Aktuarielle, Claims- und regulatorische Analysen, die jede Annahme erklären
Unterstützen Sie Aktuariat, Finance, Underwriting und Claims beim Aufbau von Review-Paketen, beim Vergleich von Modellläufen, bei Anomalieuntersuchungen und beim Verknüpfen jeder Annahme mit ihrer Quelle.
Live-Demo
Sehen Sie, wie eine Abschluss-Anomalie vor dem Review-Meeting erklärt wird
Eine DataQube-Session auf Basis realer Kundengespräche: Die Drift der Schadenquote im Motor-Bestand wird auf Schweregrad-Inflation zurückgeführt — jede Annahme mit ihrem Memo, jede Zahl mit ihrem Lauf verknüpft.
Review der Schadenquoten-Drift im Kfz-Bestand
Demonstration auf Basis realer Kundengespräche — alle Daten fiktiv.
Anwendungsfälle
Ihre Daten, Ihr AI-Analyst, Ihr Betriebsmodell
Wiederkehrende Branchen-Workflows werden zu gesteuerten Agent-Templates: begrenzte Tools, validiertes Memory, angehängte Nachweise und Präsentationsoutput aus demselben Datensatz.
Aktuarielle Review-Pakete
Planen Sie Agenten, die Review-Pakete nach dem Close neu aufbauen, jede Kennzahl mit früheren Zyklen vergleichen und Annahmendrift vor dem Meeting markieren.
- Paketerstellung von Tagen auf über Nacht verkürzt
- Frühere Versionen bleiben rekonstruierbar
- Jeder Modelloutput verlinkt auf Lauf und Memo
Modell- und Annahmen-Governance
Verbinden Sie Modelloutputs, Annahmen-Memos, Entscheidungen und Freigaben in verknüpftem, validiertem Memory, das Agenten abrufen und Auditoren prüfen können.
- Ersetzte Annahmen bleiben für Audits erhalten
- Auswirkungen eines Modellwechsels werden sichtbar
- Review-Meetings starten mit den relevanten Änderungen
Claims- und Underwriting-Analysen
Untersuchen Sie Claims-Trends, Portfolioveränderungen und Underwriting-Fragen gegen gesteuerte Datenquellen, ohne sensible Daten zu verschieben.
- Read-only-Zugriff auf Claims- und Policensysteme
- Dateizitate für Guidelines und Rückversicherungsverträge
- Nachweisfähige Antworten für Review-Komitees
Workflow
Von der Branchenfrage zur auditierbaren Antwort
Die Seite ist nach Ergebnissen organisiert, doch das Betriebsmodell bleibt gleich: fragen, Nachweise auflösen, nachvollziehbar veröffentlichen.
Periode schließen
Modelloutputs landen im Warehouse, und geplante Agenten starten den regelmäßigen Review-Workflow.
Vergleichen und erklären
Jede Kennzahl wird mit dem Vorzyklus verglichen und mit Modellläufen, Annahmen-Memos und Memory verbunden.
Ausnahmen prüfen
Das Paket wird mit Drift-Markierungen, Provenienz und einer kompakten Liste der Punkte bereitgestellt, die aktuarisches Urteil brauchen.
Heben Sie sich mit AI ab, die auf Ihren Daten läuft
“Ein repräsentatives Workflow-Beispiel dafür, wie aktuarielle Reviews von manueller Pack-Erstellung zu automatisierter Vorbereitung und Ausnahmeprüfung wechseln können.”
Repräsentatives Workflow-Beispiel · Insurance Provider
Fallstudie lesen ->Produkte
Die DataQube-Module hinter dem Workflow
Jede Branchenseite zeigt die Plattformfähigkeiten, die für diesen Käufer relevant sind, während darunter eine gemeinsame Produktarchitektur bleibt.
Geplante Agenten
Monats- und Quartalspakete laufen automatisch, vergleichen sich mit Vorzyklen und stellen Entwürfe zur Freigabe bereit.
Memory
Annahmen, Vorbehalte und Entscheidungen werden zu verknüpftem Memory - ersetztes Wissen wird abgelöst und für das Audit aufbewahrt.
Threads und Notebooks
Aktuare können den Output des Agenten in derselben Live-Session hinterfragen und diese Prüfung im Datensatz behalten.
Präsentationen
Review-Pakete werden aus der Quellanalyse kompiliert, wobei Lineage Monate nach der Freigabe erhalten bleibt.
Ökosystem
Verbinden Sie die Umgebung, die Sie bereits betreiben
Die praktische Käuferfrage lautet: Passt dies in kontrollierte Infrastruktur, Identität, Logging und interne Tools, die bereits vorhanden sind?
Kubernetes
Helm in Ihren Cluster; Images über Ihre Registry
Identity
Ihre Single-Sign-On-Gruppen auf Rollen und Workspace-Policies abgebildet
SIEM
Strukturierte Audit-Ereignisse an Ihre Logging-Umgebung gesendet
Interne Tools
Ihre eigenen Services als governte Tools mit Berechtigungen verfügbar gemacht
Ressourcen
DataQube für Versicherer erkunden
FAQ
Fragen, die Branchenteams zuerst stellen
Kann DataQube Änderungen an Modellannahmen verfolgen?
Ja. Annahmen, Memos, Modellfamilien, Entscheidungen und Läufe können als verknüpftes Memory dargestellt werden, wobei ersetztes Wissen für Audits erhalten bleibt.
Können Pakete vor der Veröffentlichung geprüft werden?
Ja. Geplante Agenten stellen Entwürfe bereit und lassen die verteilte Version unverändert, bis ein berechtigter Nutzer die nächste Version veröffentlicht.
Sehen Sie, wie Ihre Daten Fragen beantworten - ohne Ihre Infrastruktur zu verlassen
Dreißig Minuten mit einem Engineer: Live-Produkt, Bereitstellungsoptionen und Antworten auf die Fragen Ihres Sicherheitsteams von jemandem, der den Code geschrieben hat.