Dun & Bradstreet

Hochwertige DSGVO-konforme Daten für Versicherungen

KI-gestützte Analysen und hochwertige B2B-Daten helfen Versicherern, fundierte Entscheidungen in Underwriting, ESG, Innovation und Risikomanagement zu treffen. Predictive Analytics steigert Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit in der Versicherungsbranche.

Daten für intelligentere Entscheidungen in der Versicherungsbranche

Unterschätzen Sie nicht die Bedeutung von Daten in der Versicherungslandschaft. Gerade hochwertige B2B-Daten, globale Geschäftsdaten und die Analysen von Daten durch den Einsatz von KI sind die Grundlage für die Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens. Dun & Bradstreet bietet:

  • Präzise B2B-Unternehmensdaten

  • Zugriff auf vollständige Datensets zur Risikoanalyse

  • Moderne KI Analytics und Predictive Analytics

Zusätzlich unterstützen lokale Branchenexperten von Dun & Bradstreet Versicherer und Makler beim Vorantreiben von Innovationen entlang der gesamten Wertschöpfungskette, einschließlich:

  • Ermöglichen von Stammdaten-Strategien im gesamten Unternehmen

  • Unterstützung bei der Aktivierung von Technologieinvestitionen

  • Verbesserung der Compliance- und Risikobewertungen für Versicherungen

  • Verbesserung der Kundenerfahrung

  • Tiefeneinblicke im Bereich ESG

  • Optimierte Prozesse und intelligente Underwriting-Entscheidungen

Wie wir Versicherungen mit Daten helfen können

Erfahren Sie, wie Sie durch den Einsatz der Daten von Dun & Bradstreet Innovationen vorantreiben, ESG-Einblicke ermöglichen, Compliance und Risikobewertungen verbessern sowie schnellere und präzisere Preis- und Underwriting-Entscheidungen erleichtern können.

  • Analyse von Daten mit KI für Underwriting, Prämienkalkulation und Pricing
  • Echtzeit-Daten zur Risikobewertung in Versicherungen
  • Verbesserte Datenqualität dank kuratierter B2B-Daten
  • Präzise Predictive Analytics zur Vorhersage von Schadensrisiken
  • Zugang zu strukturierten Datensets weltweit

Jetzt Kontakt aufnehmen

Mit Daten Innovationen vorantreiben

  • Die Einführung digitaler Technologien stellt für die Versicherungsbranche eine große Herausforderung dar. Nur wer die Digitalisierung und Künstliche Intelligenz, gepaart mit akkuraten, umfassenden Daten nutzt, arbeitet in dieser Branche zukunftsorientiert.

    Das umfangreiche und strukturierte globale Datenset von Dun & Bradstreet sowie unsere tiefgehende Expertise in der Versicherungsbranche machen uns zu einem idealen Partner für Ihre Innovationsvorhaben.

Kommerzielle und spezielle Underwriting-Lösungen

Marine underwriting

Dun & Bradstreet arbeitet mit Concirrus zusammen, um durch Milliarden von Datensätzen über Frachtbewegungen Echtzeit-Einblicke in das Portfoliorisiko zu folgenden Bereichen zu geben:

    ● Einblick in die Fracht und Wertinhalte an Bord jedes Schiffes sowie in Häfen und Lagerhäusern.

    ● Eigentumsverhältnisse, Unternehmensverbindungen und beteiligte Gegenparteien eines Auftrages.

Wem wir helfen können

Dun & Bradstreet arbeitet mit allen der 10 umsatzstärksten globalen Versicherungsmakler zusammen.

Quelle: Statista

Dun & Bradstreet arbeitet mit 8 der 10 am schnellsten wachsenden Lloyd’s of London Syndikate zusammen.

Quelle: Society of Lloyds

Dun & Bradstreet arbeitet mit 17 der 20 umsatzstärksten britischen Versicherer zusammen.

Quelle: Insurance Post

Kundengeschichten

Als Generali erkannte, dass sie agiler und kundenorientierter werden mussten, beauftragten sie Dun & Bradstreet, um ihre spannende Innovations- und Datenstrategie zu unterstützen.

"Trotz der zunehmenden Datenkomplexität ermöglicht uns die integrierte Dun & Bradstreet-Lösung in unseren globalen Anwendungen, unsere Kundendaten zu einem einheitlichen Standard zu konsolidieren, wodurch wir eine umfassende Sicht auf unsere Kunden erhalten.“

Yanna Winter and Hayden Seach

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Daten sind entscheidend für fundierte Versicherungsentscheidungen

Durch die Kombination aus KI Data Analytics, Predictive KI Analytics und strukturierten B2B-Daten lassen sich fundierte Entscheidungen treffen in Bezug auf:

  1. Risiko- und Schadenswahrscheinlichkeiten

  2. Prämienhöhen und Vertragsbedingungen
  3. Compliance-Risiken

  4. ESG-relevante Faktoren

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