As seguradoras usam a solução STATISTICA Data Miner para se tornarem mais eficazes e competitivas, e obter maior sucesso e lucros.
O STATISTICA Data Miner é usado para calcular prémios, detetar fraude, segmentar clientes, analisar reclamações e identificar tendências de negócio.

A solução STATISTICA Data Miner possui ferramentas de modelagem preditiva e data mining que servem para reconhecer padrões dentro de terabytes de dados.
 

• Calcular prémios
  O STATISTICA Data Miner identifica as causas mais importantes na frequência e magnitude das perdas no histórico. Os modelos preditivos, relacionando estes fatores à frequência e magnitude das perdas, são então usados para atualizar tabelas de taxas, tornando as seguradoras mais precisas e mais competitivas na sua política de taxas quando comparadas com as seguradoras que recorram às abordagens mais tradicionais para cálculo de taxas.
  
  Actualmente, a forma mais eficaz para previsão das perdas é obtida através da utilização de técnicas de modelagem preditiva, como os "tree methodes ", sendo os general linear models a abordagem padrão dos seguros.

• Detetar fraude
  Anualmente as reclamações fraudulentas custam às companhias de seguros milhares de euros. As perdas por fraude têm aumentado drasticamente nos últimos dez anos. Apesar das ações das companhias de seguros, inúmeras fraudes continuam sem ser detetadas.
  O STATISTICA Data Miner ajuda a companhia de seguradoros a antecipar e detetar rapidamente a fraude e a tomar medidas imediatas para minimizar os custos. Através do uso de sofisticadas ferramentas de data mining, milhões de reclamações podem ser pesquisados para identificar e detetar variações subtis mesmo em práticas de faturação, através da análise de pagamentos acima do normal em relação com outros factores, como região geográfica, agente e segurado.
  
  Para os seguros de saúde,  o módulo association rules do STATISTICA Data Miner pode ser usado para analisar reclamações. Usando este módulo de regras de associação, a companhia de seguros pode encontrar relações entre os procedimentos médicos realizados em conjunto, os padrões de diagnósticos e procedimentos comuns a prestadores de serviços, entre outros.
   
• Segmentar clientes
  O módulo cluster analysis do STATISTICA Data Miner pode ser usado para a segmentação de clientes, através do agrupamento de toda base de clientes em clusters, com base em fatores demográficos e comportamentais. Estes clusters podem então ser utilizados numa variedade de aplicações de modelagem preditiva para determinar a eficácia dos clusters na previsão de resultados importantes.
   
• Análisar reclamações
  O STATISTICA Data Miner ajuda a entender tendências subtis de negócios nas reclamações, que doutra forma seriam difíceis de detetar.
  Os modelos lineares generalizados do STATISTICA têm a distribuição tweedie. Esta distribuição é uma opção flexível para modelagem preditiva. Que pode incluir zero dados contínuos.
   
• Identificar tendências de negócio
  O STATISTICA Data Miner oferece à relatórios, tracking e ferramentas de análise para identificar tendências.  As metodologias de data mining são poderosas e podem detetar grupos de clientes com padrões de compra frequentes permitindo antever futuras vendas, campanhas de marketing e estratégias.