Kundenanalyse für die VR Bank
eoda bestimmt mit Data-Mining-Verfahren die Affinität der Kunden für spezielle Beratungsthemen und hilft so, Vertriebsprozesse zu optimieren.
MehrData Science für Versicherer
Vom Claim Management über die Customer Churn Prediction bis hin zur Risikoprüfung: Die Anwendungsfälle in denen Data Science für Versicherer Wissensvorsprünge und damit Wettbewerbsvorteile generieren kann sind vielfältig. Wir sind spezialisiert auf das Thema Data Science und entwickeln seit über 10 Jahren erfolgreich Lösungen zur künstlichen Intelligenz und zum Machine Learning für Versicherungsunternehmen.
Über die Umsetzung von Data-Science-Projekten hinaus unterstützen wir Versicherer beim Aufbau der richtigen IT-Infrastruktur für den professionellen Einsatz von Analytik im streng regulierten Umfeld und versetzen sie mit unseren Data-Science-Trainings in die Lage, eigenständig das vorhandene Datenpotenzial zu erschließen.
Eine Auswahl der Fragen, die wir in unseren Projekten in der Versicherungsbranche beantwortet haben:
Wie lässt sich die Daten-Zentriertheit eines Versicherers erhöhen?
Verteilte Datentöpfe und Silodenken: Entwicklung eines Konzepts zur Schaffung durchgängigerer Daten-Pipelines, der optimalen Verortung von Data Science im Unternehmen und einer starken Datenstrategie.
Wie lassen sich Betrugsversuche frühzeitig erkennen?
Fraud Prevention: Entwicklung eines Algorithmus zur Erkennung von Unregelmäßigkeiten in der Verteilung der Ziffernstrukturen von Abrechnungen mit Warnungsfunktion für die beteiligten Angestellten.
Wie lassen sich KPIs optimal prognostizieren?
Zuverlässige Prognose von wichtigen Unternehmenskennzahlen durch die Kombination verschiedener Analyseverfahren. Anwenderfreundliche Integration der Prognose in eine bestehende App für die zuständigen Mitarbeiter*Innen.
Welcher Kunde ist für ein Versicherungsprodukt besonders affin?
Next-best-offer: Ermittlung eines Affinitäts-Score für jeden Kunden im Hinblick auf sein potenzielles Interesse an einer bestimmten Versicherung. Wissensbasis für den Vertrieb und verbunden mit einer signifikanten Steigerung der Responsequoten.
Wie lässt sich die Kundenbindung systematisch erhöhen?
Customer Churn Prediction: Identifikation von abwanderungswilligen Kunden mittels "Time-to-event"-Analysen, um diese Kunden zielgerichtet und proaktiv mit besseren Angeboten anzugehen.
Wie lassen sich bestehende Analysen operationalisieren?
Evaluierung des Status quo, Konzeptentwicklung und Implementierung einer IT-Umgebung, die sich optimal an die strengen Anforderungen der IT hinsichtlich Betrieb und Sicherheit.
Ausgewählte Referenzprojekte
Prognose von KPIs auf Basis von Zeitreihen für Versicherer
Durch die Unterstützung von eoda kann der Versicherer sein bislang rein deskriptives Reporting um die zuverlässige Prognose der Produktkennzahlen erweitern.
MehrFraud Detection: Betrugsfälle frühzeitig erkennen
Wir haben für einen führenden Dienstleister im Bereich Finance eine Analyse zur Fraud Detection auf Basis des Benford-Gesetzes entwickelt.
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