Grazie ad Isaac per le compagnie assicurative, tutto è possibile: puoi ottenere una visione olistica dei tuoi clienti e dei dispositivi connessi, per una migliore comprensione di ogni situazione. Le compagnie assicurative possono così offrire servizi personalizzati migliorando la customer experience e proponendo polizze assicurative migliori.
Isaac permette di applicare il Machine Learning e l’analisi predittiva sui dati a disposizione della compagina assicurativa, al fine di individuare un numero maggiore di richieste di indennizzo fraudolente o non valide. Grazie ad avvisi in tempo reale all’ingresso dei dati delle richieste di indennizzo, è possibile svolgere su di esse indagini speciali o analisi, seguendo un ordine di priorità in base al rischio di frode che presentano.
Con Isaac è possibile stabilire algoritmi che permettano di identificare fenomeni ad alto rischio, come epidemie di malattie o condizioni climatiche avverse, inviando alert dai dispositivi connessi, fornendo avvisi tempestivi che aiutano I clienti a proteggere se stessi e le loro proprietà.
Una compagnia di assicurazione auto può fornire servizi migliori informando in tempo reale il conducente quando, ad esempio una forte tempesta influisce su un particolare tratto di strada e poi suggerisce percorsi alternativi meno rischiosi
Le compagnie assicurative interagiscono con i clienti attraverso molteplici canali, per questo le interazioni dei clienti, i dati relativi alle lamentele e richieste risiedono in db diversi.
Raccogliere e gestire dati provenienti dai dispositivi IoT attraverso Isaac permette alle compagnie assicurative di avere una visione olistica dei comportamenti dei propri clienti e permette di applicare algoritmi predittivi al fine di offrire ai clienti polizze personalizzate e migliorare il proprio business.
Con Isaac, le compagnie assicurative possono catturare e memorizzare tutti i dati relativi alla guida provenienti dai sensori, ed elaborare set enormi di dati in metà del tempo rispetto ad altri sistemi presenti sul mercato. Applicando a questi dati l’analisi predittiva è possibile premiare i driver in base allo stile di guida utilizzando dati reali anziché ipotesi basate su età, tipo di auto, posizione e storia precedente.
Anche nella gestione del cliente l’analisi e la gestione dei dati ricoprono un ruolo importante. Le tecniche di data mining possono raggruppare e dare priorità alle diverse richieste dei clienti, al fine di assegnarle all’operatore di customer care più adatto a quel tipo di richiesta. Ciò consente alle compagnie assicurative di risparmiare una significativa quantità di tempo e di abbattere quindi i costi di gestione.
