Automatizzare la revisione delle polizze e presentare preventivi più rapidamente
Nell’ambito dell’underwriting, per riuscire a rispondere per primi con un preventivo adeguato e aggiudicarsi il risultato di business, occorre la capacità di elaborare le richieste di quotazione velocemente e in modo efficace. A causa delle caratteristiche tipiche di queste richieste (molteplici documenti, diversi formati, elaborazione manuale), il processo può rallentarsi notevolmente, oltre a diventare anche molto costoso. Per analizzare i preventivi in modo accurato, i team di lavoro devono dunque rivedere manualmente i pacchetti relativi alle richieste di quotazione, estraendo e poi inserendo i dati di interesse necessari per l’attività. Inoltre, i picchi di lavoro, che possono verificarsi in certi periodi o essere causati da cambiamenti normativi, rendono ancora più difficile una gestione rapida ed efficiente delle richieste di quotazione.
Le soluzioni di expert.ai utilizzano l’intelligenza artificiale e il natural language processing per leggere e comprendere i documenti, identificare i dati utili ed estrarre le informazioni dai campi presenti nei diversi documenti, con la massima accuratezza e precisione. Sfruttando la tecnologia di expert.ai, le assicurazioni riescono a migliorare di oltre il 50-60% i tempi necessari per analizzare le richieste di quotazione per una nuova polizza e rispondere a più quotazioni evidenziando rapidamente i possibili rischi, velocizzando i tempi di risposta e offrendo una migliore customer experience.
Gestione mail e allegati 24×7
Leggere e comprendere automaticamente mail e allegati con cui vengono inviate le richieste di quotazione.
Ordine delle richieste per priorità
Ordinare le richieste di quotazione in base alle priorità, smistandole agli assicuratori che si occupano di rinnovi, nuovi contratti o approvazioni.
Classificazione dei documenti
Classificare i documenti secondo la tipologia, l’approccio di estrazione e i requisiti per la privacy.
Facile integrazione
Integrare i dati richiesti nei sistemi decisionali tramite la normalizzazione dei dati per soddisfare i requisiti specifici di ogni sistema.
Validazione delle regole
Convalidare, tramite l’impiego di regole, che le richieste di quotazione siano corrette e complete, smistandole automaticamente ai broker per recuperare le informazioni mancanti.