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보험 사기와의 전쟁 심화

보험사는 매년 보험 사기로 400억 달러의 손실을 입습니다. 복잡한 사기 수법으로 인해 기존에 데이터 하위 세트에 기초하여 탐지하던 방법은 쓸모가 없어졌습니다. Cloudera Enterprise를 사용하면 방대한 과거 보험 급여 청구 데이터를 통합하고, 다른 데이터 소스(예: 손해사정인 청구 메모, 소셜 미디어 콘텐츠, 클릭 스트림, 웹 로그)와의 상관관계를 파악하여 사기를 실시간으로 탐지하고 사기 패턴을 식별할 수 있습니다.

주요 보험사에서 보험 사기 및 데이터 액세스 시간 감소

더욱 높은 재무 수익률을 위한 보험 급여 대위 변제 최적화


위험 노출 완화

수익성 있는 위험 관리는 보험 사업의 핵심입니다. 그러나 많은 사람이 샘플 데이터 세트와 제한된 소스에 기초하여 위험을 평가해서 정확하지 못한 결과를 얻고 손실을 입습니다. 위험과 위험 기반 요금을 정확히 평가하려면 여러 소스에서 방대한 데이터를 분석해야 합니다. Cloudera Enterprise를 사용하면 지리공간정보, 지리위치정보, 웹 로그, 날씨, 교통 데이터 등의 더욱 자세한 데이터 소스를 활용할 수 있습니다. 신뢰할 수 있는 분류를 통해 성장 시장에 진출하고, 더 나은 재해(CAT) 위험 모델을 수립하고, 사이버 보안 등의 새로운 보험 상품을 제공합니다.

SAS와 Cloudera를 사용하여 단축된 시간으로 지능적 결과 도출

Markerstudy 그룹에서 정책 120% 증가


더욱 깊이 있는 고객 통찰 정보로 수익 향상 촉진

고객의 시각은 분산되어 있고 보험은 대체로 상품화되어 있기 때문에 보험사들은 표적화된 경험을 제공하고 고객 충성도와 유지율, 획득률을 높이는 상품을 제공하는 데 어려움을 겪습니다.  Enterprise Data Hub를 사용하면 지리위치, 모바일 앱, 센서, 클릭 스트림, 소셜 미디어, 심리, 과거 및 행동 기록 등의 여러 데이터 소스에서 데이터 간 상관관계를 파악하고 고객에 대한 360도 시각을 얻을 수 있습니다. 깊이 있는 통찰을 통해 상황에 적합한 경험과 표적화 상품을 제공함으로써 고객 전환율과 충성도를 높일 수 있습니다.

Experian, 더욱 깊이 있는 고객 통찰 정보 획득

Western Union의 옴니채널 고객 경험


사용자 기반 보험(UBI)으로 차별화

PAYD(Pay-As-You-Drive)와 PHYD(Pay-How-You-Drive) 등의 제도에서 보험사는 각 보험 가입자의 운전 패턴에서 깊이 있고 정확한 통찰 정보를 얻을 수 있습니다. 그러나 UBI는 대부분 비용이 지나치게 비싸고 운영 및 IT 인프라의 제약으로 인해 지원이 어렵습니다. Cloudera Enterprise를 사용하면 센서 데이터를 비용 효율적으로 저장, 분석함으로써 고객에게 인센티브를 제공하고 고객을 유지할 수 있습니다. 센서 기반 정보와 다른 데이터 소스(예: 교통, 날씨 패턴, 과거 보험 급여 청구, 보험 가입 데이터)의 상관관계를 파악하고 표준 시장 세분화를 넘어선 세밀한 위험 및 가격 모델을 창조할 수 있습니다.

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