Tỷ lệ tổn thất theo nghiệp vụ
Tỷ lệ bồi thường trên phí bảo hiểm của các nghiệp vụ xe cơ giới, trách nhiệm, tài sản, sức khỏe và các nghiệp vụ khác, so sánh với các kỳ trước để nghiệp vụ gây ra biến động hiện rõ.
TURBOARD đưa dữ liệu phí bảo hiểm, bồi thường, tái bảo hiểm và đại lý vào một mô hình được quản trị, để tỷ lệ tổn thất hiện rõ theo nghiệp vụ, đại lý và khu vực mỗi tháng, chứ không chỉ trong báo cáo định phí.
Doanh nghiệp bảo hiểm thường phát hiện một nghiệp vụ đang xấu đi theo một trong hai cách: trong đợt rà soát định phí cuối quý, hoặc qua một đợt bồi thường tăng vọt bất ngờ. Dù theo cách nào, biên lợi nhuận cũng đã mất. Phí bảo hiểm khai thác, hồ sơ bồi thường, phần tái bảo hiểm nhượng đi và hoa hồng đại lý nằm ở những hệ thống khác nhau, và việc hợp nhất chúng theo nghiệp vụ và đại lý bị phó mặc cho bảng tính.
TURBOARD kết nối các nguồn này một lần và luôn tính tỷ lệ tổn thất, tần suất bồi thường, mức độ tổn thất và tỷ lệ tái tục theo cùng một bộ định nghĩa. Các nhóm khai thác, bồi thường và phân phối cùng nhìn vào một mô hình, chia theo nghiệp vụ, đại lý, khu vực và loại hợp đồng, nhờ đó một tỷ lệ tổn thất đang tăng được truy ra các yếu tố chi phối khi vẫn còn thời gian để hành động.
Phí bảo hiểm khai thác so với tỷ lệ tổn thất, so sánh đại lý và ma trận tỷ lệ tổn thất theo nghiệp vụ và khu vực trên một màn hình. Hãy xem JAS Explain giải thích vì sao tỷ lệ tổn thất của một đại lý tăng, rồi dựng một dashboard nguyên nhân gốc về các yếu tố chi phối bồi thường và mức sụt giảm tái tục chỉ từ một yêu cầu.
Tỷ lệ bồi thường trên phí bảo hiểm của các nghiệp vụ xe cơ giới, trách nhiệm, tài sản, sức khỏe và các nghiệp vụ khác, so sánh với các kỳ trước để nghiệp vụ gây ra biến động hiện rõ.
Phí bảo hiểm khai thác, tỷ lệ tổn thất và tỷ lệ tái tục của từng đại lý, môi giới và kênh được đặt cạnh nhau, với các đơn vị kém hiệu quả được làm nổi bật bằng định dạng có điều kiện.
Bồi thường được phân tích theo tần suất, chi phí trung bình, nguyên nhân và phân khúc, kèm so sánh Vis-a-Vis với cùng kỳ năm trước.
Phân bổ phí bảo hiểm và bồi thường theo khu vực trên bản đồ với mô-đun GIS-S, cho thấy rủi ro và tổn thất tập trung ở đâu.
Phí bảo hiểm theo tháng, quý và năm theo nghiệp vụ và kênh so với mục tiêu tăng trưởng, được làm mới cùng dữ liệu hợp đồng.
Tỷ lệ tái tục và mức sụt giảm danh mục theo đại lý, sản phẩm và phân khúc, để vấn đề giữ chân khách hàng hiện rõ trước khi ảnh hưởng đến báo cáo kết quả kinh doanh.
Dữ liệu phí bảo hiểm, bồi thường, tái bảo hiểm và đại lý nằm ở các hệ thống riêng biệt, và việc hợp nhất mất nhiều ngày làm bảng tính.
Mọi nguồn cùng cung cấp dữ liệu cho một mô hình được quản trị với ETL nằm ngay trong BI, nhờ đó số liệu luôn được hợp nhất theo cùng một cách.
Tỷ lệ tổn thất theo nghiệp vụ chỉ rõ ràng trong báo cáo quý, khi đã quá muộn để điều chỉnh phí hay chính sách khai thác.
Tỷ lệ tổn thất theo nghiệp vụ, đại lý và khu vực được làm mới cùng dữ liệu, và báo cáo định kỳ gửi các trường hợp vượt ngưỡng đến người phụ trách.
Không rõ đại lý nào khai thác danh mục có lãi và đại lý nào đẩy tỷ lệ tổn thất lên.
Phí bảo hiểm, tỷ lệ tổn thất và tỷ lệ tái tục theo từng đại lý, được xếp hạng và theo dõi xu hướng, cùng tính năng nhân bản dashboard đã được cấp bằng sáng chế để xem song song.
Trả lời câu hỏi vì sao tỷ lệ tổn thất tăng đòi hỏi nhiều báo cáo và thời gian của một chuyên viên phân tích.
JAS Explain diễn giải dashboard, và JAS dựng phần phân tích chi tiết theo phân khúc, nghiệp vụ và khu vực từ một yêu cầu bằng ngôn ngữ tự nhiên.
JAS, trợ lý AI tích hợp sẵn trong TURBOARD, trả lời từ cùng mô hình được quản trị mà các báo cáo của bạn đang dùng. Hãy hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên: JAS tìm dữ liệu liên quan, dựng biểu đồ và giải thích nghiệp vụ, phân khúc hay khu vực nào đã gây ra biến động. Dữ liệu hợp đồng và bồi thường luôn được bảo vệ: TURBOARD và JAS có thể chạy hoàn toàn on-premise, với mô hình ngôn ngữ do bạn lựa chọn.
Khám phá các năng lực của JAS →Chúng tôi sẽ kết nối một phần dữ liệu phí bảo hiểm và bồi thường của bạn và cho thấy TURBOARD và JAS truy ra các yếu tố chi phối tỷ lệ tổn thất như thế nào.