用人工智能提取保险业的工资报表
挑战
无论是对比、变更还是新客户,都需要向投保人索取相关文件,这些文件是计算保单的必要条件。例如,在签订机动车保险单时,最迟要在 车辆登记 以及(如果有的话)最后提交并储存在系统中的捐款发票。
Konfuzio如何帮助?
签订机动车保险单所需的数据是从文件中读取的。以车辆登记文件为例,这就是制造商代码(HSN)和类型代码(TSN),用于计算保险费。
解决方案
Konfuzio支持从收到的文件中读取缔结机动车保险的相关数据,并实现自动处理,无需打字。

人工智能为保险公司提供了巨大的机会。通过使用人工智能,保险公司在各种活动中得到支持,并从流程的优化中受益。使用Konfuzio平台,为您的应用专门训练我们的AI。我们以理想的技术环境和必要的专业知识支持你。
保险公司、资金池和经纪人通常坐在几乎没有使用的销售潜力上。正如在B2B以及B2C销售中,每天都有无数的联系方式被交换,然后就不再使用了。简单的信息,如名字、姓氏、电子邮件地址和职位,几乎包含在每封电子邮件中,但只是在公司中手动维护,很少更新。因此,即使使用CRM工具,也经常发生联系人过时或没有注意到所有对话者的情况。因此,人工理解人类语言和文本的方法具有巨大的销售潜力,因为联系的建立和维护就像魔术一样。因此,关于以前的联系人的知识可以在各公司之间使用,并自动保持最新状态。
目前的流行病也将通信转移到了网上:几个月前只能以模拟形式想象的会议现在几乎完全以数字形式进行。人工智能有助于通过数字渠道使用联系数据,为保险公司提供知识。通过主动但自动地阅读保险公司的人工智能的使用,可以存储各自通信伙伴的当前数据,并用于进一步的互动或分析。通过这种方式,除了姓氏和名字等个人信息外,还可以分析与内容有关的特别决定性的利益,如索赔通知,以及过去通信的意图。
无论是对比、变更还是新客户,都需要向投保人索取相关文件,这些文件是计算保单的必要条件。例如,在签订机动车保险单时,最迟要在 车辆登记 以及(如果有的话)最后提交并储存在系统中的捐款发票。
签订机动车保险单所需的数据是从文件中读取的。以车辆登记文件为例,这就是制造商代码(HSN)和类型代码(TSN),用于计算保险费。
Konfuzio支持从收到的文件中读取缔结机动车保险的相关数据,并实现自动处理,无需打字。
保险公司、经纪人和其他合作伙伴之间的文件传输基本上由BiPRO标准430进行标准化。大量不同的文件和GDV库存数据必须在传输后进行处理并输入所使用的系统中。这些文件往往不是以机器可读的形式到达,也不是统一的可转让的。
Konfuzio对收到的不同类型的文件进行分类,并能从中识别出个别信息。这确保了对相关数据的访问。在保险单的情况下,个人数据或合同规范被自动过滤掉,并被带入一个统一的结构。
统一结构化地提供所转移保单的数据,就不需要人工阅读和输入相应的系统。
各种索赔报告的接收通常是非结构化的,需要人工转移和核实数据。无论是死亡时的死亡证明,还是受损车辆的照片或事故当事人的身份证,提交的信息通常由理赔人员手工筛选。
为索赔报告提交的文件由Konfuzio处理。例如,重要的个人数据和地址从扫描的身份文件中输出,可用于进一步处理。
不再需要手工输入已提交的索赔,因为Konfuzio会自动处理数据提取工作。同时,可以进行合理性检查,例如,将报告的索赔与保险的最高金额进行比较。
投资组合的评估或转让是复杂的。评估投资组合和检查保单、保费发票和其他文件需要时间。检查的内容越详细,需要的时间就越多,但对投资组合的估值就越高。
Konfuzio通过汇总各文件的信息来支持单个合同层面的评估。从保险单中提取未来的保险费和经纪费,确定合同特征并将其纳入统一结构。
Konfuzio通过对单个收入流的结构化总结来准备投资组合,以进行估值。
由于索赔是通过各种渠道收到的,而且形式不一致,所以提交的信息通常由索赔处理人员手工审查。有必要将损失与投保的风险进行比较,并检查损失金额的合理性。
索赔数据的结构化使其自动转移到我们客户的系统中进行索赔管理。除了结构化和提取索赔数据外,Konfuzio还可以进行合理性检查,从而,例如,将保单中的被保险人最高金额与提交的索赔金额进行比较。
处理、检查和将索赔转入相应的IT系统的人工工作大大减少。