Kombination unübertroffener Daten und Analysen für Gewerbeversicherungen

Verisk liefert branchenführende Daten zur Unterstützung von Earnix-Analysen. Dies ermöglicht Gewerbeversicherern eine höhere Agilität, mehr Flexibilität, kürzere Markteinführungszeiten, zusätzliche Optionen zur Kundengewinnung und eine höhere Rentabilität.
- Partner
- > Data & infrastructure
- > Verisk

Sowohl für etablierte Versicherer als auch für potenzielle neue Marktteilnehmer erfordern bessere Underwriting-Entscheidungen in der Gewerbeversicherung eine enge und zuverlässige Integration mit branchenführenden Analysetools wie Earnix und den Zugang zu den bestmöglichen Daten, die in diese Analysen einfließen können. Das ISO Commercial Lines Manual ist der Datenstandard für präzise Underwriting-Entscheidungen.
.jpg&w=2048&q=75)
In einer Welt, in der dem Wettbewerbsdruck nur mit erhöhter Geschwindigkeit zu begegnen ist, benötigen Gewerbeversicherer Zugang zu spezifischen Datensätzen, m ihr Underwriting zu verbessern. Datenmenge und -vielfalt sind keine Erfolgsgaranten. Stattdessen sind spezifische, zielgerichtete Daten erforderlich, um Prozesse zu automatisieren und umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen – ohne die Integrität der Underwriting-Entscheidungen zu gefährden.
Als weltweit führendes Unternehmen im Bereich Datenanalyse und Risikobewertung bietet Verisk Versicherern auf der ganzen Welt proprietäre Daten und Analysen, fortschrittliche Modellierung und Interpretation. Die Bereitstellungsoptionen, die für wichtige Ratinginhalte über ISO ERC verfügbar sind, erhöhen in Kombination mit der hervorragenden Analytik von Earnix die Genauigkeit und verkürzen die Bereitstellungszeit.

Durch die strategische Allianz von Earnix mit Verisk können Sie Aktualisierungsprozesse automatisieren, um Einsparungen zu erzielen, Prämienverluste zu reduzieren, die Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten und die Markteinführung zu beschleunigen. Vorinstallierte ISO ERC-Inhalte erhöhen die Effizienz und Flexibilität und ermöglichen es Ihnen, von ISO-Tarifen abzuweichen, „Was-wäre-wenn“-Szenarien zu erstellen und zusätzliche Modelle nach Bedarf zu integrieren.