Automatisierte Anspruchsprüfung
Im Schadenfall senden Versicherte zahlreiche Dokumente und Bilder, die den Schaden dokumentieren – Versicherer benötigen schnell die relevanten Daten zur Anspruchsprüfung. Basierend auf Natural Language Processing (NLP) mit Deep Learning-Verfahren extrahiert kinisto alle relevanten Informationen und gibt sie strukturiert aus – unabhängig vom Aufbau der Dokumente. Das beschleunigt die Prozesse bei der Bearbeitung maßgeblich.
Schnell zu relevanten Daten
kinisto erkennt Informationen im Kontext und macht sie verwertbar. Die automatisierte Erfassung der erstattungsrelevanten Daten aus Anträgen spart Bearbeitungszeit und ermöglicht es, dem Kunden schnell Rückmeldung zu geben, bzw. die Erstattung direkt in Dunkelverarbeitung einzuleiten.
Klassifikation & Datenextraktion
kinisto erkennt die im Dokument enthaltenen Textbausteine, setzt sie in Kontext zueinander und extrahiert strukturiert die relevanten Informationen. Wichtige Daten stehen so schnell und in verwertbarer Form zur Verfügung – z. B. aus Schadensberichten, Arztrechnungen oder auch Rezepten.
Prozessoptimierung
Durch die schnelle Verfügbarkeit der Informationen haben Versicherer die Möglichkeit Anträge schneller zu bearbeiten. Zudem können die Informationen als Basis für die weitere Prozessautomatisierung dienen – z. B. zur automatisierten Bestimmung von Regulierungssummen oder auch der Erstattung selbst.
Auswertung von Schadensberichten
kinisto extrahiert relevante Passagen aus Schadensberichten – unabhängig von Formulierungen und Aufbau der Dokumente. Das ermöglicht die schnelle Bearbeitung, automatisierte Bestimmung der Regulierungssummen sowie die zügige Rückmeldung an den Antragsteller. Möglich ist auch ein Ampel-System auf Basis von bestimmten extrahierten Merkmalen, welches besonders kritische Passagen entsprechend gruppiert ausgibt.
Prüfung von Arztrechnungen & Rezepten
Aus Arztrechnungen und Rezepten, die in Form, Aufbau und Formulierung nicht standardisiert sind, extrahiert kinisto durch die kontextuelle Analyse alle relevanten Informationen. Auf Basis dieser strukturierten Daten können Versicherer den Erstattungsprozess automatisieren (inkl. Abgleich mit Zubilligungskriterien und Deckungssummen). Das bedeutet: schnelles Kunden-Feedback und Ausgleich – bei niedrigeren Kosten.
