReportMiner KI-Erfassungkann die Versicherungsgesellschaft Zeit sparen, Fehler reduzieren und die Datengenauigkeit verbessern.

Datenkonsolidierung

Astera ReportMiner hilft Versicherungsunternehmen, Datensilos zu beseitigen und aus verschiedenen Quellen extrahierte Daten in ein konsolidiertes Repository zu integrieren.

Unternehmen können Daten aus strukturierten und unstrukturierten Quellen wie Dokumenten, Tabellenkalkulationen, Datenbanken und Webseiten aufnehmen und automatisierte ETL-Pipelines erstellen, um sie in einem einzigen Data Warehouse zu konsolidieren.

In dem zuvor erwähnten Szenario beispielsweise ReportMiner kann Daten aus der Datenbank der Underwriting-Abteilung, der Datenbank der Schadensabteilung und der Datenbank der Marketingabteilung extrahieren und in einem einzigen Repository konsolidieren.

Dadurch erhalten Geschäftsanwender einen vollständigen Überblick über ihre Daten und können so fundiertere Geschäftsentscheidungen treffen. Darüber hinaus sparen Mitarbeiter Zeit und Mühe, indem der Datenkonsolidierungsprozess automatisiert wird und Zugriff auf umfassendere Erkenntnisse ermöglicht wird.

Datenqualität

Astera ReportMiner verfügt über erweiterte Datenvalidierungsfunktionen, um Fehler und Inkonsistenzen in Daten zu identifizieren und zu beheben und so die Datenqualität sicherzustellen.

Die Arbeit mit großen Datenmengen kann bei der manuellen Datenbereinigung zeitaufwändig und fehleranfällig sein. In solchen Fällen können Datenvalidierungsregeln besonders nützlich sein.

Beispielsweise kann eine Versicherungsanspruchsdatei Fehler enthalten, darunter Rechtschreibfehler, falsche Formatierung sowie doppelte oder fehlende Werte. Sie können die Datenvalidierungsprüfungen anpassen ReportMiner um diese Fehler und fehlenden Werte zu identifizieren.

Präzise Daten ermöglichen es Versicherungsunternehmen, fundierte Entscheidungen über die Versicherung von Kunden, die Festlegung von Prämien und die Bereitstellung von Versicherungsschutz zu treffen. Dies wiederum kann die Risikobewertung und die Underwriting-Prozesse verbessern.

Astera ReportMiner ist eine ideale Datenextraktions- und Integrationslösung für Versicherungsunternehmen sowie Anbieter, die effektiver mit Versicherungsunternehmen zusammenarbeiten möchten. Wir haben unsere codefreie Lösung entwickelt, um umfangreiche Datenverwaltungsprozesse zu rationalisieren und zu vereinfachen.