बीमा वर्ग के अनुसार लॉस रेशियो
मोटर, दायित्व (लायबिलिटी), संपत्ति, स्वास्थ्य और अन्य बीमा वर्गों के क्लेम-से-प्रीमियम अनुपात, पिछली अवधियों से तुलना के साथ, ताकि बदलाव लाने वाला वर्ग साफ़ दिखे।
- उद्योग
- वित्त, बीमा और रियल एस्टेट
- बीमा
बीमा
जानिए आपके लॉस रेशियो के पीछे क्या है —
जानिए आपके लॉस रेशियो के पीछे क्या है —
तिमाही बंद होने से पहले।
TURBOARD प्रीमियम, क्लेम, पुनर्बीमा और एजेंसी डेटा को एक गवर्न किए गए मॉडल में लाता है, ताकि लॉस रेशियो केवल एक्चुरियल रिपोर्ट में नहीं, बल्कि हर महीने बीमा वर्ग, एजेंसी और क्षेत्र के अनुसार दिखाई दे।
चुनौती
कुल मिलाकर अच्छा लॉस रेशियो उस बीमा वर्ग को छिपा सकता है जो आपका मुनाफ़ा घटा रहा है।
बीमा कंपनियों को किसी बिगड़ते बीमा वर्ग का पता आमतौर पर दो में से एक तरीक़े से चलता है: तिमाही के अंत की एक्चुरियल समीक्षा में, या क्लेम में अचानक उछाल से। दोनों ही स्थितियों में तब तक मार्जिन जा चुका होता है। प्रीमियम उत्पादन, क्लेम फ़ाइलें, पुनर्बीमा सेशन और एजेंसी कमीशन, सभी अलग-अलग सिस्टम में रहते हैं, और उन्हें बीमा वर्गों और एजेंसियों में समेकित करने का काम स्प्रेडशीट पर छोड़ दिया जाता है।
TURBOARD इन स्रोतों को एक बार जोड़ता है और लॉस रेशियो, क्लेम आवृत्ति, प्रति क्लेम औसत लागत और नवीनीकरण दर हर बार समान परिभाषाओं से निकालता है। अंडरराइटिंग, क्लेम और डिस्ट्रीब्यूशन टीमें एक ही मॉडल देखती हैं, जो बीमा वर्ग, एजेंसी, क्षेत्र और पॉलिसी प्रकार के अनुसार विभाजित है, इसलिए बढ़ते लॉस रेशियो के कारणों तक तब पहुँचा जा सकता है जब कार्रवाई का समय बाक़ी हो।
500K+बिज़नेस उपयोगकर्ता TURBOARD के साथ काम करते हैं
2004 सेएंटरप्राइज़ BI इंजीनियरिंग, शिकागो में स्थापित
क्लाउड या ऑन-प्रिमाइसAI समेत पूरी तरह ऑन-प्रिमाइस डिप्लॉयमेंट
पेटेंटेडBI तकनीक, जिसमें एक स्वीकृत अमेरिकी पेटेंट शामिल है
लाइव JAS डेमो
बीमा वर्ग और एजेंसी के अनुसार लॉस रेशियो विश्लेषण
प्रीमियम उत्पादन बनाम लॉस रेशियो, एजेंसी तुलना और बीमा वर्ग × क्षेत्र लॉस रेशियो मैट्रिक्स एक ही स्क्रीन पर। देखिए कि JAS, JAS Explain के साथ, कैसे समझाती है कि एक एजेंसी का लॉस रेशियो क्यों बढ़ा, और फिर एक ही अनुरोध से क्लेम के कारकों और घटते नवीनीकरण पर मूल-कारण डैशबोर्ड बनाती है।
आपके ब्राउज़र में चलने वाला एक इंटरैक्टिव TURBOARD + JAS परिदृश्य। नमूना डेटा।
इसे अपने डेटा के साथ देखिए →
आप क्या कर सकते हैं
अंडरराइटिंग, क्लेम और डिस्ट्रीब्यूशन एक ही मॉडल में
एजेंसी और चैनल प्रदर्शन
हर एजेंसी, ब्रोकर और चैनल का प्रीमियम उत्पादन, लॉस रेशियो और नवीनीकरण दर साथ-साथ, और कंडीशनल फ़ॉर्मैटिंग से कमज़ोर प्रदर्शन करने वालों को उभारकर।
क्लेम आवृत्ति और औसत लागत
आवृत्ति, औसत लागत, कारण और सेगमेंट के अनुसार क्लेम का विश्लेषण, पिछले वर्ष की इसी अवधि से Vis-a-Vis तुलना के साथ।
