СФЕРА ПРИМЕНЕНИЯ:
Страхование (страховые компании, автострахование – B2C/B2B).
ОПИСАНИЕ ИДЕИ:
ИИ трансформирует процесс обработки страховых заявлений: при подаче клиентом заявки на выплату AI может сразу проанализировать фотографии повреждений (например, авто после ДТП), оценить степень ущерба и рекомендовать сумму выплаты либо необходимость инспектора. Модели также выявляют признаки мошенничества (повторяющиеся фото, несостыковки в описании). В итоге простые и средние случаи урегулируются автоматически за считанные часы.
KPI:
◦ Более быстрые и точные выплаты: Страховая компания Aviva, внедрив 80+ AI-моделей в процесс клим-менеджмента, сократила среднее время оценки сложных случаев на 23 дня, повысила точность маршрутизации заявлений на 30%, что привело к снижению жалоб клиентов на 65% и росту удовлетворенности (NPS вырос более чем в 7 раз).
◦ Благодаря ИИ многие рутинные выплаты (например, небольшие убытки по авто) стали одобряться мгновенно, а случаи мошенничества вылавливаются до стадии выплаты, экономя компании миллионы.
НЕОБХОДИМЫЕ ДАННЫЕ ДЛЯ ЗАПУСКА:
Исторические страховые кейсы (описание, выплаты, был ли мошенническим), фотографии повреждений и результаты экспертиз, правила тарифов и расчета ущерба, данные клиентов и полисов, внешние данные (например, погодные условия для стихийных событий)
Страхование (страховые компании, автострахование – B2C/B2B).
ОПИСАНИЕ ИДЕИ:
ИИ трансформирует процесс обработки страховых заявлений: при подаче клиентом заявки на выплату AI может сразу проанализировать фотографии повреждений (например, авто после ДТП), оценить степень ущерба и рекомендовать сумму выплаты либо необходимость инспектора. Модели также выявляют признаки мошенничества (повторяющиеся фото, несостыковки в описании). В итоге простые и средние случаи урегулируются автоматически за считанные часы.
KPI:
◦ Более быстрые и точные выплаты: Страховая компания Aviva, внедрив 80+ AI-моделей в процесс клим-менеджмента, сократила среднее время оценки сложных случаев на 23 дня, повысила точность маршрутизации заявлений на 30%, что привело к снижению жалоб клиентов на 65% и росту удовлетворенности (NPS вырос более чем в 7 раз).
◦ Благодаря ИИ многие рутинные выплаты (например, небольшие убытки по авто) стали одобряться мгновенно, а случаи мошенничества вылавливаются до стадии выплаты, экономя компании миллионы.
НЕОБХОДИМЫЕ ДАННЫЕ ДЛЯ ЗАПУСКА:
Исторические страховые кейсы (описание, выплаты, был ли мошенническим), фотографии повреждений и результаты экспертиз, правила тарифов и расчета ущерба, данные клиентов и полисов, внешние данные (например, погодные условия для стихийных событий)
У вас есть своя идея и сомневаетесь как реализовать?
Давайте обсудим. Просто оставьте Ваши контакты в форме ниже.
Давайте обсудим. Просто оставьте Ваши контакты в форме ниже.
