Armazém de dados:
Desbloqueando seus dados

Saiba mais
AI Data Platform for insurance

O que é o data warehouse?

Seus dados são poderosos, mas somente se você realmente puder usá-los.

Os agentes de IA são poderosos, mas somente se tiverem memória.

As seguradoras usam grandes quantidades de dados valiosos, mas a maioria deles não é usada — presas em sistemas complexos, esperando por relatórios que demoram muito para serem gerados. Cada percepção perdida é uma oportunidade perdida de otimizar a subscrição, reduzir fraudes e melhorar os resultados dos sinistros.

Com o Data Warehouse baseado em IA da Inaza, você pode transformar dados brutos em inteligência em tempo real. Armazene todos os dados de sinistros, apólices e subscrições em um hub central e, em seguida, basta fazer uma pergunta para descobrir instantaneamente tendências, riscos e oportunidades.

Seus dados, instantaneamente pesquisáveis e acionáveis

Identifique tendências críticas em sinistros, subscrições e riscos instantaneamente — sem mais dados ocultos, sistemas desconectados ou relatórios lentos que causam oportunidades perdidas e perda de receita.

Desbloqueie insights ocultos

Analise instantaneamente padrões de sinistros, tendências de risco e desempenho de políticas.

Attorney Demands
Obtenha respostas em tempo real

Chega de esperar por relatórios, basta perguntar e obter resultados instantâneos.

New Business in Insurance
Melhore a tomada de decisões

Faça escolhas baseadas em dados sobre estratégias de preços, detecção de fraudes e reivindicações.

Link Data in Insurance
Integre perfeitamente

Conecte-se facilmente com seus sistemas existentes para obter uma única fonte de verdade.

Como as seguradoras usam o data warehouse para obter uma vantagem competitiva

Insurance Insights Icon
“Quais políticas tiveram a maior taxa de perdas no ano passado?”
Analise instantaneamente o desempenho da política e refine as estratégias de preços.
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Quais reclamantes apresentaram mais reclamações nos últimos 6 meses?”
Identifique rapidamente os requerentes de alto risco e os possíveis padrões de fraude.
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“Qual é a tendência nas reivindicações de lesões corporais nos últimos 3 anos?”
Use dados históricos para refinar as avaliações e previsões de risco.

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