MPower：保险理赔处理中的数据分析：趋势与效益（英文版）（3页）.pdf

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MPower：保险理赔处理中的数据分析：趋势与效益（英文版）（3页）.pdf

1、无论是提高理赔流程效率还是提高一致性，理赔组织现在比以往任何时候都更多地转向保险理赔处理中的数据分析，以帮助他们解决最关键的业务挑战。德勤最近的一项研究发现，56%的北美保险业领袖目前正在探索增加数据分析投资的方法。在保险理赔处理中使用数据分析，如果做得好，可以创造各种好处，包括在趋势成为问题之前识别趋势，帮助理赔组织制定数据驱动的业务战略。从建立坚实的基础到建立预测模型，今天有几个关键的分析趋势，表现最出色的索赔组织正在整个行业实施。要建立一个成功的数据分析策略，关键是要有正确的基础，基础是一个数据。历史上，汽车伤亡和工人赔偿行业在数据分析方面采取了以报告为中心的方法，企业用户严重依赖分析师

2、生成报告。传统上，在以报表为中心的系统中，业务用户根据特定的业务问题向分析人员提交报表请求。然后，提取、转换数据，生成报告，并以反应式的方式将其交付给业务用户，而通常不能及时解决关键的业务问题。如上所述，传统的以报表为中心的策略的一个主要问题是，由于分析人员需要在业务用户提交报表请求后执行发现阶段并定位和定义数据，因此会延迟获得结果。预先定义数据有助于消除数据发现的需要，并创建一个组织标准，这意味着跨组织或业务线的任何比较都是公平和有意义的。这种方法不仅允许业务用户在没有分析师的情况下利用按需数据回答问题，还可以将其结果与业务中的其他领域进行比较，并发现改善财务结果和提高运营效率的机会。同时，组织需要小心，不要落入试图“过度标准化”公司业务指标的陷阱。相反，要了解对相关数据有不同定义的领域，并设法定义和记录这些差异。一旦组织有了这些基础，业务用户就可以开始利用预测模型来帮助他们在问题出现之前解决问题。事实上，在米切尔最近进行的一项行业调查中，行业专业人士表示，他们相信预测分析是在未来5至10年内对工人薪酬行业影响最大的顶级技术之一。有了大量传统的分析方法和机器学习和人工智能(ML/AI)的最新发展，这种热情就不足为奇了。事实上，随着数据科学工具集越来越多地为典型组织所使用，未来确实是光明的。

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