Superando desafios de dados no setor de seguros

Os dados estão no centro da indústria de seguros. Uma grande quantidade de informações é coletada e analisada diariamente para propósitos diferentes incluindo avaliação de riscos, desenvolvimento de produtos e tomada de decisões de negócios informadas. Mas gerenciar esses dados pode ser um desafio significativo, com problemas que vão desde o volume de dados até questões de qualidade, sistemas isolados e dificuldades de integração.

Neste blog, exploraremos esses desafios comuns de gerenciamento de dados enfrentados pelas seguradoras. Iremos apresentá-lo a Astera ReportMiner, a solução que pode ajudar a superar esses obstáculos.

Desafios comuns de gerenciamento de dados no setor de seguros

Dados presos em fontes não estruturadas

Gerenciar o grande volume de dados espalhados por várias fontes não estruturadas é um dos principais desafios de gerenciamento de dados no setor de seguros. Uma seguradora pode receber documentos de sinistro em formato PDF, dificultando a extração de informações relevantes.

Considere uma seguradora que precisa extrair dados de um grande número de documentos PDF. Esses documentos podem incluir apólices de seguro, formulários de solicitação, registros médicos e muito mais. Esses PDFs podem variar em formato e layout.

A entrada manual de dados pode ser demorada, resultando em atrasos no processamento de reclamações e aumento de custos. Além disso, há sempre o risco de erro humano, que pode levar ao processamento incorreto do seguro.

Dados isolados

Silos de dados referem-se à separação de dados em sistemas ou repositórios isolados e desconectados. No setor de seguros, os silos de dados podem ocorrer quando diferentes departamentos ou unidades de negócios dentro de uma seguradora armazenam e gerenciam dados de forma independente, sem compartilhá-los com outras partes da organização. Isso pode ser um sério desafio para a empresa.

Por exemplo, o departamento de subscrição pode ter um banco de dados de informações do segurado, incluindo detalhes como nome, endereço e cobertura da apólice. O departamento de sinistros pode ter um banco de dados separado de informações de sinistros, incluindo detalhes como o tipo de sinistro, a data em que foi arquivado e o status do sinistro. O departamento de marketing pode ter um terceiro banco de dados de dados do cliente, incluindo detalhes como dados demográficos e histórico de compras.

Nesse cenário, os dados são isolados, pois são armazenados em sistemas separados e não são facilmente acessíveis ou utilizáveis ​​por outros departamentos. Isso pode levar a ineficiências, pois os funcionários devem gastar tempo e esforço coletando e organizando dados manualmente de várias fontes.

Além disso, pode não ser possível analisar dados de diferentes fontes de forma abrangente. Isso pode prejudicar a capacidade de obter insights significativos dos dados

dados imprecisos

A qualidade e a precisão dos dados são cruciais na indústria de seguros, dado o seu impacto significativo na tomada de decisões e na avaliação de riscos. Erros, duplicações e inconsistências podem comprometer a qualidade dos dados e levar a insights incorretos ou incompletos.

Por exemplo, considere uma seguradora que recebe dados de sinistros de várias fontes, incluindo segurados, reguladores de sinistros e bancos de dados de terceiros.

Validação e limpeza inadequadas de dados podem resultar em erros ou inconsistências que afetam a precisão da avaliação de risco da empresa. Isso, por sua vez, pode levar a decisões incorretas, como subestimar ou negar cobertura para certos riscos.

Como funciona o dobrador de carta de canal ReportMiner pode ajudar as seguradoras a lidar com esses desafios de dados

Nossa solução de automação de extração de dados sem código, Astera ReportMiner, pode ajudar as seguradoras a superar esses desafios de gerenciamento de dados.

Usando o ambiente intuitivo de arrastar e soltar e recursos baseados em modelo com tecnologia AI, as seguradoras extraem, limpam e integram dados de várias fontes para criar um sistema de dados unificado.

Extração de dados

Astera ReportMiner pode extrair dados de várias fontes, incluindo documentos de seguros, relatórios de sinistros e bancos de dados de terceiros.

As seguradoras podem usar a interface sem código para extrair os dados necessários para tomar decisões informadas sem entrada manual de dados ou transcrição de informações.

As seguradoras podem aproveitar ReportMinerrecursos de reconhecimento óptico de caracteres (OCR) e processamento de linguagem natural (NLP) para extrair e classificar dados desses documentos.

Por exemplo, o OCR pode ser usado para converter imagens digitalizadas de documentos em texto legível por máquina, enquanto o NLP pode ser usado para identificar informações relevantes, como números de apólices, nomes de clientes e valores de sinistros.

Ao simplificar o processo de extração de dados com ReportMiner'S captura de IA, a seguradora pode economizar tempo, reduzir erros e melhorar a precisão dos dados.

Consolidação de dados

Astera ReportMiner ajuda as seguradoras a eliminar silos de dados e integrar dados extraídos de várias fontes em um repositório consolidado.

As empresas podem ingerir dados de fontes estruturadas e não estruturadas, como documentos, planilhas, bancos de dados e páginas da Web, e criar pipelines ETL automatizados para consolidá-los em um único data warehouse.

Por exemplo, no cenário mencionado anteriormente, ReportMiner pode extrair dados do banco de dados do departamento de subscrição, do banco de dados do departamento de sinistros e do banco de dados do departamento de marketing e consolidá-los em um único repositório.

Como resultado, os usuários corporativos obtêm uma visão completa de seus dados, permitindo-lhes tomar decisões de negócios mais informadas. Ele também economiza tempo e esforço dos funcionários automatizando o processo de consolidação de dados e fornecendo acesso a insights mais abrangentes.

Qualidade de dados

Astera ReportMiner possui recursos avançados de validação de dados para identificar e corrigir erros e inconsistências nos dados para garantir a qualidade dos dados.

Trabalhar com grandes volumes de dados pode ser demorado e sujeito a erros ao usar a limpeza manual de dados. As regras de validação de dados podem ser particularmente úteis nesses casos.

Por exemplo, um arquivo de reivindicação de seguro pode conter erros, incluindo erros de ortografia, formatação incorreta e valores duplicados ou ausentes. Você pode personalizar as verificações de validação de dados em ReportMiner para identificar esses erros e valores ausentes.

Dados precisos permitem que as seguradoras tomem decisões informadas sobre o seguro de clientes, determinação de prêmios e fornecimento de cobertura. Isso, por sua vez, pode melhorar a avaliação de riscos e os processos de subscrição.

Astera ReportMiner é uma solução ideal de extração e integração de dados para seguradoras, bem como para fornecedores que buscam trabalhar de forma mais eficaz com seguradoras. Projetamos nossa solução sem código para agilizar e simplificar os processos de gerenciamento de dados em grande escala.