Microsoft Power Automate für eine Versicherung

Die vorliegende Fallstudie skizziert die Bedeutung bei einer Versicherung, eine umfassende Analyse für die Ursachen von Versicherungsschäden

Datenintegration
Präventionsmaßnahmen

Ausgangssituation

Eine Versicherungsgesellschaft musste die Ursachen von Versicherungsschäden analysieren, um die Risikomanagementprozesse zu verbessern. Die Daten zu den Versicherungsschäden lagen in verschiedenen Formaten und Systemen vor.

Ausgangssituation

Eine Versicherungsgesellschaft musste die Ursachen von Versicherungsschäden analysieren, um die Risikomanagementprozesse zu verbessern. Die Daten zu den Versicherungsschäden lagen in verschiedenen Formaten und Systemen vor.

Nach einem Strategiegespräch mit mir entwickelte ich passgenaue Strategien und Maßnahmen, die zu dem nachhaltigen Erfolg führten. Diese finden Sie im Folgenden aufgelistet.

Unser Strategischer Ansatz und Lösung

Unser Strategischer Ansatz und Lösung

Nach einem Strategiegespräch mit mir entwickelte ich passgenaue Strategien und Maßnahmen, die zu dem nachhaltigen Erfolg führten. Diese finden Sie im Folgenden aufgelistet.

Datenintegration

Implementierung einer Datenintegrationslösung, um alle Daten zu Versicherungsschäden aus verschiedenen Quellen in einem zentralen System zusammenzuführen.

Die Daten aus allen Systemen werden in einem einheitlichen Format verfügbar gemacht.
Die Redundanzen und Inkonsistenzen in den Daten werden reduziert.
Die Datenqualität wird verbessert.

Datenanalyse

Einführung von Data-Mining- und Machine-Learning-Technologien zur Analyse der Daten zu Versicherungsschäden und zur Identifizierung von Mustern und Trends.

Die Hauptursachen von Versicherungsschäden können identifiziert werden.
Die Risikofaktoren für Versicherungsschäden können besser bewertet werden.
Die Prämienkalkulation kann präziser gestaltet werden.

Präventionsmaßnahmen

Entwicklung und Implementierung von Präventionsmaßnahmen auf Basis der gewonnenen Erkenntnisse aus der Datenanalyse.

Die Wahrscheinlichkeit von Versicherungsschäden kann reduziert werden.
Die Schadenssumme kann gesenkt werden.

Aussagekräftige Ergebnisse

Die Implementierung meiner Maßnahmen führte zu überzeugenden Ergebnissen für eine Versicherung:

Reduzierung der Schadenssumme

Die Implementierung der neuen Lösung führte zu einer Reduzierung der Schadenssumme um 10%.

Die Versicherungsgesellschaft kann Kosten einsparen.
Die Profitabilität der Versicherungsgesellschaft wird gesteigert.
Die Kunden profitieren von niedrigeren Prämien.

Identifizierung der Hauptursachen von Versicherungsschäden

Durch die Datenanalyse konnten die Hauptursachen von Versicherungsschäden identifiziert werden.

Die Versicherungsgesellschaft kann die Risikomanagementprozesse verbessern.
Die Präventionsmaßnahmen können gezielter eingesetzt werden.
Die Kundenzufriedenheit kann durch die Vermeidung von Schäden gesteigert werden.

Verbesserte Risikoprädiktion

Die Datenanalyse ermöglichte eine verbesserte Risikoprädiktion.

Die Versicherungsgesellschaft kann die Prämienkalkulation präziser gestalten.
Das Risiko von Underwriting-Fehlern wird reduziert.
Die Wettbewerbsfähigkeit der Versicherungsgesellschaft wird gestärkt.

Aussagekräftige Ergebnisse

Die Implementierung meiner Maßnahmen führte zu überzeugenden Ergebnissen für eine Versicherung:

Reduzierung der Schadenssumme

Die Implementierung der neuen Lösung führte zu einer Reduzierung der Schadenssumme um 10%.

Die Versicherungsgesellschaft kann Kosten einsparen.
Die Profitabilität der Versicherungsgesellschaft wird gesteigert.
Die Kunden profitieren von niedrigeren Prämien.

Identifizierung der Hauptursachen von Versicherungsschäden

Durch die Datenanalyse konnten die Hauptursachen von Versicherungsschäden identifiziert werden.

Die Versicherungsgesellschaft kann die Risikomanagementprozesse verbessern.
Die Präventionsmaßnahmen können gezielter eingesetzt werden.
Die Kundenzufriedenheit kann durch die Vermeidung von Schäden gesteigert werden.

Verbesserte Risikoprädiktion

Die Datenanalyse ermöglichte eine verbesserte Risikoprädiktion.

Die Versicherungsgesellschaft kann die Prämienkalkulation präziser gestalten.
Das Risiko von Underwriting-Fehlern wird reduziert.
Die Wettbewerbsfähigkeit der Versicherungsgesellschaft wird gestärkt.

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Hallo, mein Name ist Valery, ich bin ein Business Intelligence & Automation Entwickler mit 6 Jahren Erfahrung in der Arbeit mit Microsoft Technologie.

Ich liebe Daten, Analysen, Audits und vor allem liefere ich Leistung. Deshalb konzentriere ich mich auf das, was für mich wichtig ist – maßgeschneiderte Top-Notch-Services, für Sie und Ihre Kunden.

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