“Du prüfst massenhaft Textdokumente wie Makler-Wordings,
Rahmenverträge und Sondervereinbarungen?”
“Unterschiedliche Formulierungen machen eine Automatisierung unmöglich?”
Produktmanager und Underwriter müssen unter hohem manuellem Aufwand regelmäßig große Mengen an Text prüfen. Insbesondere spezielle Makler Wordings beinhalten viele Sondervereinbarungen und sind meist ganz individuell formuliert. Neu eingehende Dokumente müsse unter hohem Zeitdruck im Detail auf unerwünschte Risiken geprüft werden und bei neuen Vorgaben durch Rückversicherer werden ganze Bestände auf bestimmte Inhalte und Ausschlüsse analysiert, um unerwünschte Großschäden zu vermeiden.
Und genau hier kann unsere KI semantha® helfen: Sie versteht Text anhand der Bedeutung, unabhängig der Wortwahl – so findest Du gesuchte Inhalte, ganz gleich wie diese formuliert sind – out of the box und ohne aufwändiges Training mit Euren Daten.
Mit semantha® sparst Du bei der Prüfung von Risiken nach unseren bisherigen Erfahrungen 45% der Zeit ein. Interessenten erhalten somit sehr schnell ihre Angebote und Deine Experten können sich auf wertschöpfende Tätigkeiten, wie die Gewinnung von Neukunden durch individuelle Konzepte konzentrieren.
Qualität erhöhen, Zeitaufwand reduzieren.
InsurTech: Technologien, Use Cases, Vorteile
InsurTech ist ein Weg, um die Herausforderungen mithilfe neuer digitaler Produkte und Prozesse zu bewältigen.
Risiko minimieren
Der hohe Zeitdruck in der manuellen Bearbeitung erhöht die Anfälligkeit für Fehler. Wird ein Risiko übersehen, kann dies zu erheblichen Schadenskosten führen.
Effizienz steigern
Bedingungen müssen nicht mehr einzeln und manuell geprüft bzw. verglichen werden – das spart Zeit. So bekommen Großkunden und Makler schnell eine passende Lösung präsentiert und Du bleibst konkurrenzfähig.
Qualitätsstandards setzen
Eine gemeinsame einheitliche Wissensbasis gewährleistet langfristig die Gleichbehandlung bei Anfragen. So lassen sich die hohen Anforderungen durch Behörden wie bspw. die BaFin erfüllen.
Die am häufigsten implementierten Use Cases im Bereich Versicherungen.
Risikoanalyse im Underwriting
Produktmanager und Underwriter müssen unter hohem manuellem Aufwand regelmäßig große Mengen an Text prüfen. Insbesondere spezielle Makler Wordings beinhalten viele Sondervereinbarungen und sind meist ganz individuell formuliert. Neu eingehende Dokumente müsse unter hohem Zeitdruck im Detail auf unerwünschte Risiken geprüft werden und bei neuen Vorgaben durch Rückversicherer werden ganze Bestände auf bestimmte Inhalte und Ausschlüsse analysiert, um unerwünschte Großschäden zu vermeiden.
Und genau hier kann unsere KI semantha® helfen: Sie versteht Text anhand der Bedeutung, unabhängig der Wortwahl – so findest Du gesuchte Inhalte, ganz gleich wie diese formuliert sind – out of the box und ohne aufwändiges Training mit Euren Daten.
Mit semantha® sparst Du bei der Prüfung von Risiken nach unseren bisherigen Erfahrungen 45% der Zeit ein. Interessenten erhalten somit sehr schnell ihre Angebote und Deine Experten können sich auf wertschöpfende Tätigkeiten, wie die Gewinnung von Neukunden durch individuelle Konzepte konzentrieren.
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Mit semantha® können eingehende Dokumente automatisch auf relevante Inhalte geprüft werden. Diese werden dem Bearbeiter unabhängig der Formulierung angezeigt, ganz ohne aufwändige und wiederkehrende Suche. Der Abgleich mit Richtlinien, Ausschlüssen des Rückversicherers und bereits akzeptierten/abgelehnten Risiken wird übersichtlich und effizient.
Mögliche Anwendungsbereiche:
Makler-Wordings, Side Letters, Sonderrisiken, Industrie Rahmenverträge
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Die Compare-Funktion von semantha® kann Dokumente in ihren Inhalten miteinander vergleichen, unabhängig der Formulierung. Ähnliche Passagen werden dabei gegenübergestellt und farblich markiert. Ebenfalls angezeigt, werden Bereiche welche im Referenzdokument nicht gefunden wurden.
