保险公司正面临越来越多的意外业务中断的挑战，因为它们难以提供高质量的客户体验，并推动盈利. 在数字化转型时代采用正确的数据驱动技术对财产和意外险至关重要(P&C，保险，人寿保险和非人寿保险，以及 纳税人 同样，以确保以精简的方式处理索赔, 业务优化, 快速的欺诈检测, 风险和损失评估, 和客户保留.
随着时间和技术的发展，欺诈活动越来越多, 保险公司必须围绕预测模型部署新的反欺诈策略，保持领先一步, 链接分析, 异常报告, 和人工智能. 来自客户和第三方系统的PDF或文本报告的原始数据可以促进像双倍支付这样的常见方案, 重复索赔提交, 保费和资产转移, 费大量生产, 以及其他类型的欺诈.
为了打击欺诈行为，巴黎人官方app帮助运营商:
从监管和政策变化到新的债务, 破坏性的世界事件正在一夜之间改变风险评估和损失分析, 这使得简化承保和精算过程变得比以往任何时候都重要. 可重复的数据转换、机器学习和人工智能(MLAI)为确定一般风险和新投保人的风险提供了巨大的机会，以确保稳健的投资.
随着越来越多的企业使用机器人处理自动化(RPA)来更好地运作和评估效率差距, 要充分实现它的好处还存在障碍. 巴黎人官方app®®君主 通过使用能够确保满足最终用户需求的标准化报告格式的模型，自动化可重复的数据转换过程，补充RPA计划, 赶出效率低下, 减少成本和精力.
数字化转型迫使保险公司和代理商在保险流程的每个环节迅速响应客户的期望. 从购物到按需服务, 客户现在期望的是闪电般的速度, 个性化的, 和高质量的体验. 通过利用跨所有通道和用户接触点的可重复数据整理, 您可以细化拓展计划并定制策略以满足确切的需求.
Financial fraud takes countless forms and involves many different aspects of business including; insurance and government benefit claims, 零售回报, 信用卡购买, 谎报和瞒报税务信息的, 还有抵押贷款和消费贷款申请.
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Genworth Global Mortgage 保险 (GMI)用Altair Knowledge Studio和文本挖掘概述了他们的机器学习之旅.
作为一个成长中的组织, 开普敦地区卫生系统(Cape Regional Health System)努力从不同的数据库和患者记录报告中收集信息, 保险供应商和其他组织的综合业务分析为管理团队.
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