AI Agent

AI-Agent für die Schadensbearbeitung

Bearbeiten Sie Ansprüche in 2 Stunden statt in 2 Tagen

Manuelle Schadensbearbeitungen frustrieren Kunden durch Verzögerungen von 48 Stunden. KI entscheidet 80 % der Schadensfälle in wenigen Stunden mit konsistenten Ergebnissen.

Benefits

Schadensansprüche schneller bearbeiten, ohne Verluste zu erhöhen

Die manuelle Schadenregulierung dauert über 2 Tage pro Fall und führt zu Kundenzufriedenheitseinbußen. Inkonsistente Entscheidungen verursachen Verluste und Beschwerden. Kapazitätsgrenzen der Schadensregulierer begrenzen das Wachstum. Dieser Agent regelt 80 % der Ansprüche in Stunden mit konsistenten, genauen Entscheidungen.

80%

Entscheidungen zu Schadenfällen am selben Tag

90 %

Schnellere Entscheidungsfindung

100%

Entscheidungskonsistenz

Agentic Flows

Vollständiger Abwicklungsprozess für Schadenansprüche

Automatisierter Workflow: Datenextraktion und Validierung von Ansprüchen, Überprüfung der Deckung im Hinblick auf die Vertragsbedingungen, Haftungsbewertung mit vergleichender Analyse, Schadensbewertung anhand von Marktdaten, Betrugserkennung mit Scoring, Ermittlung der Abwicklung mit Rückstellungsberechnung, Zahlungsabwicklung oder Ausnahmerouting.

How it works

KI-gestützte Entscheidungsfindung bei Schadensansprüchen

Der Agent überprüft automatisch die Schadensdetails im Vergleich zum Versicherungsschutz und Ausschlüssen, bewertet die Haftung und Schadensbewertung mit historischen Daten und ML-Modellen, wendet die Ausgleichslogik mit konstanten Reserveempfehlungen an, entdeckt Betrugsindikatoren und leitet verdächtige Ansprüche zur Untersuchung weiter.

Self-Learning Agents

The agent improves with every task, adapting to outcomes, applying feedback, and self-correcting using Constitutional AI.

Upto 98% Accuracy

As a result of constant feedback loops, Beam AI Agents refine their approach with every cycle, leading to 98% accuracy across flows.

Smart Model Switching

We call it ModelMesh. Each agent selects the right model for the task, balancing speed, accuracy, and cost in real time.

Extrahieren Sie Bestellnummer, Verkäuferinformationen, Lieferinformationen und Zahlungsdetails aus den hochgeladenen Bestellformularen.

Abgeschlossen

ID-0E48

Extrahieren Sie Bestellnummer, Verkäuferinformationen, Lieferinformationen und Zahlungsdetails aus den hochgeladenen Bestellformularen.

Abgeschlossen

ID-0E48

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Abgeschlossen

ID-0E48

Self-Learning Agents

The agent improves with every task, adapting to outcomes, applying feedback, and self-correcting using Constitutional AI.

Upto 98% Accuracy

As a result of constant feedback loops, Beam AI Agents refine their approach with every cycle, leading to 98% accuracy across flows.

Smart Model Switching

We call it ModelMesh. Each agent selects the right model for the task, balancing speed, accuracy, and cost in real time.

Extrahieren Sie Bestellnummer, Verkäuferinformationen, Lieferinformationen und Zahlungsdetails aus den hochgeladenen Bestellformularen.

Abgeschlossen

ID-0E48

Extrahieren Sie Bestellnummer, Verkäuferinformationen, Lieferinformationen und Zahlungsdetails aus den hochgeladenen Bestellformularen.

Abgeschlossen

ID-0E48

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Abgeschlossen

ID-0E48

Integrations

Funktioniert mit Schadensmanagementsystemen

Direkte Integration mit Guidewire ClaimCenter, Duck Creek Claims, Snapsheet und Mitchell für Schadensdaten. Verbindet sich mit der Policenverwaltung zur Überprüfung des Versicherungsschutzes. Integriert sich mit Zahlungssystemen für die Abwicklungsverarbeitung.

Implementation

Ansprüche in 3 Wochen entscheiden

Verbinden Sie Schadens- und Policensysteme. Konfigurieren Sie Prüfungsregeln und trainieren Sie Bewertungsmodelle. Die meisten Versicherer erreichen in den ersten 3 Wochen nach Einsatz eine 80%ige Prüfung am selben Tag.

Step 1

Agent Discovery

Conduct workshop(s) with relevant stakeholders to identify and prioritize use cases and map the requirements

Step 1

Agent Discovery

Conduct workshop(s) with relevant stakeholders to identify and prioritize use cases and map the requirements

Step 2

Agent Setup

Develop and launch your first agent with basic logic and integration (process scoping and recording, test dataset of 30-50 examples, baseline agent running and testing with target output mapping)

Step 2

Agent Setup

Develop and launch your first agent with basic logic and integration (process scoping and recording, test dataset of 30-50 examples, baseline agent running and testing with target output mapping)

Step 3

Agent Training

Test performance and gather feedback from process users (agent optimization up to 80% against expected output, variable-level accuracy measurement and optimization, integrations setup, and feedback API interfacing)

Step 3

Agent Training

Test performance and gather feedback from process users (agent optimization up to 80% against expected output, variable-level accuracy measurement and optimization, integrations setup, and feedback API interfacing)

Step 4

Agent Live

Extend to more workflows and client teams (live and continuous monitoring, human-in-the loop interfacing, node auto-tuning for automated prompt enhancements, >90% accuracy improvement, weekly business logic improvements)

Step 4

Agent Live

Extend to more workflows and client teams (live and continuous monitoring, human-in-the loop interfacing, node auto-tuning for automated prompt enhancements, >90% accuracy improvement, weekly business logic improvements)

Key Features

Merkmale der Schadensregulierung

Abdeckungsanalyse

Analysiert Versicherungskonditionen und wendet sie automatisch auf Schadensfälle an. Erkennt frühzeitig Deckungsprobleme.

Bewertungsmodelle

ML-Modelle schätzen Reparaturkosten und Schadenswerte ein. Sie vergleichen immer die Marktdaten zur Genauigkeit.

Betrugserkennung

Bewertet Ansprüche auf Betrugsindikatoren. Leitet hochriskante Ansprüche mit Beweismitteln und Empfehlungen an die SIU weiter.

Demo

Erleben Sie die Schadenregulierung in Aktion

Sehen Sie, wie der Agent 100 Kfz-Schäden bearbeitet: Deckung prüfen, Haftung bewerten, Schäden bewerten, 5 Betrugsindikatoren erkennen, 80 Zahlungen genehmigen, 15 zur Überprüfung weiterleiten - in 2 Stunden.