Versicherungstransformation mit AdInsure ML
AdInsure bietet eine vollständige Suite von Tools für die datengesteuerte Automatisierung von Kernversicherungsprozessen. Profitieren Sie von Data Mining, robuster Machine-Learning-Infrastruktur und umfassenden Visualisierungstools. Die offene Architektur von AdInsure ermöglicht es unseren Partnern und Kunden, ML-Modelle nahtlos zu erstellen und zu integrieren, wodurch Versicherungsabläufe mit Flexibilität und fortschrittlichen Datenfunktionen verbessert werden.
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Stärkung von ML: Die KI-Infrastruktur von AdInsure
AdInsure bietet die notwendige Infrastruktur, um Machine Learning im Versicherungssektor zu stärken. Sie umfasst eine optionale Suite für Data Mining und Machine Learning, ausgestattet mit einem Data Warehouse, Machine-Learning-Servern und fortschrittlichen Visualisierungstools. Dies erleichtert die Entwicklung und Anwendung von Machine-Learning-Modellen und ermöglicht ihre nahtlose Nutzung innerhalb des AdInsure-Ökosystems.
Nahtlose Integration von KI/ML in Kernversicherungsprozesse
Durch die Nutzung seiner offenen Architektur integriert AdInsure KI/ML-Modelle nahtlos in Kernversicherungsprozesse. Unser Data-Science-Team hat spezifische Modelle für entscheidende Vertriebs- und Schadensbereiche entwickelt, wodurch eine effiziente und effektive Bereitstellung innerhalb des flexiblen und modernen Rahmens von AdInsure sichergestellt wird.
Erkundung von AdInsure KI/ML-Anwendungsfällen
Anomalieerkennung bei Schadenskalkulationsbeträgen
- Erkennt, ob manuell bereitgestellte Kalkulationsbeträge ungewöhnlich sind, indem sie mit historischen Daten verglichen werden
- Kalkulationsbeträge werden nach ihrer Deckung und ihrem Risiko kategorisiert
- Schätzung des erwarteten Betrags
- Nahtlose Integration in den von AdInsure unterstützten Schadenbearbeitungsprozess
Gruppierung von Datenpunkten für aufschlussreiche Analysen
- Gruppierung von Datenpunkten über benutzerdefinierte Cluster für detaillierte Analyse und Visualisierung
- Beispiel: Nutzung von vergangenen Prämien- und Schadensdaten zur Optimierung der Agentenleistung
- Unterstützt dynamische Cluster-Analysen durch Nutzung der AdInsure Data Warehouse-Integration
Verbesserung des Vertriebsprozesses mit fortschrittlichen Empfehlungssystemen
- Implizite Empfehlungssysteme: Nutzen von Feedback-Daten für agentenspezifische Policenempfehlungen
- Auswahl von Dienstleistern: Empfehlung medizinischer Dienstleister basierend auf der Historie des Anspruchstellers
- Optimierung der Schadenbearbeiter: Vorschlagen von Schadenbearbeitern durch Ausbalancieren ihrer bisherigen Leistung mit der aktuellen Verfügbarkeit
