Insurance

Artificial Intelligence | Data for Good
Thomas Keil 0
Kalkulierbare Naturkatastrophen: „Mit analytisch gestützter Risikoberechnung können wir den Insurance Gap schließen.“

Fast 200 Todesopfer (davon 134 allein im Ahrtal), 33 Milliarden Euro an Sachschäden – das Hochwasser im Ahrtal 2021 war die teuerste Naturkatastrophe der europäischen Geschichte. Und weniger als ein Viertel der betroffenen Assets war versichert. Wer die Risiken von Überschwemmungen und anderen Naturereignissen früher erkennen und präziser einschätzen will,

Artificial Intelligence | Risk Management
Colin Bristow 0
How can technology help insurers with the fight against money laundering?

Money laundering is a growing threat within the insurance industry. The regulatory framework within banking is adding stronger controls and governance processes which will encourage launderers to seek alternative areas to launder funds. While insurance presents a different type of Anti-Money Laundering (AML) risk, the risks still exist. Long considered

Advanced Analytics | Artificial Intelligence | Machine Learning
Isidoro García 0
Cuatro claves para el futuro del sector Seguros

En los últimos años estamos asistiendo a una profunda transformación del sector Seguros, impulsada fundamentalmente por la tecnología. Gracias a ella, las organizaciones ya disponen de información de gran valor que les permite adoptar un enfoque mucho más centrado en el cliente e incluso anticiparse a sus necesidades.  Pero para

Customer Intelligence
Marta Prus-Wojciuk 0
The transformation of customer relationships in the insurance industry

The relationship between insurance companies and their clients has always been tricky due to several factors. But just like any other sector today, insurance organizations are transforming with digital technologies – and these solutions are customer-centric. What’s in store for customer relationships in the insurance industry? Keep on reading to

Fraud & Security Intelligence
Zbigniew Skaliński 0
Praktyczne wykorzystanie analizy sieci społecznej (SNA) w analizie śledczej

Skąd się wzięła i czym jest analiza śledcza, zwana także analizą kryminalną? Potrzeba stworzenia takiego narzędzia zaistniała w końcu lat 60-ch w USA i została wyartykułowana przez organy ścigania. Była ona spowodowana rozwojem przestępczości zorganizowanej, dużą liczebnością i skomplikowaną strukturą grup przestępczych oraz transgranicznym charakterem przestępstw, w czym przodowała włoska

Analytics | Artificial Intelligence | Fraud & Security Intelligence
Adrian Niga 0
Anti-money laundering measures need to go beyond banks

When considering anti-money laundering operations, it’s not unreasonable that most people would probably think first of banks and other financial institutions. These organizations are probably the most obvious place to deposit large sums of money, including those obtained from criminal activities. And are therefore the most important first line of

1 4 5 6 7 8 15