Claims handling in the bank's data warehouse

Thesis title: Řešení likvidace pojistných událostí v datovém skladu banky
Author: Smolina, Anastasiia
Thesis type: Diplomová práce
Supervisor: Smolníková, Markéta
Opponents: Stanovská, Iva
Thesis language: Česky
Abstract:
Tato diplomová práce má dva primární cíle. Prvním je rozvoj datamartové vrstvy datového skladu o novou, komplexní multisourcovou tabulku, která integruje rozsáhlé informace o pojistných událostech. Druhým cílem je využití dat extrahovaných z této tabulky k ověření specifických hypotéz týkajících se různých faktorů ovlivňujících pojistné události a následné modelování částky pojistného plnění. V úzké spolupráci s analytickým týmem byly vypracovány specifické požadavky na obsah a strukturu nové tabulky v datamartu, součásti projektu skladu dat XDWH. Byly popsány specifika tohoto projektu, včetně fungování týmu, struktury datového skladu a procesu datových toků v něm. Implementace rozšíření XDWH byla provedena v SQL a o důkladném testování byl kód nasazen do produkčního prostředí. Tato tabulka je pro pojišťovnu klíčová, neboť poskytuje integrovaný pohled na data o pojistných událostech z různých zdrojů, což významně zlepšuje schopnost analyzovat rizika a trendy v pojistných událostech. Díky tomu je možné lépe identifikovat vzory a příčiny pojistných událostí, což vede k efektivnějšímu nastavení pojistných sazeb a podmínek. Navíc, s těmito informacemi mohou analytici pojišťovny přesněji modelovat potenciální finanční dopady a předvídat budoucí nároky, což pomáhá optimalizovat rezervy pro pojistné plnění. V neposlední řadě, tato tabulka umožňuje rychlejší a přesnější reporting, což je nezbytné pro splnění regulatorních požadavků a udržení transparentnosti operací.
Keywords: SQL; pojistné události; datový sklad; Datamart; datové toky; prediktivní modelování; analýza dat
Thesis title: Claims handling in the bank's data warehouse
Author: Smolina, Anastasiia
Thesis type: Diploma thesis
Supervisor: Smolníková, Markéta
Opponents: Stanovská, Iva
Thesis language: Česky
Abstract:
This thesis has two primary objectives. The first is to develop the data mart layer of the data warehouse with a new, complex, multi-source table that integrates extensive claims information. The second objective is to use the data extracted from this table to test specific hypotheses regarding various factors affecting insurance claims and subsequently model the claim amount. Specific requirements for the content and structure of the new table in the datamart, part of the XDWH data warehouse project, were developed in close collaboration with the analytical team. The specifics of this project were described, including the functioning of the team, the structure of the data warehouse and the data flow process within it. The implementation of the XDWH extension was done in SQL, and after thorough testing, the code was deployed to the production environment. This spreadsheet is key for the insurance company as it provides an integrated view of claims data from multiple sources, significantly improving the ability to analyze risks and trends in claims. This allows for better identification of patterns and causes of claims, leading to more efficient setting of insurance rates and terms. In addition, with this information, insurance company analysts can more accurately model potential financial impacts and predict future claims, helping to optimize reserves for claims. Finally, this spreadsheet enables faster and more accurate reporting, which is essential to meet regulatory requirements and maintain transparency of operations.
Keywords: SQL; insurance claims; data warehouse; data flows; predictive modeling; data analysis; Datamart

Information about study

Study programme: Data a analytika pro business
Type of study programme: Magisterský studijní program
Assigned degree: Ing.
Institutions assigning academic degree: Vysoká škola ekonomická v Praze
Faculty: Faculty of Informatics and Statistics
Department: Department of Information Technologies

Information on submission and defense

Date of assignment: 31. 10. 2023
Date of submission: 29. 4. 2024
Date of defense: 3. 6. 2024
Identifier in the InSIS system: https://insis.vse.cz/zp/86764/podrobnosti

Files for download

    Last update: