Ciencia de datos

El alto costo de operación, las reclamaciones fraudulentas, el prolongado proceso de reclamaciones con el constante aumento de las demandas de los clientes y la insatisfacción de los clientes, son sólo algunos de los muchos desafíos del complejo proceso de gestión de reclamaciones. La tercera y última parte de nuestra serie de blogs trata sobre cómo el análisis predictivo puede hacer que este proceso sea más eficiente y rentable.

¿Cotizaciones de seguro adecuadas o justas o competitivas? O incluso mejor, cotizaciones adecuadas, justas y competitivas. Desafiante, pero posible. Descubras cómo puedes hacerlo en la segunda parte de nuestra serie de blogs sobre los seguros.

¿Por qué los seguros son uno de los sectores comerciales más desafiantes? ¿Cuáles son los principales problemas? Cómo los análisis predictivos pueden admitir los tres conceptos más importantes de seguros: fijación de precios, reclamaciones y detección de fraudes. Descúbrelo en nuestra serie de blog de 3 partes sobre los seguros.

Los científicos de datos debaten el uso de diferentes lenguajes para la interacción, el modelado, el análisis y la generación de informes de datos, influenciados por el tamaño y el tipo de datos, la plataforma y los requisitos empresariales. WPS Analytics te permite combinar los lenguajes que deseas en un único programa.

Para completar nuestra reciente serie de blogs sobre la calificación crediticia, aquí hay un breve video que presenta el Módulo de ciencia de datos (MSD) de WPS

Al unir estas piezas anteriores, comenzamos a construir un panorama más amplio del sistema de administración de decisiones empresariales (EDM).

El beneficio real de un cuadro de mandos o una estrategia de crédito sólo es evidente en la implementación.

La estrategia de riesgo de crédito es el proceso que sigue después del desarrollo del cuadro de mandos y antes de su implementación. Nos dice cómo interpretar la puntuación del cliente y cuál sería un tratamiento viable adecuado correspondiente a esa puntuación.

Marco de validación avanzado y administración de datos desequilibrados

¿Segmentación e inferencia de rechazos, o simplificación? ¡Esa es la pregunta!