Comment l’analyse de données améliore-t-elle le traitement des demandes d’assurance?

L’industrie de l’assurance exige énormément de données. Les assureurs peuvent améliorer le traitement des réclamations en permettant le traitement des réclamations intégré à l’aide de la gestion des données, de la veille économique et de la technologie d’analyse des données. Une telle approche contribue à accroître l’efficacité du traitement des réclamations, ainsi qu’à améliorer leur fonctionnement, car elle permet de réduire les coûts des réclamations et de favoriser la fidélisation et l’acquisition des clients.

Je me permettrais de mettre en évidence, non seulement l’analyse, mais aussi comment la gestion des données et l’analyse peuvent améliorer le traitement des demandes d’assurance. Tout est question de données, structurées et non structurées; parce que l’analyse serait faite en utilisant de mauvaises données, ou sans données, il ne peut pas y avoir d’analyse.

Le traitement des réclamations d’assurance peut s’appuyer sur sept méthodes de gestion et d’analyse des données:

1. Identification de bonnes données et de mauvaises données: Les données générées en raison de divers processus liés à l’assurance tels que les réclamations, les bases de données, les données de listes de fraude, etc., rendent obligatoire l’identification de ce qui est utile et pertinent. S’assurer que les données obtenues à partir de différentes sources sont soumises à un processus de nettoyage des données, puis utilisées pour les étapes ultérieures d’analyse des données. Une activité qui prend du temps si elle est effectuée à l’interne, mais lorsqu’elle est menée par des experts, peut aider à nettoyer la base de données des demandes d’indemnisation, faciliter l’identification des demandes d’indemnisation authentiques et se concentrer sur celles-ci.

2. Identification de la fraude: Beaucoup de réclamations d’assurance faites sont frauduleuses, les identifier avant qu’ils se propagent à différents niveaux et deviennent des coûts irrécupérables à l’entreprise plus tard sous la forme d’énormes paiements, est nécessaire. L’analyse prédictive, avec l’aide de diverses techniques, peut être utilisée pour identifier la fraude à chaque étape du cycle de vie des réclamations d’assurance.

3. Identification des cas de subrogation: La subrogation est le fait d’une partie qui réclame les droits légaux d’une autre partie qu’elle a remboursés pour des pertes. Des analyses sur des données gérées de manière appropriée peuvent être utilisées pour identifier de tels cas à partir des énormes données empilées distribuées sous forme de formulaires, de rapports de police et de notes d’ajusteur. Identifiés à l’aide de recherches textuelles, leur nombre réduit peut aider à maximiser la récupération des pertes.

4. Identification des litiges: Il n’est pas nouveau que plusieurs compagnies d’assurance aient subi des pertes en défendant des réclamations. L’analyse de données sur de bons ensembles de données, précédée par le nettoyage de données de mauvaises données, peut être mise à l’épreuve pour identifier les cas où les demandes sont inclinées vers des poursuites judiciaires. Les entreprises peuvent alors gérer leur personnel de telle sorte que ces réclamations puissent être traitées efficacement et à moindre coût pour les entreprises.

5. Règlement rapide des sinistres: le règlement accéléré est quelque chose que les assureurs doivent respecter pendant les situations d’urgence telles que les catastrophes naturelles. La conduite imprudente de cette activité peut mener à des calculs inexacts et à un paiement en trop au prestataire. Cela s’avère plus dommageable pour l’entreprise lorsque le nombre de revendications à régler est énorme et que le délai est court. Données correctement organisées et gérées, prêtes à être utilisées par les analystes de décision; s’avérera utile pour établir des limites quant à la mesure dans laquelle le paiement peut être effectué. L’externalisation auprès d’un prestataire de services de traitement des réclamations d’assurance expert peut également vous aider à gérer vos temps de cycle pour une résolution plus rapide du problème et une réduction des coûts.

6. Amélioration de la prévision des sinistres: en tirant parti de l’analyse des données provenant des sinistres existants, l’amélioration de la réservation des sinistres et de la prévision des sinistres devient une commodité. Il veillera également à ce que les réserves de trésorerie soient disponibles pour répondre aux réclamations faites dans les temps à venir.

