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データマネジメント

機械学習やAI技術が進化する中、
保険業界ではデータマネジメントが重要な課題となっています

保険会社が利用可能なデータは、多数のシステム間でサイロ化されたITアーキテクチャに分散していることが多いため、一貫性や透明性に欠けています。そこで、自社のデータベースをより有効に活用するための解決策が求められています。データマネジメントの成功は、マーケティングや営業、そして保険引受査定における業務効率化や顧客サービスの向上をもたらします。

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データ戦略

デジタル化、プロセス効率化、法令遵守を円滑に進めるためのデータレイク構築

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データ品質

データ品質を確保するためのソリューション導入

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一元化された正確な情報源

あらゆる顧客データを統合し、顧客一人一人について正確な情報を保有する、マスターデータ管理ソリューションの採用

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データフローの最適化

トランザクションシステムとデータベース間のデータフローの効率化を可能にするデータ統合やETLソリューションの導入

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データアーキテクチャ

各データが適切な場所に配置・管理されるためのデータモデルとライフサイクルの開発

AI(人工知能)

データサイエンス部門のサポートおよび保有データの可視化と利活用を促進に必要な最新テクノロジーの導入

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データ移行

複雑なデータセットの新規アプリケーションへのシームレスな移行

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データセキュリティ

データ保護、GDPRやその他のデータプライバシー規則に準拠したプロセス設計

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