Преодоление проблем с данными в страховой отрасли

Данные лежат в основе страховой отрасли. Огромный объем информации собирается и анализируется ежедневно для разные цели включая оценку рисков, разработку продуктов и принятие обоснованных бизнес-решений. Но управление этими данными может оказаться серьезной проблемой: от объема данных до проблем с качеством, разрозненных систем и трудностей интеграции.

В этом блоге мы рассмотрим распространенные проблемы управления данными, с которыми сталкиваются страховые компании. Мы продолжим знакомить вас с Astera ReportMiner, решение, которое поможет преодолеть эти препятствия.

Общие проблемы управления данными в страховой отрасли

Данные, попавшие в неструктурированные источники

Управление огромным объемом данных, разбросанных по различным неструктурированным источникам, является одной из главных проблем управления данными в страховой отрасли. Страховая компания может получать документы претензии в формате PDF, что затрудняет извлечение соответствующей информации.

Рассмотрим страховую компанию, которой необходимо извлечь данные из большого количества PDF-документов. Эти документы могут включать страховые полисы, формы претензий, медицинские записи и многое другое. Эти PDF-файлы могут различаться по формату и макету.

Ввод данных вручную может занять много времени, что приводит к задержкам в обработке претензий и увеличению затрат. Более того, всегда существует риск человеческой ошибки, которая может привести к неправильному оформлению страховки.

Разрозненные данные

Хранилища данных относятся к разделению данных на изолированные и несвязанные системы или хранилища. В страховой отрасли хранилища данных могут возникать, когда разные отделы или бизнес-подразделения страховой компании хранят данные и управляют ими независимо, не передавая их другим частям организации. Это может стать серьезным испытанием для компании.

Например, отдел андеррайтинга может иметь базу данных с информацией о страхователях, включая такие детали, как имя, адрес и покрытие полиса. Отдел претензий может иметь отдельную базу данных с информацией о претензиях, включая такие подробности, как тип претензии, дата ее подачи и статус претензии. Отдел маркетинга может иметь третью базу данных с данными о клиентах, включая такие подробности, как демографические данные и история покупок.

В этом сценарии данные разрознены, поскольку они хранятся в отдельных системах и не могут быть легко доступны или использованы другими отделами. Это может привести к снижению эффективности, поскольку сотрудникам приходится тратить время и усилия на сбор и организацию данных из нескольких источников вручную.

Более того, комплексный анализ данных из разных источников может оказаться невозможным. Это может препятствовать получению значимой информации из данных.

Неточные данные

Качество и точность данных имеют решающее значение в страховой отрасли, учитывая их значительное влияние на принятие решений и оценку рисков. Ошибки, дублирования и несоответствия могут поставить под угрозу качество данных и привести к неправильной или неполной информации.

Например, рассмотрим страховую компанию, которая получает данные о претензиях из нескольких источников, включая держателей полисов, специалистов по урегулированию претензий и сторонние базы данных.

Неправильная проверка и очистка данных могут привести к ошибкам или несоответствиям, влияющим на точность оценки рисков компании. Это, в свою очередь, может привести к принятию неверных решений, таких как занижение цен или отказ в страховании определенных рисков.

Как ReportMiner может помочь страховым компаниям справиться с этими проблемами с данными

Наше решение для автоматизации извлечения данных без кода, Astera ReportMiner, может помочь страховым компаниям преодолеть эти проблемы управления данными.

Используя интуитивно понятную среду перетаскивания и возможности шаблонов на основе искусственного интеллекта, страховые компании извлекают, очищают и интегрируют данные из различных источников для создания единой системы данных.

Извлечение данных

Astera ReportMiner может извлекать данные из различных источников, включая страховые документы, отчеты о претензиях и сторонние базы данных.

Страховые компании могут использовать интерфейс без кода для извлечения данных, необходимых для принятия обоснованных решений, без ручного ввода данных или расшифровки информации.

Страховые компании могут использовать ReportMinerвозможности оптического распознавания символов (OCR) и обработки естественного языка (NLP) для извлечения и классификации данных из этих документов.

Например, OCR можно использовать для преобразования отсканированных изображений документов в машиночитаемый текст, а NLP можно использовать для идентификации соответствующей информации, такой как номера полисов, имена клиентов и суммы претензий.

Оптимизируя процесс извлечения данных с помощью ReportMinerАвтора захват ИИ, страховая компания может сэкономить время, уменьшить количество ошибок и повысить точность данных.

Консолидация данных

Astera ReportMiner помогает страховым компаниям устранить разрозненность данных и интегрировать данные, полученные из различных источников, в консолидированный репозиторий.

Компании могут получать данные из структурированных и неструктурированных источников, таких как документы, электронные таблицы, базы данных и веб-страницы, а также создавать автоматизированные конвейеры ETL для консолидации их в единое хранилище данных.

Например, в сценарии, упомянутом ранее, ReportMiner может извлекать данные из базы данных отдела андеррайтинга, базы данных отдела претензий и базы данных отдела маркетинга и объединять их в единый репозиторий.

В результате бизнес-пользователи получают полное представление о своих данных, что позволяет им принимать более обоснованные бизнес-решения. Это также экономит время и усилия сотрудников за счет автоматизации процесса консолидации данных и предоставления доступа к более полной информации.

Качество данных

Astera ReportMiner имеет расширенные возможности проверки данных для выявления и исправления ошибок и несоответствий в данных для обеспечения качества данных.

Работа с большими объемами данных может занять много времени и привести к ошибкам при ручной очистке данных. Правила проверки данных могут быть особенно полезны в таких случаях.

Например, файл страхового возмещения может содержать ошибки, включая орфографические ошибки, неправильное форматирование, а также повторяющиеся или отсутствующие значения. Вы можете настроить проверки проверки данных в ReportMiner для выявления этих ошибок и пропущенных значений.

Точные данные позволяют страховым компаниям принимать обоснованные решения о страховании клиентов, определении премий и предоставлении покрытия. Это, в свою очередь, может улучшить процессы оценки рисков и андеррайтинга.

Astera ReportMiner — идеальное решение для извлечения и интеграции данных для страховых компаний, а также поставщиков, стремящихся более эффективно работать со страховыми компаниями. Мы разработали наше решение без кода для оптимизации и упрощения крупномасштабных процессов управления данными.