AI Agent

KI-Agent für Underwriting-Unterstützung

Treffen Sie sofortige Entscheidungen zur Risikoübernahme mit 70 % Dunkelverarbeitung

Manuelle Kreditprüfung verursacht mehrtägige Verzögerungen. Künstliche Intelligenz bearbeitet 70 % der Anträge sofort mit automatischer und konsistenter Risikobewertung.

Benefits

Mehr Geschäfte abschließen, ohne weiteres Personal einzustellen

Manuelle Risikobewertung kann mit dem Eingangsvolumen nicht mithalten. Inkonsistente Risikobewertungen verursachen Probleme mit der Schadenquote. Mehrtägige Bearbeitungszeiten führen dazu, dass Geschäfte an Wettbewerber verloren gehen. Dieser Agent zeichnet 70 % der Eingaben sofort mit konsistenten Entscheidungen ab.

70 %

Direktannahme in der Zeichnung

24 Std.

Durchschnittliche Entscheidungszeit

100%

Entscheidungskonsistenz

Agentic Flows

End-to-End-Underwriting-Automatisierung

Automatisierter Workflow: Übermittlung, Datenextraktion und Validierung, Risikobewertung mit ML-Modellen, Richtlinienanwendung mit automatischen Entscheidungen, Preisberechnung mit Wettbewerbsanalyse, Erkennung und Weiterleitung von Ausnahmen, Dokumentenerstellung und Policenausstellung.

How it works

KI-gestützte Risikobewertung

Der Agent analysiert automatisch Eingabedaten im Vergleich zu Versicherungsrichtlinien, bewertet das Risiko mithilfe von ML-Modellen, die auf historischen Schadensdaten trainiert wurden, und wendet Preis- und Deckungsempfehlungen mit konsistenter Logik an. Ausnahmen werden an Underwriter mit Risikoanalysen und Empfehlungen weitergeleitet.

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 Versicherungsunterzeichnungssystemen

Direkte Integration mit Guidewire PolicyCenter, Duck Creek, Vertafore und Applied Epic für Einreichungen. Verbindet sich mit Drittanbietern von Daten für MVR, Kredit- und Schadenshistorie. Integriert sich mit Bewertungs- und Policenverwaltungssystemen.

Implementation

Versicherungsmathematik schneller in 4 Wochen

Integrieren Sie mit Einreichungs- und Regelungssystemen. Konfigurieren Sie Underwriting-Regeln und trainieren Sie ML-Modelle mit historischen Daten. Die meisten Anbieter erreichen eine 70%ige direkte Verarbeitung innerhalb von 4 Wochen.

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

Funktionen zur Automatisierung der Versicherungszeichnung

ML-Risiko-Bewertung

ML-Modelle prognostizieren die Verlustwahrscheinlichkeit anhand der übermittelten Daten. Die Bewertungen verbessern sich, je mehr Policen erstellt werden.

Konsistente Entscheidungen

Wendet Richtlinien einheitlich auf alle Einreichungen an. Beseitigt Verzerrungen und Inkonsistenzen bei Underwritern.

Intelligente Ausnahmen

Leitet nur komplexe Fälle mit Risikoanalyse an die Underwriter weiter und bietet eine empfohlene Entscheidung sowie eine Begründung.

Demo

Erleben Sie die Automatisierung der Underwriting-Prozesse in Aktion

Sehen Sie zu, wie der Agent 200 Kfz-Versicherungsanträge bearbeitet: 140 automatisch genehmigen, 20 mit Begründungen ablehnen, 40 Ausnahmen an die Underwriter weiterleiten – alles in 30 Minuten.