Branche
12 Lösungen
Ende-zu-Ende-Schadenautomatisierung, die Meldungen aufnimmt, den Versicherungsschutz validiert, Schäden bewertet und Entscheidungen weiterleitet — Reduzierung der Bearbeitungszeiten von Tagen auf Stunden.
ML-Modelle, die auf historischen Schadendaten trainiert sind und inszenierte Unfälle, aufgeblähte Verluste und Abrechnungsbetrug durch Leistungserbringer erkennen, bevor Entschädigungen ausgezahlt werden.
KI-Systeme, die Risikofaktoren der Antragsteller und externe Datensignale bewerten, um Tarifempfehlungen und Underwriting-Entscheidungen mit weniger manueller Prüfung zu generieren.
Propensity-Modelle, die Versicherungsnehmer mit Kündigungsrisiko, Upselling-Bereitschaft oder Schadenneigung identifizieren — für gezielte Bindungs- und Wachstumsmaßnahmen.
Empfehlungsengines, die Kunden anhand ihres Profils, ihrer Lebensereignisse, ihrer Deckungslücken und ihrer Schadenhistorie den passendsten Policenoptionen zuordnen.
Prozessautomatisierung in den Backoffice-Funktionen der Versicherung — Abrechnung, Policenverwaltung, Dokumentenmanagement und Compliance-Reporting — Senkung der Kosten pro Police ohne Personalaufstockung.
LLM-Anwendungen, die Daten aus Schadenberichten extrahieren, Korrespondenz der Sachbearbeiter erstellen, Fragen der Versicherungsnehmer beantworten und Schadenzusammenfassungen generieren — zur Reduzierung der Verwaltungszeit der Sachbearbeiter.
Umfassendes Software-Engineering von Policenverwaltungssystemen, Schadenportalen, Maklerplattformen und Arbeitsplatztools für Vermittler — konzipiert für regulatorische Compliance und Zuverlässigkeit bei Transaktionen mit hohem Volumen.
Portfoliorisikomodelle, die Katastrophenexposition, klimatische Risikokonzentration und Cyberversicherungsakkumulation prognostizieren — und Preis-, Rückversicherungs- und Kapitalallokationsentscheidungen informieren.
Compliance-Systeme, die regulatorische Änderungen überwachen, Pflichten auf Produkte abbilden und Solvency-II-, IFRS-17- und Conduct-Risk-Berichte mit vollständiger Audit-Nachverfolgbarkeit erstellen.
Beratungsprogramme, die Versicherern helfen zu identifizieren, wo AI quantifizierbare Auswirkungen auf Schadenquote, Kostenquote und Kundenbindung hat — und das Argumentarium für Maßnahmen aufzubauen.
Dokumentenintelligenz-Systeme, die strukturierte Daten aus medizinischen Unterlagen, Schadenberichten, juristischer Korrespondenz und Policendokumenten extrahieren — skaliert und ohne manuelle Dateneingabe.
