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29 avril | 11 h HP

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Catégorie: Assurance et santé

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Extraction de données d'assurance : un guide détaillé

Les assureurs évoluent dans un secteur où les données sont très nombreuses et doivent travailler quotidiennement avec une grande variété de données provenant de différentes sources. Ces données guident les assureurs dans des processus tels que la gestion des sinistres, la souscription, la gestion des polices, l’évaluation des risques et la conformité. Optimiser l’extraction des données d’assurance…

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Révolutionner la conformité réglementaire des assurances grâce à l'extraction de données alimentée par l'IA

Dans le monde complexe de l’assurance, naviguer dans le dédale des réglementations, des parties prenantes et des produits peut s’avérer une tâche ardue. La conformité réglementaire est une priorité absolue, mais le volume considérable de données impliquées peut rendre leur gestion fastidieuse. Ce…

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

Les données sont au cœur du secteur de l’assurance. Une grande quantité d'informations est collectée et analysée quotidiennement à différentes fins, notamment l'évaluation des risques, le développement de produits et la prise de décisions commerciales éclairées. Mais la gestion de ces données peut constituer un défi de taille,…

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Guide du débutant sur l'entrepôt de données médicales

Les établissements de santé gèrent de nombreuses données provenant de différents domaines, tels que les dossiers des patients, les informations médicales, les détails des traitements et la facturation. Ces données sont souvent stockées dans des systèmes de gestion cloisonnés et sous différents formats. La centralisation et l'organisation de ces informations leur permettent de mieux gérer les données.

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