क्षेत्रीय जोखिम मानचित्र
GIS-S मॉड्यूल के साथ मानचित्रों पर क्षेत्र के अनुसार प्रीमियम और क्लेम का वितरण, जो दिखाता है कि एक्सपोज़र और नुकसान कहाँ केंद्रित हैं।
प्रीमियम उत्पादन के रुझान
वृद्धि लक्ष्यों के मुक़ाबले बीमा वर्ग और चैनल के अनुसार मासिक, तिमाही और वार्षिक प्रीमियम, पॉलिसी डेटा के साथ रिफ़्रेश होते हुए।
नवीनीकरण और प्रतिधारण
एजेंसी, उत्पाद और सेगमेंट के अनुसार नवीनीकरण दर और पोर्टफ़ोलियो से ग्राहकों का छूटना, ताकि प्रतिधारण की समस्याएँ आय विवरण तक पहुँचने से पहले दिखें।
चुनौतियाँ और समाधान
बीमा रिपोर्टिंग कहाँ पिछड़ती है — और TURBOARD कैसे मदद करता है
?बिखरा हुआ डेटा
प्रीमियम, क्लेम, पुनर्बीमा और एजेंसी डेटा अलग-अलग सिस्टम में हैं, और समेकन में कई दिन का स्प्रेडशीट काम लगता है।
✓एक बीमा मॉडल
सभी स्रोत BI के भीतर ETL के साथ एक गवर्न किए गए मॉडल में आते हैं, इसलिए आँकड़े हर बार एक ही तरीक़े से समेकित होते हैं।
?लॉस रेशियो बहुत देर से दिखता है
बीमा वर्ग के अनुसार लॉस रेशियो तिमाही रिपोर्टों में ही साफ़ होता है, जब प्राइसिंग या अंडरराइटिंग बदलने में बहुत देर हो चुकी होती है।
✓बीमा वर्ग के अनुसार मासिक दृश्यता
बीमा वर्ग, एजेंसी और क्षेत्र के अनुसार लॉस रेशियो डेटा के साथ रिफ़्रेश होते हैं, और शेड्यूल्ड रिपोर्टें सीमा के उल्लंघन ज़िम्मेदार लोगों तक भेजती हैं।
?एजेंसी गुणवत्ता अस्पष्ट
यह साफ़ नहीं होता कि कौन-सी एजेंसियाँ लाभदायक पोर्टफ़ोलियो बनाती हैं और कौन-सी लॉस रेशियो बढ़ाती हैं।
✓एजेंसी तुलना
हर एजेंसी का प्रीमियम, लॉस रेशियो और नवीनीकरण दर, रैंकिंग और रुझान के साथ, और साथ-साथ व्यू के लिए पेटेंटेड डैशबोर्ड क्लोनिंग।
?मूल कारण के लिए विशेषज्ञ चाहिए
लॉस रेशियो क्यों बढ़ा, इसका जवाब देने के लिए कई रिपोर्टें और एक विश्लेषक का समय लगता है।
✓JAS से पूछिए
JAS Explain से डैशबोर्ड की व्याख्या मिलती है, और JAS सामान्य भाषा के अनुरोध से सेगमेंट, बीमा वर्ग और क्षेत्र के अनुसार ड्रिल-डाउन बनाती है।
JAS · Just Ask Simply
पूछिए कि लॉस रेशियो क्यों बदला — और बदलाव कहाँ से आया
TURBOARD में इनबिल्ट एआई सहायिका JAS उसी गवर्न किए गए मॉडल से जवाब देती है जिसका उपयोग आपकी रिपोर्टें करती हैं। सामान्य भाषा में पूछिए: वह संबंधित डेटा ढूँढ़ती है, चार्ट बनाती है और समझाती है कि किस बीमा वर्ग, सेगमेंट या क्षेत्र के कारण बदलाव आया। पॉलिसी और क्लेम डेटा सुरक्षित रहता है: TURBOARD और JAS आपकी पसंद के भाषा मॉडल के साथ पूरी तरह ऑन-प्रिमाइस चल सकते हैं।
JAS की क्षमताएँ देखिए →JJASआप ये सवाल पूछ सकते हैं
- मोटर बीमा वर्ग में सबसे अधिक लॉस रेशियो वाली पाँच एजेंसियाँ कौन-सी हैं?
- पिछले छह महीनों में इस एजेंसी का लॉस रेशियो क्यों बढ़ा?
- क्षेत्र के अनुसार क्लेम आवृत्ति की तुलना पिछले वर्ष की इसी अवधि से कीजिए।
- शीर्ष दस एजेंसियों के लिए बीमा वर्ग के अनुसार नवीनीकरण दरें दिखाइए।