AEOS for Versicherung

KI für Versicherer, Claims, die sich selbst schließen.

Agenten triagieren, bepreisen und adjudizieren über die Linien und Kanäle, die Sie schreiben. Jede Entscheidung tracebar zur Policy-Sprache und zum Fact Pattern — die Nachprüfung ist unkompliziert.

Die Realität

Wofür Versicherer doppelt zahlen.

Underwriting-Kapazität, Claims Leakage und Customer Experience sind durch dasselbe limitiert: manuelles Reasoning auf fragmentierten Systemen.

01

Straight-Through-Stagnation

Straight-Through-Raten unter 25 %, weil der Long Tail an Edge Cases jede Rules Engine besiegt. Regeln können nicht über Dokumente, Formulare und fehlenden Kontext schlussfolgern wie Menschen — und Sie können nicht genug Menschen für das Volumen einstellen.

02

Leakage durch Inkonsistenz

Derselbe Claim, unterschiedlich entschieden von zwei Adjustern in zwei Regionen. Das Muster ist erst nachträglich aggregiert sichtbar — nie am Schreibtisch der Entscheidung.

03

Underwriting-Verlangsamung

Commercial Submissions stapeln sich in Soft Markets, während Underwriter-Kapazität in Triage und Admin fließt — nicht in die Pricing-Entscheidung.

04

Fraud-Signale nach Auszahlung

Red Flags liegen die ganze Zeit im Netzwerkgraph. SIU findet sie nach Settlement — wenn Recovery-Kosten den Großteil der Auszahlung ausmachen.

05

Kundenwartezeiten

FNOL bis First Contact in Tagen statt Minuten. Net Promoter bricht genau dann ein, wenn der Kunde über Verlängerung entscheidet.

06

Steigende regulatorische Erwartung

Aufsicht erwartet Explainability für jedes Modell — auch Vendor-Modelle. Black-Box-KI besteht Reviews nicht mehr, selbst bei guten Metriken.

So liefern wir

Wie Global AI für Versicherer liefert.

Agenten gehen in Claims-, Underwriting- und Servicing-Stacks, die Sie bereits betreiben. Explainability-Hooks und Control Points sind die, die Ihr Regulator bereits akzeptiert.

Claim- & Policy-Orchestrierung

FNOL, Triage, Adjudication, Subrogation und Servicing auf einer policy-geprüften Plattform. Ausnahmen landen mit Entwurfsentscheidung und Begründung beim Menschen.

Erklärbares Decisioning

Jeder Output tracebar zur Policy-Sprache, zum Fact Pattern und zu den Daten des Agenten. Aufsicht und Internal Audit erhalten Evidenz — keine Opazität.

Graph-bewusste Fraud Detection

Anomalieerkennung auf Netzwerkebene vor Auszahlung — nicht nach SIU-Rekonstruktion. Fraud Teams handeln auf vorbereiteten Cases, nicht auf Bauchgefühl.

Integration ohne Disruption

Connectors zu Core Policy, Claims und Billing plus SDKs für proprietäre Plattformen. Agenten leben daneben — kein Rip-and-Replace.

Unser Ansatz

Vom Pilot zur buchweiten Deployment.

Drei Stufen entlang dessen, wie Carrier Change tatsächlich shippen — nicht wie Vendor es sich wünschen.

  1. 01

    Scoping mit Claims- & Underwriting-Führung

    Wir identifizieren mit Claims- und Underwriting-Leadership Flows, bei denen Automatisierung sich vervielfacht. Erste Ziele: Linien, Regionen oder Segmente mit messbarem Lift innerhalb eines Renewal-Zyklus.

  2. 02

    Deployment in bestehenden Controls

    Agenten nutzen Authentication, Verschlüsselung und Audit-Standards, die Sie bereits betreiben. Evidenz erscheint in Reviewern, Systemen und Reports Ihrer Aufsicht.

  3. 03

    Skalierung über das Buch

    Bewährte Playbooks werden über Linien, Kanäle und Regionen promoted. Policy bleibt zentral; lokales Tuning dort, wo Regulierung es verlangt.

Use Cases über den Policy-Lebenszyklus

AEOS über Claim- und Policy-Lebenszyklus.

01

FNOL & Triage

First Notice of Loss erfasst, klassifiziert und über Voice, Chat und Dokumentkanäle geroutet. Adjuster öffnet den Case mit Reserve-Empfehlungen und Quelldokumenten.

Impact Minuten bis First Contact, nicht Tage

02

Automatisierte Adjudication

Policy-, Coverage- und Fact-Pattern-Reasoning für High-Volume Property- und Motor-Claims. Ausnahmen an Menschen mit Entwurf und Audit-Evidenz.

Impact Straight-Through steigt dort, wo es zählt

03

Subrogation & Recovery

Demand Packages, Evidence Reviews und Recovery Letters aus der Claim-Akte. Freigaben bei Ihrem Recovery Team. Nichts entweicht der Evidenz-Erfassung.

Impact Recovery-Raten im zweistelligen Bereich höher

04

Underwriting-Unterstützung

Submission Intake, Exposure-Zusammenfassung und Pricing-Support fundiert in Guidelines, Loss History und Appetite — kein Public Model mit Public Assumptions.

Impact Underwriter-Kapazität zurückgewonnen

05

Fraud-Triage

Graph-bewusste Anomalieerkennung vor Auszahlung. SIU erhält vorbereiteten Case mit Relationship Graph, Prior Claims und Anomaly Score.

Impact Leakage-Reduktion Motor & Property

06

Customer Self-Service

Policy-bewusster Assistent für 70 %+ der Servicing-Requests — mit Handoff, wenn nötig. Kontext reist mit.

Impact Deflection steigt, CSAT mit

Let's talk

Bring one versicherung workflow
into production.

30-minute conversation. No obligation. Fully tailored to your environment.