欺诈：有十分之一的理赔申请存在欺诈的成分。那么，如何在巨额赔付生效前发现这些欺诈行为呢？市场上，针对欺诈行为的解决方案多数是基于政策的，然而不幸的是，欺诈者想要绕过这些政策，甚至利用这些政策中的漏洞，实在是太容易了。但是，预测分析（Predictive analysis）理论则可以通过对政策、模型、文本挖掘、数据库以及异常报告的综合应用，在理赔申请的各个环节更快、更有效地甄别欺诈行为。

代位求偿权（subrogation）：保险公司大部分能够申请代位求偿的机会都因为那庞大的数据量而凭白丧失了。申请代位求偿的数据往往能够从警方的记录、理算员的笔记以及医疗记录中找到。文本分析方法能够在这些凌乱的数据中搜索并找出与案例有关的相应章节。通过更早的抓住申请代位求偿的机会，保险公司能够让自己的损失最大程度上地收回。

赔付：为了降低成本并且保证公平性，保险公司往往采取类似快捷赔付的方式即时对赔付申请进行赔付。但是，对于所有的申请都选择“随申随赔”很可能会导致保险公司赔钱过多。当一个保险公司见识到某些自然灾害后如潮水涌出的房屋损坏险赔付时，他便会对即时赔付方式产生的问题深有体会。通过分析理赔申请以及理赔申请的历史记录，保险公司可以优化即时赔付的限额。大数据分析同时还可以将理赔的审理周期缩短、提升客户满意度并且降低人工成本。同时，这样的分析还可以应用于如租车险等类似的险种，有效降低成本。

赔款准备金：当一个理赔申请递交时，保险公司根本无法预测这个理赔的金额以及处理时间。但是，准确的赔款准备金以及理赔预期则是必须的，特别是针对那些长线赔付案例，例如债务和工伤赔偿。大数据分析可以通过与类似赔付案例比较，精确地计算损失准备金。在这个赔付案例的数据更新之后，保险公司可以对损失准备金进行重新评估，用于对今后类似的索赔案件进行分析。

分配：在理想情况下，保险公司应当让最有经验的理算员处理最复杂、最棘手的理赔申请。但是，理赔申请的初期评估是根据有限数据进行的，这便导致了保险理赔的高重评估率，延长了赔付审理的时间，降低客户满意度。数据挖掘技术可以通过对损失的类型进行分类，并对各个理赔申请进行评分，从而将申请派发给最合适的理算员。在某些特殊情况下，理赔申请甚至可以被自动处理并赔付。