Застраховане

Притъпената конкурентна среда породена от високото ниво на държавни регулации и клаузи, кара компаниите от застрахователния бранш да усвояват data mining техниките доста по-бавно в сравнение с организациите от други сфери на дейност. Все пак, постепенното въвеждане на либерализация и дерегулиращи мерки, насърчават застрахователните компании все повече и повече да възприемат клиентския подход на управление. Използването на Data Mining средства става все по осезаемо.

Компаниите от застрахователната сфера поддържат значителен обем от данни за дейностите и предпочитанията на своите клиенти. Тази информация трябва да се превърне в интелигентност относно клиентите, пазарите и конкуренцията, с цел  посрещане на клиентските нужди. Чрез разпознаване на едва доловими тенденции в терабайти от данни, STATISTICA Data Miner позволява на компаниите да предсказват клиентското поведение и реакции, като идентифицират традиционно трудни за откриване събития: измами, престъпления или несъответствия.

Области на приложения:

Анализ на застрахователни искове

STATISTICA Data Miner помага на потребителите да разберат едва доловими бизнес тенденции в предявените искове, които иначе биха били неуловими. Могат да бъдат използвани OLAP средствата за анализ и drill down детайлизиране за по-добро разбиране на тези тенденции.

Прогнозиране кои клиенти ще закупят нови полици

STATISTICA Data Miner предоставя на застрахователните фирми, отчети, проследмист и анализи с цел идентифициране на тенденции.

Оценка на искове

OLAP може да бъде използван за по-добра оценка на иска, чрез анализиране на исковете по географски региони и клиентска сегментация.

Определяне на карти на поведение на рискови клиенти

Застрахователните компании имат голям обем от данни и информация използвана за оценка на риска. С възможността за анализи на голям обем от данни и откриването на групи от високо рискови клиенти, застрахователите са способни да променят застрахователните премии отразявайки потенциалния риск.

Чрез използване на STATISTICA Data Miner за откриване на трендове и прогнозиране на поведение, компаниите могат също така да идентифицират хора които умишлено лъжат във формулярите и/или са потенциални участници в опасни или нелегални дейности.

Идентифициране на измамни и злоупотребяващи разплащателни практики

Измамният иск е значимо и скъпо притеснение, струващо годишно милиони Евро и активи на застрахователните компании. Загубите поради измами са се повишили значително през последните 10 години. Въпреки предприетите мерки от застрахователните компании, голям обем от измамите все още остават неразкрити.

Друго приложение

STATISTICA Data Miner, модул Асоциативни правила, може да бъде използван за анализ на искови форми, предоставени от пациенти към застрахователните компании. Всеки иск съдържа набор от медицински процедури, извършени по време на прегледа, използвайки Асоциативни правила, застрахователят е способен да открие връзка между медицински процедури, които често се извършват заедно.

Generalized EM and k-Means Clustering модули, Регресионни модели могат да се използват за клиентска сегментация, групиране на клиентите в клъстери , определяне на премии (например: средния размер на застрахователната премия се оценява от променливи като години, пол и т.н.)