Por muitos anos, as seguradoras têm sido informadas de que, quando se trata de dados, quanto mais melhor, e até certo ponto isso é verdade. Tomemos a inteligência artificial (IA) e a subscrição algorítmica (AU), por exemplo; ambas tecnologias dependem da entrada de dados para ajudar a otimizar e automatizar os processos de subscrição; sem elas, simplesmente não podem funcionar eficientemente.
Embora em teoria estas tecnologias sejam desenhadas para facilitar os processos, na realidade o que estamos vendo é uma nova onda de problemas onde as seguradoras estão se afogando em dados, sem nenhuma compreensão da miríade de informação com as quais muitas vezes têm que trabalhar.
O problema que as seguradoras frequentemente têm é que os requisitos de dados não são uniformes e não há solução global para os problemas de dados. Na realidade, a maximização do valor dos dados depende da implementação de um conjunto de soluções que lhe dê flexibilidade para criar uma estratégia dinâmica de dados que responda às necessidades de mudança de seu negócio.
Por mais polêmico que possa parecer, quando se trata de dados, menos é mais. Trata-se da qualidade dos dados sobre a quantidade, e para conseguir isto, as seguradoras precisam de dados que não só sejam devidamente depurados e validados, mas que contenham aquela flexibilidade inata que permite a interoperabilidade em toda a organização e responde a um mundo em mudança.
Durante décadas, a limpeza de dados para modelagem de catástrofes e gerenciamento de exposição tem sido a perdição de muitos subscritores e modeladores de catástrofes, por isso nos propusemos a desenvolver a CAI, uma plataforma de inteligência aumentada de limpeza. Desenhada para ajudar as seguradoras a trabalhar de forma mais inteligente, não mais difícil, a CAI permite que as seguradoras obtenham seus dados de exposição no melhor formato validado possível para apoiar a análise e, portanto, fornecer resultados utilizáveis e sustentáveis como parte de um ecossistema de ferramentas de transformação de dados que apoiam uma estratégia geral de dados.
Desde automatizar a geocodificação e fornecer pistas de auditoria, até identificar novas linhas de seguros e informação de armazenagem, a CAI traça um curso através dos vastos oceanos de dados do SoV. Também ajuda a otimizar processos, manter o fluxo de dados fluindo suavemente e proporcionar melhorias na rentabilidade e na resiliência operacional – a estratégia de dados ideal para qualquer negócio.
Com os dados corretos, as seguradoras podem não apenas citar e processar reclamações mais rapidamente, mas também fornecer informações para otimizar o desempenho, identificar fraudes e explorar as tendências emergentes. Tanto se o caso de uso é o gerenciamento da exposição quanto qualquer outra coisa, os dados devem trabalhar
para você e assim lhe permitir que se concentre em áreas prioritárias do negócio sem distrações desnecessárias. Todas as seguradoras estão em uma jornada para entender que dados possuem, a qualidade desses dados e como acessar às ideias que eles contêm. A qualidade pode ser o rei, no entanto, o mais importante é a coisa certa.
Se você gostaria de saber mais de nossa equipe, ou discutir qualquer um dos assuntos acima, não hesite em contatar conosco.
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