Analyses actuarielles, sinistres et réglementaires qui expliquent chaque hypothèse
Aidez les équipes actuariat, finance, underwriting et sinistres à construire des dossiers de revue, comparer les runs de modèles, investiguer les anomalies et garder chaque hypothèse reliée à sa source.
Démonstration
Voyez une anomalie de clôture s'expliquer avant la réunion de revue
Une session DataQube d'après de réelles conversations clients : la dérive du ratio de sinistralité auto attribuée à l'inflation de la sévérité, chaque hypothèse reliée à son mémo et chaque chiffre à son exécution.
Revue de la dérive du ratio de sinistralité auto
Démonstration basée sur de réelles conversations clients — toutes les données sont fictives.
Cas d'usage
Vos données, votre analyste IA, votre modèle opérationnel
Les workflows sectoriels récurrents deviennent des templates d'agents gouvernés : outils cadrés, mémoire validée, preuves attachées et présentations générées depuis le même registre.
Dossiers de revue actuarielle
Planifiez des agents qui reconstruisent les dossiers après clôture, comparent chaque chiffre aux cycles précédents et signalent la dérive d'hypothèses avant la réunion.
- Assemblage du dossier réduit de plusieurs jours à une nuit
- Versions antérieures reconstructibles
- Chaque sortie modèle reliée à son run et à son mémo
Gouvernance des modèles et hypothèses
Connectez sorties modèle, mémos d'hypothèses, décisions et validations dans une mémoire connectée et validée que les agents rappellent et que les auditeurs inspectent.
- Hypothèses remplacées conservées pour audit
- Impact visible lorsqu'un modèle change
- Revues démarrées par ce qui a bougé
Analyse sinistres et underwriting
Investiguez tendances de sinistres, mouvements de portefeuille et questions d'underwriting sur sources gouvernées sans déplacer de données sensibles.
- Accès lecture seule aux systèmes sinistres et polices
- Citations de fichiers pour guidelines et traités
- Réponses prêtes à prouver pour comités de revue
Workflow
De la question sectorielle à la réponse auditable
La page est organisée autour des résultats, mais le modèle opérationnel reste toujours le même : demander, résoudre les preuves, publier une réponse traçable.
Clôturer la période
Les sorties modèle arrivent dans le warehouse et les agents planifiés démarrent le workflow de revue récurrent.
Comparer et expliquer
Chaque chiffre est comparé au cycle précédent et relié aux runs modèle, mémos d'hypothèses et mémoire métier.
Revoir les exceptions
Le dossier est préparé avec alertes de dérive, provenance et liste concise des points nécessitant un jugement actuariel.
Différenciez-vous avec une IA qui s'exécute sur vos données
“Un exemple de workflow représentatif pour faire passer la revue actuarielle de l'assemblage manuel à la préparation automatisée et à la revue des exceptions.”
Exemple de workflow représentatif · Insurance Provider
Lire le cas client ->Produits clés
Les modules DataQube derrière le workflow
Chaque page sectorielle fait ressortir les capacités de plateforme les plus pertinentes pour cet acheteur, tout en gardant une seule architecture produit en dessous.
Agents planifiés
Dossiers mensuels et trimestriels s'exécutent automatiquement, se comparent aux cycles précédents et préparent des brouillons pour approbation.
Mémoire métier
Hypothèses, réserves et décisions deviennent une mémoire liée - les connaissances remplacées sont retirées et conservées pour l'audit.
Threads et notebooks
Les actuaires peuvent challenger la sortie de l'agent dans la même session en direct et conserver la revue dans le registre.
Présentations
Les dossiers de revue se compilent depuis l'analyse source, avec lineage conservé des mois après validation.
Écosystème
Connectez l'environnement que vous exploitez déjà
La question pratique côté acheteur est simple : cela s'intègre-t-il à l'infrastructure contrôlée, à l'identité, aux logs et aux outils internes déjà en place ?
Kubernetes
Helm dans votre cluster ; images via votre registry
Identité
Vos groupes single sign-on mappés aux rôles et politiques de workspace
SIEM
Événements d'audit structurés envoyés vers votre environnement de logs
Outils internes
Vos propres services exposés comme outils gouvernés et soumis à permissions
Ressources
Explorer assureurs dans DataQube
FAQ
Questions que les équipes sectorielles posent d'abord
DataQube peut-il suivre les changements d'hypothèses modèle ?
Oui. Hypothèses, mémos, familles de modèles, décisions et runs peuvent être représentés comme mémoire liée, avec conservation des connaissances remplacées pour audit.
Les dossiers peuvent-ils être revus avant publication ?
Oui. Les agents planifiés préparent des brouillons et gardent la version distribuée intacte jusqu'à publication de la suivante par un utilisateur approuvé.
Voyez vos données répondre aux questions sans quitter votre infrastructure
Trente minutes avec un ingénieur: produit en direct, options de déploiement et réponses aux questions de votre équipe sécurité.