Financiële producten, zoals verzekeringen en hypotheken ondervinden veel toegevoegde waarde van wiskunde. Het acceptatieproces heeft altijd wel een menselijke factor, maar kan sterk gesteund worden door overzichtelijke historische data en risico voorspellingen. Dit gaat hand in hand met business intelligence, die verscheidene systemen verbindt en de relevante data hieruit distilleert.
Mogelijkheden
Data warehouse/data lake voor het verbinden van verschillende systemen. Haal unieke inzichten en metrieken uit de sterke combinatie.
Beveiliging van data onder GDPR en AVG regels en volgens garanties van marktleiders.
Automatisering acceptatie proces, waaronder de data invoer. Verminder uw backoffice kosten.
Toepassing machine learning of statistische modellen om claims te voorspellen, fraude op te sporen of het acceptatie proces te verbeteren.
Persoonlijke en embedded dashboards die u voor personeel kunt gebruiken of delen met klanten en leveranciers.
Role based access control als interne beveiliging van gevoelige data. U bepaalt precies wie wat kan zien.
Opsporing fraude
Volgens onderzoek wordt er gemiddeld $30 miljard per jaar verloren aan fraude. Hierop werd het team van Remy gevraagd om binnen de verzekeringsmaatschappij potentiële fraudeurs op te sporen. Echter is de data omvang zeer groot en voelde Remy zich al snel overrompeld. Machine learning bood hierin de uitkomst, deze bleek goed in staat te zijn alle semi-gestructureerde en ongestructureerde informatie van nota’s en documenten te analyseren. Het systeem gaf het team een houvast door verdachte activiteiten te markeren en uit te lichten.
SolvX B.V.Klik om te weergeven
© 2021 SolvX, alle rechten voorbehouden.
