Natural Language Processing für die Regulierung in Versicherungen

Mithilfe einer Machbarkeitsanalyse werden Showstopper identifiziert und Handlungsempfehlungen ausgesprochen.

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Identifizierung Datenpunkte zur Ermöglichung der automatischen Regulierung von Kleinschäden

Künftige Reduktion der Regulierungsdauer von mehreren Tagen auf wenige Minuten

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Know-How Transfer für die Anwendung von Machine Learning Methoden an den Kunden

Herausforderung

Ein internationaler Versicherungskonzern möchte prüfen, ob gemeldete Kleinschäden automatisiert sofortreguliert werden können. Es liegen Informationen zu Versicherungsnehmer, Vertrag und Schaden in strukturiertem Format vor. Zusätzlich sind Schadensschilderungen als Text vorhanden. Standardisierte Gutachten liegen als PDF Dokumente vor.

Lösung

In enger Zusammenarbeit mit den Fachbereichen werden Modellierungsansätze erstellt. Die Schadensschilderungen werden mit modernen Natural Language Processing Ansätzen prozessiert​. Das Training von Modellen zur Klassifizierung von Schäden erfolgt auf Basis der strukturierten Daten und der verarbeiteten Schilderungen. Lücken in der datentechnischen Abbildung des Regulierungsprozesses werden identifiziert. 

Ergebnis

Ein Katalog mit 26 zu erhebenden Datenpunkten ist erstellt, die für die Regulierung von Kleinschäden notwendig sind. Für den automatisierbaren Onlinemeldeprozesses ist ein Design erstellt. Durch die Umsetzung der Automatisierung kann die Regulierungsdauer künftig von mehreren Tagen auf wenige Minuten reduziert werden. 

Haben Sie Interesse an eigenen Use Cases?

Herausforderung

Ein Automobilunternehmen möchte verschiedene marktspezifische Daten visualisieren, um eine Wettbewerbsanalyse für den US-Markt zu ermöglichen.

Lösung

Es wird eine interaktive und flexible Anwendung, einschließlich verschiedener Karten mit zwei verschiedenen Ansichten implementiert.

Ergebnis

Relevante Märkte werden identifiziert, analysiert und visualisiert. Der Händler oder der jeweilige Vertrieb haben die Möglichkeit den direkten Wettbewerb mit dem eigenen Produkt zu vergleichen und die relevanten Daten zu visualisieren.

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Data Operations bei der Munich Re

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