保险公司长期以来一直在努力应对数据孤岛。在正确的时间获取正确的信息是一项挑战。 Cloudera为打破数据孤岛提供了新的范例。

保险公司首次可以混合和分析来自任何数据源，任何数量和所有类型工作负载的数据。保险业正在经历数字化转型，其中大数据，机器学习和物联网正在发挥核心作用。

打击索赔欺诈行为

欺诈每年使该行业损失400亿美元。欺诈手段的复杂性使得基于数据子集的现有检测方法已经过时。

借助Cloudera 企业版产品，您可以整合大量历史索赔数据并与其他数据源相关联，例如理赔员的索赔记录，图像，社交媒体内容，点击流和网络日志数据等等以实时检测欺诈和识别欺诈行为模式。

减少风险

可盈利的风险管理是保险公司业务的核心。然而，大多是根据样本数据集和有限的数据源来评估风险，从而导致不准确和损失。准确评估风险和基于风险的定价需要来自多个数据源的大量数据进行分析。

借助Cloudera企业版，可以利用更多数据源，例如地理空间，地理位置，网络日志，天气和交通数据。可靠的风险分类将使您能够进入增长型市场，创建更好的灾难（CAT）风险模型，并提供新的保险产品，如网络安全。

通过更深入的客户洞察力推动盈利增长

由于对客户和大部分商品化产品的孤岛式视角，保险公司很难提供针对性的体验来提高忠诚度、客户留存率和获客率。通过企业数据中心，可以跨多个数据源关联数据，包括：地理位置，移动应用，传感器，点击流，社交媒体，情感，历史和行为数据，以获得客户的360度视图。通过深入洞察，可以提供上下文关联的体验和有针对性的优惠，从而提高转化率并帮助建立客户忠诚度。

基于使用的保险（UBI）

诸如按驾驶付费Pay-As-Drive（PAYD）和按驾驶模式付费Pay-How-You-Drive（PHYD）等计划使保险公司能够准确，深入地了解各个保单持有人的驾驶模式。然而，由于运营和IT基础设施的限制，许多人的UBI成本过高且难以支持。

借助Cloudera企业版，您可以经济高效地存储和分析传感器数据，以激励和留住客户。可以将基于传感器的信息与其他数据源（例如交通和天气模式，历史索赔和政策数据）相关联，以创建超出标准市场细分的细粒度风险和定价模型。

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