Surmonter les défis liés aux données dans le secteur de l'assurance

Les données sont au cœur de l'industrie de l'assurance. Une grande quantité d'informations est collectée et analysée quotidiennement pour des fins différentes y compris l'évaluation des risques, le développement de produits et la prise de décisions commerciales éclairées. Mais la gestion de ces données peut être un défi de taille, avec des problèmes allant du volume de données aux problèmes de qualité, aux systèmes cloisonnés et aux difficultés d'intégration.

Dans ce blog, nous allons explorer ces défis communs de gestion des données auxquels sont confrontées les compagnies d'assurance. Nous allons continuer à vous présenter Astera ReportMiner, la solution qui peut aider à surmonter ces obstacles.

Défis communs de gestion des données dans le secteur de l'assurance

Données piégées dans des sources non structurées

La gestion du volume considérable de données dispersées dans diverses sources non structurées est l'un des principaux défis de gestion des données dans le secteur de l'assurance. Une compagnie d'assurance peut recevoir des documents de réclamation au format PDF, ce qui rend difficile l'extraction d'informations pertinentes.

Prenons l'exemple d'une compagnie d'assurance qui doit extraire des données d'un grand nombre de documents PDF. Ces documents peuvent inclure des polices d'assurance, des formulaires de réclamation, des dossiers médicaux, etc. Ces PDF peuvent varier en format et en mise en page.

La saisie manuelle des données peut prendre beaucoup de temps, entraînant des retards dans le traitement des réclamations et une augmentation des coûts. De plus, il existe toujours un risque d'erreur humaine, qui peut entraîner un traitement incorrect des assurances.

Données cloisonnées

Les silos de données font référence à la séparation des données en systèmes ou référentiels isolés et déconnectés. Dans le secteur de l'assurance, des silos de données peuvent se produire lorsque différents services ou unités commerciales au sein d'une compagnie d'assurance stockent et gèrent les données de manière indépendante sans les partager avec d'autres parties de l'organisation. Cela peut être un sérieux défi pour l'entreprise.

Par exemple, le service de souscription peut avoir une base de données d'informations sur les titulaires de police, y compris des détails tels que le nom, l'adresse et la couverture de la police. Le service des réclamations peut disposer d'une base de données distincte d'informations sur les réclamations, y compris des détails tels que le type de réclamation, la date à laquelle elle a été déposée et le statut de la réclamation. Le service marketing peut disposer d'une troisième base de données de données client, y compris des détails tels que les données démographiques et l'historique des achats.

Dans ce scénario, les données sont cloisonnées, car elles sont stockées dans des systèmes séparés et ne sont pas facilement accessibles ou utilisables par d'autres départements. Cela peut entraîner des inefficacités, car les employés doivent consacrer du temps et des efforts à la collecte et à l'organisation manuelles des données provenant de plusieurs sources.

De plus, il peut s'avérer impossible d'analyser de manière exhaustive les données provenant de différentes sources. Cela peut entraver la capacité d'obtenir des informations significatives à partir des données

Données inexactes

La qualité et l'exactitude des données sont cruciales dans le secteur de l'assurance, compte tenu de leur impact significatif sur la prise de décision et l'évaluation des risques. Les erreurs, les doublons et les incohérences peuvent compromettre la qualité des données et conduire à des informations incorrectes ou incomplètes.

Prenons l'exemple d'une compagnie d'assurance qui reçoit des données sur les sinistres de plusieurs sources, notamment des assurés, des experts en sinistres et des bases de données tierces.

Une validation et un nettoyage inappropriés des données peuvent entraîner des erreurs ou des incohérences affectant l'exactitude de l'évaluation des risques de l'entreprise. Cela, à son tour, pourrait conduire à des décisions incorrectes telles que la sous-tarification ou le refus de couverture pour certains risques.

Comment ReportMiner peut aider les compagnies d'assurance à relever ces défis liés aux données

Notre solution d'automatisation d'extraction de données sans code, Astera ReportMiner, peut aider les compagnies d'assurance à surmonter ces défis de gestion des données.

En utilisant l'environnement intuitif de glisser-déposer et les capacités basées sur des modèles alimentés par l'IA, les compagnies d'assurance extraient, nettoient et intègrent des données provenant de diverses sources pour créer un système de données unifié.

Extraction De Données

Astera ReportMiner peut extraire des données de diverses sources, y compris des documents d'assurance, des rapports de sinistres et des bases de données tierces.

Les compagnies d'assurance peuvent utiliser l'interface sans code pour extraire les données nécessaires pour prendre des décisions éclairées sans saisie manuelle de données ni transcription d'informations.

Les compagnies d'assurance peuvent tirer parti ReportMinerde reconnaissance optique de caractères (OCR) et de traitement du langage naturel (NLP) pour extraire et classer les données de ces documents.

Par exemple, l'OCR peut être utilisé pour convertir des images numérisées de documents en texte lisible par machine, tandis que le NLP peut être utilisé pour identifier les informations pertinentes telles que les numéros de police, les noms des clients et les montants des réclamations.

En rationalisant le processus d'extraction des données avec ReportMiner's Capture d'IA, la compagnie d'assurance peut gagner du temps, réduire les erreurs et améliorer la précision des données.

La consolidation des données

Astera ReportMiner aide les compagnies d'assurance à éliminer les silos de données et à intégrer les données extraites de diverses sources dans un référentiel consolidé.

Les entreprises peuvent ingérer des données provenant de sources structurées et non structurées, telles que des documents, des feuilles de calcul, des bases de données et des pages Web, et créer des pipelines ETL automatisés pour les consolider dans un entrepôt de données unique.

Par exemple, dans le scénario mentionné précédemment, ReportMiner peut extraire des données de la base de données du service de souscription, de la base de données du service des sinistres et de la base de données du service marketing et les consolider dans un référentiel unique.

En conséquence, les utilisateurs professionnels obtiennent une vue complète de leurs données, ce qui leur permet de prendre des décisions commerciales plus éclairées. Il permet également aux employés d'économiser du temps et des efforts en automatisant le processus de consolidation des données et en donnant accès à des informations plus complètes.

Qualité des données

Astera ReportMiner dispose de capacités avancées de validation des données pour identifier et corriger les erreurs et les incohérences dans les données afin d'assurer la qualité des données.

Travailler avec de gros volumes de données peut prendre du temps et être source d'erreurs lors de l'utilisation du nettoyage manuel des données. Les règles de validation des données peuvent être particulièrement utiles dans de tels cas.

Par exemple, un dossier de réclamation d'assurance peut contenir des erreurs, notamment des fautes d'orthographe, un formatage incorrect et des valeurs en double ou manquantes. Vous pouvez personnaliser les contrôles de validation des données dans ReportMiner pour identifier ces erreurs et valeurs manquantes.

Des données précises permettent aux compagnies d'assurance de prendre des décisions éclairées sur l'assurance des clients, la détermination des primes et la fourniture de la couverture. Ceci, à son tour, peut améliorer les processus d'évaluation des risques et de souscription.

Astera ReportMiner est une solution d'extraction et d'intégration de données idéale pour les compagnies d'assurance ainsi que pour les fournisseurs qui cherchent à travailler plus efficacement avec les compagnies d'assurance. Nous avons conçu notre solution sans code pour rationaliser et simplifier les processus de gestion des données à grande échelle.