Die Datenanalyse im Risikomanagement verändert das Spiel in jeder Branche. Durch diese Integration erhalten Unternehmen ein besseres Verständnis dafür, wo Risiken entstehen können und wie sie verwaltet werden können. In diesem Artikel werden wir erörtern, wie die Datenanalyse das Risikomanagement verändert und wie sie die Branchen revolutioniert. Wir stellen die verschiedenen Faktoren in den Mittelpunkt, auf die Sie achten müssen und wie sie sich auf Ihr Unternehmen heute und in Zukunft auswirken können. Unter diesen Veränderungen liegt ein besonderer Schwerpunkt auf den UMWANDELRISIKEN , mit denen Unternehmen in der heutigen Welt konfrontiert sind.

Prozesse der Modellerstellung automatisieren

Vorhersagemodelle ermöglichen es Unternehmen, sich mehr auf die Verbraucher und die Produktentwicklung zu konzentrieren. Die Automatisierung der Modellerstellung ermöglicht ihnen einen schnelleren Zugang zu besserer Software und genaueren Prognosen. Darüber hinaus hat die Datenanalyse es den Unternehmen ermöglicht, Kollaborationstools für Teams zu entwickeln, um Vorhersagemodelle übersichtlicher und einfacher zu gestalten. Die Methode zur Entwicklung dieser Modelle ist dadurch automatisiert worden. Dies deutet darauf hin, dass bei der derzeitigen Methodik weniger Mitarbeiter für die Erstellung der Modelle benötigt werden.

Cyberattacken vorhersagen

Angesichts der zunehmenden Bedrohungen der Cybersicherheit in jüngster Zeit erweist sich die Datenanalyse als wertvoller Gewinn für Unternehmen. Heute nutzen fast alle großen Unternehmen Datenanalysen, um die zunehmenden Cyberangriffe auf verschiedene Systeme abzuwehren. Die Datenanalyse ermöglicht es Sicherheitsanalysten auch, anhand der von Millionen von Bürgern gesammelten Daten Vorhersagen über Muster zu treffen. Unternehmen nutzen diese Vorhersagen, um Schwachstellen zu finden und sie zu beheben, bevor Schaden entsteht. Auf diese Weise können sie katastrophale Datenschutzverletzungen verhindern, die ihre Sicherheitslage gefährden könnten.

Integrieren Sie Marketing Intelligence

Durch prädiktive Modellierung und Marketing Intelligence wurden mehrere Geschäftsmöglichkeiten geschaffen. Das Sammeln von Daten aus Kundenfeedback, Kampagneneinblicken usw. spielt eine wichtige Rolle bei der Bestimmung, wo der Markt stark ist und wo Korrekturmaßnahmen (z.B. Rebranding) und Verbesserungen stattfinden sollten. Unternehmen sind auch in der Lage, für jeden ihrer Kunden ein personalisiertes Erlebnis zu schaffen. Dazu nutzen sie die gesammelten Daten, um das Verhalten jedes Einzelnen zu verstehen und sein Verhalten in der Zukunft auf der Grundlage seiner früheren Handlungen vorherzusagen.

Verbessern Sie die Bearbeitung von Ansprüchen

In der Versicherungsbranche hat das Risikomanagement eine entscheidende Funktion, um Unternehmen vor Betrügern zu schützen. Infolgedessen konzentrieren sich Versicherungsunternehmen verstärkt auf die Verbesserung der Schadenbearbeitung, um ihren Kunden einen besseren Service zu bieten. Die Integration von Datenanalysen in die Schadenbearbeitung definiert das Kundenerlebnis neu, indem sie die Bearbeitung von Anträgen beschleunigt. Da die Daten bei Bedarf zur Verfügung stehen, kann die Schadenregulierung effizienter durchgeführt werden, wodurch die Komplexität des Prozesses weiter verringert wird.

Verbessern Sie das Kundenerlebnis

Wenn es um die Neudefinition des Kundenerlebnisses geht, spielt die Datenanalyse eine wichtige Rolle, um sicherzustellen, dass die Erwartungen der Kunden erfüllt oder übertroffen werden. Jede Verschlechterung des Service oder der Produktqualität zeigt an, dass etwas getan oder verbessert werden muss, um die Bedürfnisse der Kunden zu erfüllen. Traditionell nutzen Unternehmen Marketingstrategien, um das gewünschte Kundenerlebnis zu schaffen. Die Marketingteams mussten jedoch oft viel Zeit und Geld für die Entwicklung dieser Strategien aufwenden. Mit der Datenanalyse sind Unternehmen in der Lage, Daten in geordneter Weise zu sammeln und neue Marketingstrategien zu entwickeln, die zu besseren Ergebnissen führen.

Vorgezogenes Katastrophenmanagement

Und nicht zuletzt ist die Datenanalyse im Risikomanagement an der Entwicklung des Katastrophenmanagements beteiligt. Durch vorausschauende Analysen und Modellierung können Unternehmen vorhersagen, welche Regionen anfälliger für bestimmte Arten von Überschwemmungen, Erdbeben oder anderen Katastrophen sind. Mit den leicht verfügbaren Informationen können Organisationen und staatliche Einrichtungen dann ihre Ressourcen entsprechend zuweisen.

RMIS-Lösungen einsetzen

Mit dem jüngsten Ausbruch der COVID-19-Pandemie und ihren verschiedenen Varianten, globalen bewaffneten Konflikten, wirtschaftlichen und Lieferketten-Herausforderungen, dem Klimawandel und anderen globalen Katastrophen sind die Risiken, mit denen Unternehmen derzeit konfrontiert sind, vielfältig und verstärken sich. Fortgeschrittene Analytik und Datenwissenschaft werden zu einem wesentlichen Bestandteil des Geschäfts. RMIS-Lösungen entwickeln sich schnell weiter, um dem Bedarf an anspruchsvolleren Funktionen gerecht zu werden. Der Markt bewegt sich auf eine Zukunft zu, in der Risikomanager in der Lage sein müssen, sich schneller an neue Risiken anzupassen. Da fortschrittliche Analyse- und Data-Science-Funktionen immer wichtiger werden, wenn Unternehmen nach Möglichkeiten suchen, Risiken zu mindern und Geschäftsstrategien zu optimieren, entwickeln sich RMIS-Lösungen als Reaktion auf die Notwendigkeit, die Widerstandsfähigkeit zu erhöhen, schnell weiter. Lesen Sie unser WHITE PAPER, um mehr zu erfahren.