7. Techniques d’exploration de données: Les techniques d’exploration de données peuvent être utilisées pour faire la distinction entre les revendications en fonction de leur complexité et aider à faire en sorte que des experts en la matière soient désignés pour traiter la revendication particulière.

Des produits plus efficaces: Les fournisseurs de services d’assurance devraient exploiter les données pour fournir de nouveaux produits afin de se différencier de la concurrence. L’analyse des données permet aux assureurs de transformer les processus de données et de répondre aux exigences réglementaires en constante évolution. Les analyses de Business Intelligence Insurance font de l’analyse une partie du traitement des réclamations. Comme l’assurance devient une marchandise, il devient plus important pour les transporteurs de se différencier. En ajoutant des analyses aux réclamations, le cycle de vie peut fournir un retour sur investissement mesurable avec des économies de coûts.

Historiquement, leurs données ont été largement fragmentées et sous-utilisées. Grâce aux avancées technologiques, les assureurs peuvent désormais exploiter différents types de données: données machine des serveurs, données sociales Facebook et Twitter, données clickstream des sites Web, journaux vocaux des centres d’appels, données de communication des e-mails, images numériques des drones, des données issues de la télématique, des données générées par les capteurs et l’IoT, des données publiques (par exemple, les réglementations gouvernementales et les informations liées aux litiges) et plus encore. La gestion des données pour l’analyse est un grand défi, mais la confier à un fournisseur expert de solutions de données et d’analyse peut assurément fournir un soutien précieux dans cette direction.

Le progrès de toute entreprise varie en fonction de la qualité supérieure des services que vous fournissez à vos clients. Un service client de premier ordre est important pour augmenter les taux d’acquisition de clients et générer plus de revenus. Cette tendance émergente n’est pas seulement importante pour le secteur de l’assurance mais pour tout le monde. Traitement des réclamations d’assurance est considéré comme l’une de ces activités où le service exceptionnel concerne la rétention des clients ainsi que de générer plus de clients potentiels pour prendre le plan d’assurance de votre organisation, améliorant ainsi la notoriété de la marque et augmenter les parts de marché.

L’utilisation d’une nouvelle stratégie pour améliorer et améliorer le processus de réclamation pourrait améliorer la productivité de l’entreprise. Les techniques les plus efficaces pour stimuler le traitement des réclamations d’assurance consistent à utiliser l’analyse de données pour examiner l’information et l’évaluer afin de prendre une décision éclairée. L’analyse des données joue un rôle important dans le secteur de l’assurance et constitue une excellente méthode d’évaluation des données structurées et non structurées à toutes les étapes du cycle des sinistres pour prendre la décision appropriée, au moment opportun, pour le client approprié. L’utilisation de l’analyse des sinistres permet de transformer le processus de réclamation de plusieurs manières:

• Détecter les revendications authentiques afin de se concentrer sur eux

• L’analyse des sinistres intègre un certain nombre de méthodes qui vous permettent de détecter les activités frauduleuses à chaque étape du cycle de vie des sinistres.

• Analytique vous permet de découvrir des scénarios de subrogation à partir des informations empilées substantielles distribuées sous forme de formulaires, d’enregistrements de police et d’enregistrements d’ajusteurs.

• L’utilisation de l’analyse de données sur l’ensemble de données vous permet de trouver des cas, dans lesquels les réclamations entraîneront probablement des poursuites judiciaires.

• Ils aident à un règlement des sinistres plus rapide

• L’utilisation de l’analyse de données peut permettre de mieux prévoir les pertes et de prévoir les sinistres, sur la base des informations et des données issues des sinistres actuels.

Surtout, les assureurs peuvent certainement améliorer le traitement des sinistres en intégrant le traitement des sinistres à l’aide de la technologie d’analyse de données. Ce type d’approche contribue réellement à améliorer l’efficacité du traitement des réclamations, à améliorer leur fonctionnement, à réduire le coût des réclamations et à fidéliser et fidéliser les clients.

Data Analytics comprend la révision des informations prises en charge par le nettoyage, le changement et la démonstration afin de souligner les données vitales, ce qui vous permet de vous concentrer sur les vrais choix identifiés avec votre entreprise. L’analyse des données est essentielle pour la réussite de votre entreprise, compte tenu de la façon dont il vous informe à la fois sur les portes ouvertes et les chances que votre entreprise est confrontée. Au moment où soigneusement triés, démontrés et exhibés, c’est un outil très utile pour régler les choix au sein de votre association.

