KI-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.

Vorteile

Mehr Geschäft zeichnen – ganz ohne zusätzliches Personal

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

Agentische Flüsse

End-to-End-Automatisierung für das Underwriting

Die Automatisierung von Underwriting-Workflows umfasst die Extraktion und Validierung von Antragsdaten, die Risikobewertung mittels ML-Modellen, die Anwendung von Richtlinien mit automatischen Entscheidungen, die Preiskalkulation mit Wettbewerbsanalysen, die Identifizierung und Weiterleitung von Ausnahmen sowie die Dokumentenerstellung und Policenausstellung.

Wie es funktioniert

KI-gestützte Risikobewertung

Der Agent analysiert Einreichungsdaten automatisch anhand von Underwriting-Richtlinien, bewertet Risiken mithilfe von ML-Modellen, die auf historischen Schadendaten trainiert wurden, wendet Preis- und Deckungsempfehlungen mit konsistenter Logik an und unterstützt Underwriting-Entscheidungen, indem er Ausnahmen mit einer Risikoanalyse und einer Empfehlung an Underwriter weiterleitet.

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

Kompatibel mit Systemen für die Versicherungsprüfung

Die KI-Underwriting-Software unterstützt ein automatisiertes Underwriting-System durch direkte Integration mit Guidewire PolicyCenter, Duck Creek, Vertafore und Applied Epic für Einreichungen. Sie stellt Verbindungen zu Drittanbietern von Daten für MVR, Bonität und Schadenverlauf her und lässt sich nahtlos in Tarifierungs- und Bestandsverwaltungssysteme integrieren.

Implementierung

Schnellere Risikoprüfung in nur 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.

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

Funktionen zur Automatisierung des Underwritings

ML-Risikobewertung

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 automatisierte Risikoprüfung 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.