Застосовуючи Alteryx, аналітики готують, моделюють, аналізують і візуалізують великі обсяги даних. Цей процес допомагає компанії встановлювати оптимальні ціни на страхові продукти і забезпечувати оптимальні резерви для страхового портфеля
NTUC Income – страхова компанія, заснована у 1970 році. Основною її метою було забезпечення страховкою всіх жителів Сінгапуру. Відразу після заснування NTUC Income була єдиним страховим кооперативом у Сінгапурі, і в даний час місія компанії не змінилася. На сьогоднішній день Income – провідний цифровий багатоканальний страховик, який обслуговує понад два мільйони клієнтів у Сінгапурі. Велика мережа партнерів і консультантів надає жителям держави страхові продукти і послуги, страхування життя і загальне страхування.
NTUC Income потребувала сучасної аналітичної платформі, яка могла б допомогти компанії вирішити всі проблеми з даними. До того ж фахівцям необхідно було звільнитися від рутинних завдань з підготовки даних і змінити існуюче становище та обов’язки. Цифрове перетворення стало ключовою необхідністю організації. Дізнавшись, що Alteryx був представлений як один з лідерів Gartner Magic Quadrant в області Data Science і машинного навчання, експерти зупинили свій вибір на ньому.
У першу чергу аналітики оцінили зручний користувацький інтерфейс з можливістю drag & drop, який забезпечував якісний аудит даних і спрощував робочий процес. Крім того, Alteryx поставлявся з великими коннекторами баз даних і мав масу аналітичних функцій.
Група актуаріїв Income (фахівців зі страхової математики) щодня займається підготовкою і аналізом великих обсягів даних, їх візуалізацією і моделюванням. Цей процес допомагає компанії приймати важливі рішення, наприклад, встановлювати ціни на страхові продукти і забезпечувати оптимальні резерви для страхового портфеля компанії. Щоб ефективніше керувати даними та аналізувати їх, страхові фахівці застосовували такі інструменти, як Microsoft Excel і Access, а також такі мови програмування, як SQL, VBA або R.
Чим більше джерел вхідних даних і чим різноманітніший формат мають такі дані, тим складніше їх обробка і тим більше часу на це потрібно. Так виникає проблема звірки даних у кінцевому аналізі і звітах. Інша проблема, з якою стикаються актуарії, полягає в тому, що деякі з використовуваних інструментів обробки даних неефективні при роботі з надвеликими обсягами інформації і вимагають великої кількості часу на ручне налаштування і надання потрібних звітів різним відділам компанії. Через це аналітикам складно відстежувати помилки або покращувати якість існуючих процесів.
Фахівці визначили, що у ідеальній архітектурі даних є три компоненти:
Застосувавши всього один workflow в Alteryx, фахівці витягували дані з корпоративної бази, виконували всі етапи перетворення і підключали очищені дані до платформи машинного навчання та інструментів візуалізації (таких як Tableau). З Alteryx кожен workflow був автоматизований і повторно використаний для використання фахівцями всіх департаментів компанії. Наприклад, один workflow використовували для оцінки страхових резервів, а інший – для візуалізації результатів продажів послуг.
Крім іншого, компанія запустила міні-проекти, які назвала Happy Flow. Це міні-прототип стандартного workflow, який аналітики розробляли у максимально короткі терміни, щоб перевірити, чи може робочий потік даних вписатися в існуючу архітектуру. З моменту впровадження Alteryx, приблизно за рік використання, компанія домоглася вражаючого прогресу в автоматизації робочих процесів, а у аналітиків з’явилося більше часу на виконання інших важливих завдань.
Компанія Everest – офіційний партнер Alteryx в Україні. Для більш детальної інформації та впровадження рішень Alteryx в своїй компанії звертайтеся до наших менеджерів.
