Se hva vi kan tilby og hva vi har gjort for kunder i ulike bransjer og sektorer:

Vis bransje:
Forsikring
Se alle bransjer

Forsikring

Klimaendringer, mer ekstremvær, hetebølger og flom. I takt med dette, tikker skademeldingene inn til forsikringsselskapene.

Behovet for solide verktøy som både analyserer og predikerer hendelser og som i tillegg sørger for gode kundeopplevelser og effektiv saksbehandling når det står på som verst er stort.

Vi skreddersyr løsninger og tilbyr riksikodata for naturhendelser som flom, skred og brann til forsikringsbransjen i Norge. Innsikt gjennom avansert kart-teknologi kan være noe av svaret.

Vi i If Skadeforsikring er særdeles fornøyd med GIS-løsningene fra Geodata. Vi er også spesielt godt fornøyd med servicenivået og imøtekommenheten når vi lurer på noe eller har forslag til utvikling og endringer.

-Jørgen Skille Leder - Salg Bedrift If

Produkter og tjenester

Demografidata, risikodata, befolkningsdata

Relevante data for forsikringsbransjen

Geodata tilbyr relevante data som kan tas rett inn i kartet. Lær mer om: Demografidata, risikodata, befolkningsdata

Location analytics

Programvare for å identifisere hvor alt skjer og hvor alt bør skje

Alle data du trenger på ett sted Lær mer om: Location analytics

Skreddersydde løsninger og konsulentbistand

Trenger du hjelp til å lage en løsning?

Få bistand til å lage løsninger der geografi spiller en sentral rolle. Vi tilbyr også rådgivning og strategiarbeid. Lær mer om: Skreddersydde løsninger og konsulentbistand

Verdt å lese:

Forsikringskundene krever stadig mer – er bransjen forberedt?

Tidligere ble forsikringsprisene justert etter risikovurderingen av en postsone, og i enkelte tilfeller hele kommuner. Nå kan du ved hjelp av geografiske informasjonssystemer vite nøyaktig hvor utsatt huset dine kunder bor i er og prise deretter. Ved å analysere egen skadehistorikk med risikodata (flom, skred, brannsmitte mfl.) og adresseinformasjon får du detaljert informasjon som hjelper deg med å lage en mer nøyaktig prismodell.

Geodata

Geografiske data viktig i maskinlæringsmodeller

Geografiske informasjonssystemer har den fenomenale egenskapen at det er i stand til å knytte et vidt spenn av data til en observasjon gjennom lokasjon og nærhet og som hadde vært nærmest umulig å få til uten. I tillegg er lokasjon og avledede variabler ofte svært relevant i mange problemstillinger som man i dag ønsker å benytte maskinlæringsmodeller for å løse.

Geodata