KI-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.

Vorteile

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

Agentische Flüsse

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.

Wie es funktioniert

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.

Selbstlernende Agenten

Der Agent verbessert sich mit jeder Aufgabe, passt sich den Ergebnissen an, nutzt Feedback und korrigiert sich selbst mithilfe von Constitutional AI.

Bis zu 98 % Genauigkeit

Durch ständige Feedbackschleifen verbessern die Beam AI-Agenten ihren Ansatz mit jedem Zyklus, was zu einer Genauigkeit von 98% über alle Abläufe führt.

Intelligenter Modellwechsel

Wir nennen es ModelMesh. Jeder Agent wählt das richtige Modell für die Aufgabe aus und balanciert Geschwindigkeit, Genauigkeit und Kosten in Echtzeit.

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

Selbstlernende Agenten

Der Agent verbessert sich mit jeder Aufgabe, passt sich den Ergebnissen an, nutzt Feedback und korrigiert sich selbst mithilfe von Constitutional AI.

Bis zu 98 % Genauigkeit

Durch ständige Feedbackschleifen verbessern die Beam AI-Agenten ihren Ansatz mit jedem Zyklus, was zu einer Genauigkeit von 98% über alle Abläufe führt.

Intelligenter Modellwechsel

Wir nennen es ModelMesh. Jeder Agent wählt das richtige Modell für die Aufgabe aus und balanciert Geschwindigkeit, Genauigkeit und Kosten in Echtzeit.

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

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

Abgeschlossen

ID-0E48

Integrationen

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.

Implementierung

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.

Schritt 1

Agenten-Discovery

Führen Sie Workshops mit relevanten Stakeholdern durch, um Anwendungsfälle zu identifizieren und zu priorisieren und die Anforderungen zu erfassen.

Schritt 1

Agenten-Discovery

Führen Sie Workshops mit relevanten Stakeholdern durch, um Anwendungsfälle zu identifizieren und zu priorisieren und die Anforderungen zu erfassen.

Schritt 2

Agenten-Einrichtung

Entwickeln und starten Sie Ihren ersten Agenten mit grundlegender Logik und Integration (Prozessabgrenzung und -aufzeichnung, Testdatensatz mit 30-50 Beispielen, Basisagent läuft und wird mit Zielausgaben-Mapping getestet)

Schritt 2

Agenten-Einrichtung

Entwickeln und starten Sie Ihren ersten Agenten mit grundlegender Logik und Integration (Prozessabgrenzung und -aufzeichnung, Testdatensatz mit 30-50 Beispielen, Basisagent läuft und wird mit Zielausgaben-Mapping getestet)

Schritt 3

Agenten-Training

Testen Sie die Leistung und sammeln Sie Feedback von Prozessnutzern (Agentenoptimierung bis zu 80 % im Vergleich zur erwarteten Ausgabe, Messung und Optimierung der Genauigkeit auf Variablenebene, Einrichtungsintegrationen und Feedback-API-Schnittstelle)

Schritt 3

Agenten-Training

Testen Sie die Leistung und sammeln Sie Feedback von Prozessnutzern (Agentenoptimierung bis zu 80 % im Vergleich zur erwarteten Ausgabe, Messung und Optimierung der Genauigkeit auf Variablenebene, Einrichtungsintegrationen und Feedback-API-Schnittstelle)

Schritt 4

Agent live

Erweitern Sie auf weitere Workflows und Kundenteams (Live- und kontinuierliche Überwachung, Human-in-the-Loop-Schnittstelle, automatische Knotenabstimmung zur automatisierten Verbesserung von Prompten, >90 % Genauigkeitsverbesserung, wöchentliche Verbesserungen der Geschäftslogik)

Schritt 4

Agent live

Erweitern Sie auf weitere Workflows und Kundenteams (Live- und kontinuierliche Überwachung, Human-in-the-Loop-Schnittstelle, automatische Knotenabstimmung zur automatisierten Verbesserung von Prompten, >90 % Genauigkeitsverbesserung, wöchentliche Verbesserungen der Geschäftslogik)

Hauptmerkmale

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.