L’analyse de données améliore le traitement des réclamations d’assurance en:
· Améliorer les performances d’exploitation
· Fournir un meilleur service aux assurés
· Améliorer votre temps de rotation
· Assurer un haut niveau de précision pendant le traitement

L’analyse de données joue un rôle de plus en plus important dans le traitement des demandes d’assurance.

Salut,

Je vais commencer par les faits.

  • 83% Les assureurs ont cité Advanced Analytics comme une capacité majeure
  • 81% des entreprises prévoient d’augmenter leurs dépenses dans les technologies Big Data
  • Digitalisation de l’assurance – 65% de réduction des coûts (HBR)
  • Assurance axée sur le numérique – réduction de 90% du délai d’exécution (HBR)
  • Intégration numérique – 20% de conversions supplémentaires (HBR)
  • Assureur automobile Digital Only – 30% de réduction des coûts par contrat
  • Programmes d’assurance impliquant des appareils portables – 25% de plus d’affaires
  • Intégration des communautés de clients dans l’offre de support – économies de coûts de 10% à 50%

Comment BI Tools aide

Vente et de distribution

Pour que les compagnies d’assurance réussissent, elles doivent fournir aux commerciaux des informations qui les aident à formuler des recommandations rapides et précises sur place avec les courtiers ou les clients. Les solutions de vente traditionnelles n’étaient pas équipées pour répondre aux besoins d’une équipe de vente mobile, et elles laissent souvent les utilisateurs éprouver des difficultés à trouver des informations détaillées sur les clients individuels ou les prospects dont les professionnels des ventes doivent être efficaces.

Les outils de BI modernes offrent désormais aux commerciaux un accès mobile à des ressources qui stimulent la productivité et donnent aux équipes commerciales une longueur d’avance sur la concurrence.

Détection de fraude

La détection de la fraude est la plus haute priorité pour les professionnels de l’assurance traitant des réclamations. La plupart des solutions de fraude sur le marché aujourd’hui sont fondées sur des règles et, malheureusement, il est trop facile pour les fraudeurs de manipuler et contourner les règles.

D’autre part, l’analyse prédictive utilise une combinaison de règles, la modélisation, la recherche dans les bases de données et les rapports d’exception pour identifier la fraude plus rapidement et plus efficacement à chaque étape du cycle des sinistres.

Souscription et gestion des réclamations

Le processus de réclamation est généralement la plus grande dépense pour un assureur, il est donc essentiel que ce processus soit aussi efficace et efficient que possible. L’exactitude des calculs des souscripteurs est un facteur déterminant du succès de la compagnie d’assurance, et si les calculs ne sont pas précis, l’entreprise court le risque d’être surévaluée par rapport au marché ou même de subir des pertes importantes.

Des analyses puissantes permettent aux souscripteurs d’agir en toute confiance sur des quantités massives de données liées à l’historique de crédit des clients, aux risques, aux informations sur le marché, etc. De plus, l’analyse permet aux experts en sinistre d’évaluer facilement les données critiques liées aux informations sur les polices, aux rapports de police, à la perte, à la fréquence, à la gravité et plus encore.

Customer Insight et gestion

Comme toute industrie, l’assurance évolue constamment et les compagnies d’assurance qui ne parviennent pas à suivre le rythme du changement risquent de réduire leurs marges bénéficiaires et de perdre des parts de marché. Compte tenu des opportunités limitées d’interaction avec les clients, il est particulièrement important que les assureurs tirent le meilleur parti de chaque interaction client. Une façon de garder une longueur d’avance est d’analyser les données pour mieux comprendre les préférences et le comportement des consommateurs. Les profils complets des clients permettent de mieux comprendre les préférences des clients, les styles de vie, les interactions avec les centres d’appels et d’autres caractéristiques clés. Les assureurs peuvent tirer parti de ces données pour fournir des offres et des services hautement pertinents et personnalisés.

Faites-moi savoir si ça aide.

