KI-Agent

Versicherungsanspruch AI-Agent

Bearbeiten Sie Ansprüche in Minuten statt in Tagen

Durchschnittliche Bearbeitungszeit von Ansprüchen: 45 Minuten. Jetzt: unter 2 Minuten mit 98 % Dunkelverarbeitung.

Vorteile

Verwandeln Sie Ansprüche von einem Engpass in einen Wettbewerbsvorteil

Die manuelle Schadensbearbeitung führt zu mehrtägigen Rückständen und frustrierten Versicherungsnehmern. Das Personal überprüft jede Schadensmeldung Zeile für Zeile. Einfache Schadensfälle dauern genauso lange wie komplexe. Dieser Agent automatisiert alles.

98 %

Direktverarbeitung

<2Min

Durchschnittliche Bearbeitungszeit von Ansprüchen

60 %

Kosten pro Anspruch

Agentische Flüsse

End-to-End-Anspruchsautomatisierung

Automatisierter Workflow: Schadensmeldung von FNOL oder Einreichung, Datenextraktion und -validierung, Deckungsprüfung anhand der Police, Betrugserkennungsscreening, Beurteilung mit Zahlungskalkulation, Zahlungsabwicklung.

Wie es funktioniert

Intelligente Anspruchsbearbeitung

Der Agent extrahiert Anspruchsdaten mithilfe von OCR und strukturierten Formaten, validiert diese automatisch anhand von Richtlinienbedingungen und Deckungsgrenzen, erkennt Betrugsmuster und kennzeichnet verdächtige Ansprüche, entscheidet über Ansprüche und zahlt genehmigte Ansprüche aus.

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

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 Versicherungskernsystemen

Direkte Integration mit den Policen- und Schadenmanagementsystemen Guidewire, Duck Creek, Majesco und Insurity. Verbindet sich mit ISO ClaimSearch, LexisNexis und SIU-Tools zur Betrugserkennung. Zahlung über Banking-Plattformen.

Implementierung

Bearbeitung von Ansprüchen in 2 Wochen

Verbinden Sie Ihre Policen- und Schadenmanagementsysteme. Konfigurieren Sie Regulierungsregeln und Betrugsschwellen. Die meisten Versicherer bearbeiten automatisierte Schadensfälle innerhalb von 14 Tagen nach Bereitstellung.

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

Erweiterte Schadenbearbeitung

Automatische Schiedsentscheidung

Überprüft die Abdeckung, wendet Selbstbehalte an, berechnet Leistungen. Zahlt automatisch fehlerfreie Ansprüche aus.

Betrugserkennung

ML-Modelle erkennen verdächtige Muster und bekannte Betrugsindikatoren. Übermittelt markierte Ansprüche an die SIU.

Regulierungsmanagement

Identifiziert potenzielle Wiederherstellungsmöglichkeiten. Initiiert den Subrogations-Workflow mit Dokumentation.

Demo

Erleben Sie die Schadenbearbeitung in Aktion

Sehen Sie zu, wie der Agent 100 Schadenmeldungen von Autoversicherungen bearbeitet: Verlustdetails extrahieren, Deckung überprüfen, 2 Betrugsindikatoren erkennen, 98 Schadensfälle entscheiden, Zahlungen berechnen und Schecks ausstellen.