KI im Underwriting

Wichtige Daten, schnell verfügbar und bewertbar
Schnellere Prüfung

KI-Technologie ersetzt keinen Underwriter - kann aber die Prozesse maßgeblich beschleunigen. Durch Natural Language Processing (NLP) mit Deep Learning-Verfahren extrahiert kinisto wichtige Daten und Kerninformationen aus Dokumenten jeglicher Art und gibt sie strukturiert aus oder markiert sie – unabhängig von Form, Aufbau und Formulierung. Das bedeutet kinisto kann z.B. Daten aus Arztbriefen extrahieren – zur Prozessautomatisierung bei Risikovoranfragen. In Verträgen erkennt kinisto z.B. mögliche Risikoklauseln und schafft so die Basis für weitreichende Prozessbeschleunigung.

Strukturierte Daten aus Dokumenten
Erfassung komplexer Zusammenhänge
Beschleunigte Prüfprozesse
Höhere Kundenzufriedenheit
Basis für Risikobewertung und Betrugsprävention
Mehr Sicherheit & Transparenz

Automatisierung im Underwriting

Zeit sparen. Prozesse optimieren. Sicherheit und Transparenz gewinnen.

kinisto erkennt Informationen im Kontext und macht sie verwertbar. Für die Prüfung von Versicherungsanträgen oder Risikovoranfragen bedeutet das, dass sich Daten aus wichtigen Begleitdokumenten – unabhängig von Aufbau und Form der Dokumente – strukturiert erfassen lassen. Darüber hinaus kann kinisto komplett automatisiert auf bestimmte Merkmale prüfen, die mit Risiken verbunden sein können.

Klassifikation & Datenextraktion

kinisto erkennt alle Textbausteine, die im Dokument enthalten sind und setzt deren Konnotation und Position in Kontext zueinander. So lassen sich relevante Informationen selbst aus nicht standardisierten, langen oder komplexen Dokumenten extrahieren.

Prozessoptimierung

Die extrahierten Daten ermöglichen eine beschleunigte Antragsprüfung und können darüber hinaus für weitreichende Automatisierung nachgelagerter Prozesse genutzt werden.

Schnell bearbeitet – Risiken bewertbar

Automatisierung von Standardprozessen

Wichtige Fakten schnell im Blick

Durch schnelles und präzises Auslesen von Standardinformationen und Standardklauseln unterstützt kinisto Underwriter bei der täglichen Arbeit. Wichtige Informationen müssen in den Dokumenten nicht mehr “manuell” gesucht werden. kinisto kann wiederkehrend relevante Informationen sofort ausgeben und so repetitive Tätigkeiten erleichtern sowie den gesamten Prozess massiv beschleunigen.kinisto kann darüber hinaus auch vom Standard abweichende Bedingungen oder kritische Formulierungen hervorheben und so bei der Risikobewertung unterstützen.

Risikovoranfragen – PKV & BU

Schnelle Bearbeitung und Risikobewertung

kinisto extrahiert relevante Daten und Informationen aus Arztbriefen – selbst wenn diese in unterschiedlichsten Formaten eingereicht werden. So können Anträge schneller und strukturierter bearbeitet werden. Gleichzeitig ermöglicht die Extraktion versicherungsrelevanter Informationen, die Risikobewertung in weiten Teilen zu automatisieren. Die Daten können z. B. als Basis für ein Ampel-System dienen.

Industrieversicherungsverträge

KI-gestützte Bearbeitung

kinisto kann alle wichtigen Informationen in nicht standardisierten Verträgen hervorheben, auch bei heterogenen und abweichenden Formulierungen – darunter Informationen zu Risiken wie Deckungszusagen inkl. Deckungssummen und Subdeckungssummen. Das bedeutet, auch vorformulierte Anträge, welche Makler initial verfasst haben, können schnell bearbeitet und auf mögliche Risiken geprüft werden.

Risiken im Vertragsbestand

KI-gestützte Prüfung

kinisto macht die Analyse von großen Mengen an Text und Dokumenten möglich. So kann die Prüfung des gesamten Vertragsbestandes auf bestimmte Risiken erfolgen. Es können Deckungsbausteine und Sublimite im Vertragsbestand aus großen Mengen von Verträgen ausgelesen werden. Mittels der Informationen lässt sich z.B. das exponierte Risiko auf Subdeckzungslevel quantifizieren.

Profitabilitätsmessung

Abgleich von Deckungen

kinisto kann Daten aus Schadenmeldungen auslesen. Diese Daten lassen sich mit den vertraglich festgelegten Deckungen verknüpfen. So ist es möglich die Profitabilität einzelner Deckungsbausteine zu quantifiziere – die Informationen können eine wertvolle Basis für weitere unternehmerische Entscheidungen sein.

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