Die Optimierung von Schadensrisiken ist einer der entscheidenden Erfolgsfaktoren für Versicherungsgesellschaften. Um in den hart umkämpften Versicherungsmarkt erfolgreich zu bestehen, muss für jeden einzelnen Versicherungsnehmer sein vorhergesagtes Schadensforderungsrisiko mit seinen gegenwärtigen und vorhergesagten Lifetime Value abgewogen werden. Ohne eine Risikoklassifizierung von Kunden hinsichtlich Schadensforderungen oder Betrugsbegehung laufen Versicherungsgesellschaften nicht nur Gefahr Bestandskunden zu verlieren, sondern auch neue „Risikokunden“ zu erwerben. Um den Profit nachhaltig zu steigern, spielt die Verteilung von Echtzeit-Risikoanalysen in Schadensforderungsoperationen eine zentrale Rolle für Versicherer und deren Versicherungsnehmer.
Solvency II
Erkennen Sie mit den Lösungen von SPSS Risiken im Sinne von
Solvency II und identifizieren Sie das Solvenzkapital auf Basis
eines Risikomodells. Eine präzise Ermittlung der Solvabilität
(Eigenmittelausstattung) und ein Risikomanagement in Bezug auf die
spezifischen Geschäftstätigkeiten des Versicherers stellen
hierbei wesentliche Kriterien dar. Ermitteln Sie mit Predictive
Analytics Rückstellungen, Schadensdaten und passend Sie die
Wertansätze flexibel bei Informationsveränderung an.
Produktkalkulation
Entwickeln Sie mit den neuen Informationen eine verlässliche Tarif-
und Risikokalkulation. Bestimmen Sie den optimalen Tarif für klassifizierte
Schäden.
Die Lösungen von SPSS zur Abwicklung von Schadensforderungen helfen Versicherungsgesellschaften diesen Prozess durch kontinuierliche Minimierung von Betrugsrisiken und Schadensforderungen zu optimieren. Verteilen Sie in Echtzeit das Know-how über Risikofälle an Sachverständige oder Betrugsfahnder in Ihrer Organisation. Oder verteilen Sie vorab Risikoanalysen zu Schadensforderungen in Ihren bestehenden Systemen, um Forderungen zu reduzieren und Betrug zu identifizieren.
Verluste aus Schadensforderungen können Versicherungen bei falschem Management ernsthaften Schaden zufügen. Durch eine Integration von SPSS Predictive Analytics in Ihr bestehendes Schadensabwicklungssystem können Sachverständige mit den nötigen Informationen versorgt werden, um Verluste bei risikoreichen Kunden zu minimieren und risikoarme Kunden mit niedrigeren Versicherungsprämien zu belohnen. Klassifizierungen der Risiken bezüglich Forderungen und Vorhersagen der Schadensgröße stehen in Echtzeit zur Verfügung. Damit wird gewährleistet, dass Entscheidungen auf umfassenden Informationen von jedem einzelnen Versicherungsnehmer beruhen und den aktuellen Wert für Ihre Organisation widerspiegeln.
Ein führender europäischer Versicherungsnehmer verwendet SPSS Predictive Analytics in seinem bestehenden Schadensabwicklungssystem. Die Kosten für die Abwicklung der Schadensforderungen sanken um bis zu 40 Prozent bei gleichzeitiger Verdopplung der Betrugsaufdeckung. Echtzeit Risikoeinschätzungen befähigen Versicherer die Abwicklung von Schadensforderungen schnell durchzuführen, die Fahnder für Betrugsfälle auf die Risikofälle der Schadensforderungen zu fokussieren und die Schadensforderungen der risikoarmen Anspruchssteller kulant für zufriedene Versicherungsnehmer zu regulieren.
Fokussieren Sie Ihre Betrugsfahnder auf die Schadensfälle, die am wahrscheinlichten einem Betrug entsprechen. Verwenden Sie mit höchster Flexibilität SPSS Predictive Analytics für Ihr bestehendes Betrugserkennungssystem. Viele andere Betrugserkennungssysteme verlassen sich auf statische Expertenregeln. Die Lösung zur Betrugserkennung von SPSS liefert ein offeneres und adaptiveres System, welches Ihre spezifisches Geschäftwissen in den Analyseprozess mit einbindet, um neue Betrugsmuster zu erkennen und Ihr Geschäft aktuellen Tendenzen stets anzupassen. Das Know-how Ihrer Experten wird somit optimal zur Identifizierung von Dubiosschäden genutzt. Regeln und Klassifizierungen sind flexibel anwendbar und auf den jeweiligen Sachverhalt adaptierbar.
Identifizieren Sie auffälliges Verhalten und Missbrauch von
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