Decanter AI for 保險業

隨著科技、政經環境、人口結構等因素快速變化,保險業必須時刻留意消費者行為的轉變,藉由科技與數據精準追蹤消費者行為,提升服務敏捷度與企業競爭力。利用 Decanter AI 自動化機器學習導入輔助,將能自動抓取各項資料特徵進行分析,預測客戶需求與偏好精準推薦消費者最適合之產品組合,除了大幅降低數據分析複雜程度與資料前處理時間,更相較以往傳統人力推銷來得快速精確,讓您的企業創造實質數位轉型價值。

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保險業痛點

保險公司擁有大量客戶數據,但各項數據間存在諸多差異與影響變因,造成數據轉換商業利用價值難度提升。此外「時間」也是一大考驗:保險案件事發、通報至審理時間不一致,保險公司與理賠人之間資訊差異大導致過度理賠風險,且單靠傳統人力審查難以達到精準行銷與客戶流失預測,種種難題皆提升保險業融合數據科技進行轉型之壓力。

資訊不對等提高過度理賠風險

案件事發到理賠時間差距極長,不實通報無法在第一時間判斷排解,造成過度理賠與審核成本

客戶流失容易缺乏預判能力

客戶聯絡管道有限,難以在合約到期時針對潛在流失客戶進行因應措施提高留存率

案件差異極高難以統籌管理

案件差異過大,需以大量人力逐件服務個別案件,缺乏自動偵測處理能力

客製化訂單需求提高

保單條款與金額客製化挑選成為投保趨勢,需藉由眾多投保人背景要素判斷合理理賠條款

AI in 保險業

藉由 AI 輔助,除了能將企業既有資料進行建模作為精準預判未來之數據基礎,讓案件在初始階段自動化快速處理,大幅降低客戶等候時間與處理成本,亦能利用機器學習判讀客戶風險影響要素提供客製化服務,在優化整體通路流程之餘同時降低承保風險與虛報理賠支出,提高產品差異創造競爭優勢帶動整體獲利率。

案件虛報偵測

篩選謊報案件重要特徵,案件審核時自動計算謊報可能性提出警示,避免保險詐騙

客戶流失預判

結合過往資料判斷未來客戶留存率,即時進行應對

自動化服務

大量資料由人工智慧迅速偵測處理,縮短服務等候時間,加速承保、保單服務與理賠業務流程

客製化保費

將客戶背景資料納入考量因素,自動判讀適合之保險產品與保費,精準提供個人化建議

Decanter AI 產品優勢

自動精準建模

100+ 種演算法,自動找出
最符合疫情時代下的模型

What-if 分析洞察

What-if 模擬分析,提早
洞察消費者行為趨勢

API 串接多端數據

API 串接供應端與需求端數據,
達到及時預測

企業客製化服務

原廠在地客製化服務,提供業界最佳的解決方案

根據需求調整判讀深度

根據不同使用者需求提供不同深度之判讀結果

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