So können bspw. zu prüfende Wordings mit den eigenen Standardbedingungen verglichen und wesentliche Abweichungen schnell und einfach erkannt werden.
Mögliche Anwendungsbereiche:
Makler-Wordings, Rahmenverträge, Sonderrisiken, zur Wettbewerbsbeobachtung bzw. zum Marktvergleich
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Rahmenvereinbarungen im Maklervertrieb
Eine von Dir vorgeschlagene Rahmenvereinbarung beim Makler kann mit bestehenden Konditionen des Mitbewerbers verglichen werden.Weitere Use Cases:
Analyse von Großrisiken durch Extraktion entscheidender Werte aus Besichtigungsberichten; Prüfung bestimmter Inhalte bestehender Verträge und Vereinbarungen im Bestand (Änderungen durch Rückversicherer etc.)
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Mit unserer Datenextraktion kannst du relevante Datenpunkte ganz einfach aus Dokumenten extrahieren und weiterverarbeiten. Besonders hilfreich ist dabei die Kombination mit semanthas® natürlichem Sprachverständnis, da sich so Datenpunkte in spezifischen Zusammenhängen finden und extrahieren lassen.
Automatisierung Korrespondenz
In Deinem Unternehmen müssen jeden Tag Massen an Korrespondenzen verarbeitet und zugeteilt werden. Jedes Schreiben muss unter hohem Aufwand analysiert werden, bevor der nächste Schritt eingeleitet werden kann. Dabei ist eine Zuordnung bestimmter Kategorien durchaus möglich, aber das Problem: ähnliche Sachverhalte werden ganz unterschiedlich formuliert, was eine Automatisierung dieses Prozesses scheinbar unmöglich macht.
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Mit semantha® kannst Du eingehende Schreiben automatisch klassifizieren und zuordnen, ganz gleich wie diese formuliert sind und unabhängig von der Wortwahl.
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Mit unserer Datenextraktion kannst du relevante Datenpunkte ganz einfach aus Korrespondenzen extrahieren und weiterverarbeiten. Besonders hilfreich ist dabei die Kombination mit semanthas®
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Mit semantha® haben wir ein KI-Tool entwickelt, das die Schwächen der konventionellen Matching Tools überwindet. Die Anwendung vergleicht nicht, ob bestimmte Begriffe in Dokumenten vorkommen, sondern liest die Dokumente auf Bedeutungsebene. Und das innerhalb weniger Augenblicke.
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- Übersicht der besten internen Kandidaten für beliebige Skills
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In Deinem Unternehmen gibt es große Massen an unstrukturierten Textdokumenten. Es gehört zu den täglichen Herausforderungen diese Dokumente auf bestimmte Inhalte zu durchsuchen, wobei normale Suchfunktionen lediglich eine einfache “Schlagwortsuche” bieten, die nicht zu den gewünschten Ergebnissen führt. Dies ist insbesondere darauf zurückzuführen, dass zum einen nicht bekannt ist, wie ein Thema genau formuliert wurde und zum anderen sind gleiche Themen in den verschiedenen Dokumenten auch ganz unterschiedlich formuliert.
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In Deinem Unternehmen werden massenhaft Verfahren zum gleichen Thema bearbeitet. Trotz immer ähnlicher Vorträge in den Schriftsätzen und sich wiederholdenden Korrespondenzen mit Unternehmen, Versicherungen und Mandanten, müssen diese Dokumente unter hohem Aufwand gelesen und analysiert werden. Zwar lassen sich Inhalte durchaus in bestimmte Kategorien einteilen, aber das Problem: ähnliche Sachverhalte werden ganz unterschiedlich formuliert, was eine Automatisierung der Prozesse unmöglich erscheinen lässt.
Dabei erwiderst Du zahlreiche Schriftsätze wie beispielsweise Klagen oder Klageerwiderungen und stößt dabei immer wieder auf ähnliche Vorträge. In den meisten Fällen lassen sich Auszüge aus Erwiderungen, welche Du in der Vergangenheit erstellt hast, gut als Grundlage für den neuen Schriftsatz heranziehen. Jedoch ist die Klassifizierung der einzelnen Vorträge des neu eingegangenen Schriftsatzes die größte Herausforderung.
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In Deinem Unternehmen müssen regelmäßig und mit hohem manuellem Aufwand Verträge überprüft werden. Dabei geht es meist um ähnliche Inhalte, auf die es bei der Prüfung ankommt. Das Problem: Jeder Vertrag ist unterschiedlich formuliert und aufgebaut, was eine Automatisierung unmöglich macht.
