Le grandi aziende operanti nel settore assicurativo raccolgono una grande quantità di dati circa le attività e le preferenze dei propri clienti. Le aziende devono convertire tale massa di dati grezzi in informazioni intelligenti relative ai clienti, ai mercati, ed ai concorrenti, in modo da sviluppare nuovi prodotti e servizi che soddisfino le necessità dei clienti. Attraverso il riconoscimento dei pattern nascosti all'interno dei terabyte di dati disponibili, STATISTICA Data Miner consente alle aziende di prevedere i comportamenti e le risposte dei clienti, così come d'identificare eventi oltremodo costosi quali il verificarsi di comportamenti fraudolenti, la non solvibilità, eccetera.      

Aree di Applicazione

Identificazione di fatturazioni false e fraudolenti

Le richieste di risarcimento fraudolenti rappresentano un fattore significativo, che costa alle compagnie assicurative molti miliardi di euro ogni anno. Le perdite dovute a frode sono aumentate drasticamente negli ultimi dieci anni. Nonostante le azioni avviate dalle compagnie assicurative, una grande quantità di frodi rimane non rilevata.

STATISTICA Data Miner aiuta le compagnie assicurative ad anticipare e a rilevare velocemente la frode e a prendere provvedimenti immediati in un'ottica di minimizzazione dei costi. Grazie all'uso di sofisticati strumenti di data mining, sarà possibile monitorare milioni di richieste di risarcimento mediche e quindi individuare gli andamenti e le variazioni più nascoste nelle pratiche di fatturazione, analizzare diversi fattori quali l'attività per regione geografica,  per agente, per parte assicurata, ecc.

Altri Usi

Il modulo di Raggruppamento EM Generalizzato e k-Means di STATISTICA Data Miner può essere impiegato per effettuare una segmentazione dei clienti, attraverso il raggruppamento dell'intera base clienti, identificata sulla base dei diversi fattori demografici e psicografici.

I moduli di regressione sono utilizzati per prevedere una variabile a partire dal valore di una o più variabili. Gli analisti del rischio assicurativo usano la regressione per determinare i valori dei premi; per esempio, il valore medio di una richiesta di risarcimento verrà stimata sulla base di variabili come l'età e il sesso del portatore della polizza.