L’analyse de données joue un rôle de plus en plus important dans le secteur de l’assurance. L’assurance est une industrie axée sur les données qui obtient des données à partir d’un certain nombre de sources, des notes manuscrites, des listes de fournisseurs et des informations provenant des systèmes de gestion des réclamations et de la base de données des demandes, etc.

Avec le grand nombre de réclamations, de données clients et de documents à traiter, est-il possible d’évaluer chaque réclamation? Ici, un grand analyste de données peut aider les compagnies d’assurance à traiter ces demandes de manière efficace et précise; Gain de temps, de coûts et d’efforts.

Insurtech secoue l’industrie de l’assurance avec Analytics, en particulier dans le monde des réclamations.

Il existe actuellement, par exemple, un certain nombre d’assureurs peer-to-peer, tels que Friendsurance, Lemonade, InsPeer et InShared. Friendsurance, le plus ancien et le mieux établi, se faufile sur les réseaux sociaux pour permettre aux clients de créer un cercle d’amis réels et virtuels afin de partager les coûts des petites créances et des franchises avec les assureurs traditionnels couvrant les sinistres importants.

Une autre start-up en développement, Teambrella, alimentera son service peer-to-peer par Bitcoin afin de rendre l’assurance “équitable et transparente”. Elle fonctionnera en permettant à chaque membre d’une équipe de déposer des fonds dans un Bitcoin personnel spécial. portefeuille, avec les demandes de remboursement mutuellement remboursées seulement si le coéquipier qui le présente et les trois autres coéquipiers sélectionnés aléatoirement sur huit le signent.

D’autres services innovants d’insurtech incluent une couverture spécifique à un événement ou à un événement. Trōv, par exemple, fournit ce qu’ils appellent «l’assurance intelligente», qui permet aux gens d’assurer «exactement ce qu’ils veulent, quand ils veulent, et aussi longtemps qu’ils le veulent» – entièrement à partir d’une application mobile. Plus précisément, l’application recueille des données sur les biens d’un client et offre une tarification du risque améliorée pour la couverture d’un seul article, de n’importe quelle durée (jusqu’à quelques secondes) et à des niveaux supérieurs pouvant atteindre des centimes, avec des robots de discussion.

Le résultat, selon Scott Walchek, PDG et fondateur de Trōv, est une excellente expérience client: «Aujourd’hui, l’assurance est embourbée par des processus lourds et des formulaires, nécessitant souvent la nécessité de parler directement à une personne. En déplaçant tout le processus vers le téléphone, nous obtenons une assurance aussi simple qu’un achat Amazon en 1 clic. De plus, les réclamations peuvent être aussi simples qu’un échange de messages texte rapide avec le remboursement ou l’expédition d’un article de remplacement qui se passe en quelques minutes – au lieu de jours ou semaines. ”

Si vous voulez en savoir plus sur ce sujet, n’hésitez pas à consulter notre livre blanc.

En gérant de manière proactive les relations clients grâce à l’analyse prédictive, les entreprises peuvent fidéliser leurs clients et augmenter leurs revenus grâce à des opportunités de ventes croisées et de ventes incitatives. L’analyse des clients (analyse approfondie des données en les découpant et les découpant en tranches) donne aux entreprises un aperçu des comportements, des besoins et des préférences des clients qu’elles peuvent appliquer au développement de solides stratégies de vente et de marketing et de rétention.

Voici un livre blanc téléchargeable qui parle de l’utilisation de l’analyse prédictive des données dans le secteur de l’assurance Rétention et croissance de la clientèle grâce à l’analyse prédictive de l’assurance – Fusion Analytics World

L’industrie de l’assurance ne fait pas exception à cette tendance. Le traitement des demandes d’assurance est l’un des trois éléments clés de la chaîne de valeur ajoutée de l’assurance. Une excellente expérience de traitement des réclamations pour les clients peut aider à redéfinir la relation existant entre la compagnie d’assurance et le client. Cela contribuerait à améliorer la fidélisation des clients et à inciter davantage de clients à souscrire une assurance auprès de l’entreprise, ce qui renforcerait leur réputation et leur part de marché. L’un des principaux moyens d’améliorer le traitement des réclamations d’assurance maladie consiste à utiliser des mesures de gestion des données et des analyses pour étudier les données et évaluer celles-ci afin de déterminer leur aptitude au traitement.

