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Ermöglicht HR-Teams die schnelle, genaue und personalisierte Mitarbeiterunterstützung durch dialogorientierte KI, automatisiertes Wissensmanagement und nahtlose HR-Systemintegration.
Vehicle Insurance Claim Agent
Eine Mulit-Agent-Lösung, die die Schadensabwicklung beschleunigt, indem sie den gesamten Prozess digitalisiert und steuert – von der Annahme und Validierung bis zur Verhandlung und Beilegung. Dadurch werden Verzögerungen reduziert, die Genauigkeit erhöht und die Kundenzufriedenheit gesteigert.
#Insurance #Cost Saving #Increase Efficency
Geschäftliche Herausforderung
Die Bearbeitung von Fahrzeugschäden ist häufig langsam, fragmentiert und stark manuell geprägt. Vom ersten Kontakt bis zur Auszahlung verlassen sich Versicherer auf isolierte Systeme, papierbasierte Prozesse und manuelle Prüfungen – mit entsprechenden Folgen: Verzögerungen, Fehler und steigende Betriebskosten. Die Überprüfung des Versicherungsschutzes, die Schadenbewertung und die Betrugserkennung erfordern einen hohen Aufwand, während Kunden zugleich zunehmend Geschwindigkeit und Transparenz erwarten. Mit wachsendem Schadenvolumen geraten Sach- und Unfallversicherer unter Druck, ihre Prozesse zu modernisieren – ohne dabei Genauigkeit, Compliance oder das Vertrauen der Kunden aufs Spiel zu setzen.
Überblick über die Lösung
Der Vehicle Insurance Claim Agent ist eine vorkonfigurierte KI-Lösung zur Automatisierung und Optimierung des gesamten Schadenprozesses für Sach- und Unfallversicherer. Von der Erfassung des Vorfalls über die Policenprüfung bis zur Beweisanalyse und Einleitung der Auszahlung reduziert die Lösung den manuellen Aufwand erheblich und beschleunigt die Bearbeitung. Dank einer modularen Architektur aus spezialisierten Agenten – darunter Module für Bilderkennung, Betrugserkennung, Preisgestaltung und Textextraktion – lässt sich der Vehicle Insurance Claim Agent nahtlos in interne Systeme sowie externe Quellen integrieren, etwa in Fahrer- oder Fahrzeugdatenbanken.
Das Ergebnis: eine schnellere und präzisere Schadenbearbeitung, eine verbesserte Betrugserkennung und ein deutlich besseres Nutzererlebnis – für Versicherer ebenso wie für ihre Kunden.
Zu den Hauptmerkmalen der Lösung gehören:
Die automatische Identitäts- und Policy-Überprüfung
Validiert die Identität und die Versicherungsdetails des Antragstellers, indem eine Verbindung zu internen Versicherungssystemen und externen Behörden (z. B. Polizeidatenbanken) hergestellt wird.Evidence Collection and Assessment
Sammelt, analysiert und verifiziert Vorfallbeschreibungen, Bilder, Videos und unterstützende Dokumente, um Vollständigkeit und Konsistenz sicherzustellen.Schadensbeurteilung und Kostenschätzung
Klassifiziert automatisch den Schweregrad des Schadens und berechnet anhand von Marktdaten in Echtzeit geschätzte Reparaturkosten, die bis zur Genehmigung nur für den Versicherer sichtbar sind.Betrugserkennung und -prävention
Identifiziert manipulierte, wiederverwendete oder KI-generierte Medien und Dokumente, um Risiken zu minimieren und die Echtheit der Anträge sicherzustellen.Schadensübersicht und Workflow-Automatisierung
Konsolidiert validierte Daten und füllt automatisch strukturierte Antragsformulare aus, um die Bearbeitung zu beschleunigen und den manuellen Aufwand zu reduzieren.
Technische Umsetzung
Diese generative KI-Lösung basiert auf:
KI-gestützte Vision und multimodale Modelle
Fein abgestimmte Bild-Sprach-Modelle analysieren eingereichte Bilder und Videos, erkennen Schäden und klassifizieren deren Schweregrad. Die optische Zeichenerkennung (OCR) extrahiert wichtige Daten aus Dokumenten, Quittungen und Nummernschildern. Darüber hinaus ermöglichen Sprach-zu-Text-Modelle eine sprachbasierte Schadensaufnahme in einer auf den Versicherungsbereich zugeschnittenen Sprache.Nahtlose Integration
APIs ermöglichen die Integration mit den Systemen der Versicherer für die Preisgestaltung in Echtzeit und mit externen Quellen für die Identitäts- und Policenvalidierung.Intelligente Workflow-Automatisierung
Eine zustandsgesteuerte Orchestrierungsschicht koordiniert die Interaktionen zwischen den Agenten, hält den Kontext während des gesamten Prozesses aufrecht und ermöglicht bei Bedarf menschliche Eingriffe in die Schleife. Sie unterstützt auch asynchrone Operationen für Aufgaben wie externe Datenabfragen oder manuelle Genehmigungen.Optimierte LLM-Nutzung
Generative Modelle werden auf reale Schadendaten angewendet, um Kernprozesse zu unterstützen. Prompt-Engineering-Techniken, wie z. B. Lernen in kleinen Schritten, kontextbezogene Beispiele und Gedankenketten, verbessern Aufgaben wie die Zusammenfassung, die Dokumentenerstellung und die Entscheidungsfindung.Betrugserkennung
KI-Algorithmen erkennen wiederverwendete, manipulierte oder synthetisch erzeugte Inhalte. Multimodale Konsistenzprüfungen vergleichen Erzählungen, Medien und Dokumentation, um mögliche Diskrepanzen zu erkennen und verdächtige Behauptungen zu markieren.
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