从监管和政策变化到新责任，极具破坏性的全球事件会在一夜之间改变风险评估和损失分析，这使得简化承保和精算流程变得比以往任何时候都更加重要。 可重复的数据转换、机器学习和人工智能 (MLAI) 在确定一般风险和新投保人的风险方面带来了新机会，有助于确保稳健投资。

• 除了通过 Excel 或半结构化数据进行解析之外，还可以快速精确地比较不同的保单和索赔数据。
• 在自助服务式的无代码环境中编译可指示和衡量责任的孤岛式数据源，消除手动、容易出错的工作流程。
• 将预测分析应用于过去的赔付趋势，以确定适当的费率和准备金以及整体风险管理规划。

虽然越来越多的企业使用机器人处理自动化 (RPA) 来更好地实现操作和评估效率差距，但在充分实现其优势方面仍然存在障碍。 Norria Monarch 与 RPA 计划相互补充，使用可确保标准化报告格式的模型来自动完成可重复的数据转换过程，从而满足最终用户的要求，消除低效率，降低成本和工作量。

• 简化数据工作流程并创建共享受管理的资产，为进一步分析做好准备，例如计算保费和检测欺诈。
• 混合索赔申请人的数据以发现复杂的模式、趋势和异常，实施 RPA 以进行索赔比较和自动裁定。
• 跨地域和部门连接数十个应用程序和数据库，以尽可能减少对账时间并实现财务报告标准化。

数字化转型迫使保险公司和代理人需要在保险流程的各个环节快速响应客户预期。 从购买到按需服务，客户现在期待闪电般快速、个性化和高质量的体验。 通过使用所有跨渠道和用户接触点的可重复数据整理，您可以完善外展活动，并定制保单以满足具体需求。

• 根据历史客户和人口统计数据以及行为趋势，优化客户外展并定制保单，以提供个性化体验。
• 通过支持 AI 的客户体验洞察和及早识别导致客户流失的迹象，预测退保风险。
• 根据可控变量和不可控变量的变化对方案执行测试，进而部署策略，使用合适的信息并通过适当的渠道引起相应受众的注意。
• 在机器学习模型中，采用自动化的重复流程，以预测营销活动的成功率。