La gestion des réclamations avec la technologie moderne, bien qu’elle ne soit pas exigeante en main-d’œuvre, n’a pas éliminé les fuites de réclamations. C’est là que le big data fait son entrée majestueuse. Le Big Data cherche à trouver des liens significatifs entre les fraudeurs et les schémas qui étaient cachés à la méthodologie traditionnelle. Cela a dans une plus large mesure aidé à dénicher de fausses allégations.

Application de l’analyse d’assurance en assurance de dommages:

  • Conception et tarification du produit
  • Souscription
  • Traitement des réclamations
  • Gestion de la relation client
  • Réassurance

Lire la suite -> Analyse de Big Data en assurance

L’analyse dans l’industrie de l’assurance a été marquée comme un changement de paradigme par rapport au système traditionnel de résolution des réclamations d’assurance, en particulier pour les assureurs automobiles. Des tendances météorologiques aux médias sociaux, de nouvelles sources de données pourraient les aider à rationaliser leurs coûts, à mieux cibler les risques qu’ils veulent souscrire, à identifier de nouveaux clients, à prévoir les fraudes ou à identifier les réclamations potentiellement très coûteuses. Cela présente aux assureurs automobiles de créer de nouvelles lignes de produits et d’étendre la croissance au maximum, tout en gardant les fraudeurs à distance. En savoir plus Auto Claims Management Services

Voici quelques domaines où l’analyse peut faire une grande différence:
Fraude – Une réclamation d’assurance sur 10 est frauduleuse. Comment repérez-vous ces derniers avant qu’un paiement lourd soit effectué? La plupart des solutions de fraude sur le marché aujourd’hui sont basées sur des règles. Malheureusement, il est trop facile pour les fraudeurs de manipuler et contourner les règles. D’autre part, l’analyse prédictive utilise une combinaison de règles, la modélisation, l’exploration de texte, les recherches dans les bases de données et les rapports d’exception pour identifier la fraude plus rapidement et plus efficacement à chaque étape du cycle des sinistres.

Subrogation – Les occasions de subro se perdent souvent dans le volume de données – la plupart sous la forme de dossiers de police, de notes d’experts et de dossiers médicaux. L’analyse de texte effectue une recherche dans ces données non structurées pour trouver des expressions qui indiquent généralement un cas subro. En repérant plus tôt les opportunités subro, vous pouvez maximiser la récupération des pertes tout en réduisant les dépenses de perte.

Litiges – Une partie importante du ratio des frais de règlement des pertes d’une société sert à défendre les réclamations contestées. Les assureurs peuvent utiliser l’analytique pour calculer un score de propension au litige afin de déterminer quelles réclamations sont plus susceptibles d’entraîner un litige. Vous pouvez ensuite attribuer ces demandes à des experts en sinistres plus expérimentés qui sont plus susceptibles d’être en mesure de régler les demandes plus rapidement et pour des montants moins élevés.

L’analyse des données améliore le traitement des demandes d’assurance de plusieurs façons:

  1. Vous aide à trouver des activités frauduleuses
  2. Aide à régler un règlement plus rapide
  3. Nous aide à déterminer quelle revendication est complexe
  4. Grâce à l’analyse de données, vous pouvez accélérer votre service, ce qui vous permet de gagner du temps.

Si vous voulez en savoir plus sur ce sujet ou si vous avez des questions concernant le traitement des réclamations d’assurance, n’hésitez pas à contacter

Avec tant de réclamations à gérer, vos propres experts n’ont pas le temps de parcourir toutes ces informations pour évaluer chaque réclamation. Cependant, ils ne pourraient pas le meilleur choix réel s’ils sautent un peu d’information valable. Ce qui signifie que beaucoup de leurs choix proviennent de la rencontre, de la sensation intestinale et de l’information restreinte qui est facilement disponible.
Voici cinq domaines où l’analyse peut faire une grande différence:
1.) Subrogation
2.) Fraude
3.) Règlement
4.) Activité
5.) Litige

Toutes les réponses ici sont dans le traitement réclamé et étrangement aucune mention de la tarification et de la sélection (c.-à-d. Amélioration / augmentation des méthodes actuarielles).

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