Wie ein Fortune-500-Versicherungsunternehmen durch die Automatisierung seines Angebotsprozesses 30 % manuelle Arbeit einsparte
Kunde
Fortune 500 Versicherungsgesellschaft
Ziel
Ziel diese Projektes war, die Effizienz und Qualität des Angebotsprozesses zu verbessern, indem die Extraktion und Klassifizierung von Information aus Policen automatisiert werden.
Herausforderungen
- Jedes Unternehmen verwendet seinen eigenen Jargon und sein eigenes Format
- Viele Bestimmungen müssen interpretiert werden, nicht nur extrahiert
- Es kann mehrere Arbeitnehmerkategorien für die Deckung geben
- Pläne haben häufig komplexe Tabellen mit mehreren Einträgen pro Zeile
- Mehrere Produkte können innerhalb eines Plans gemischt werden
Aufgrund dieses schwierigen Kontextes konnten herkömmliche Tools keine genauen Informationen aus den Versicherungsplänen extrahieren, so dass das Unternehmen gezwungen war, auf teure manuelle Arbeit zurückzugreifen.
Lösung
Dank der ausgefeilten Verarbeitung natürlicher Sprache war SemanticPro in der Lage, die oben genannten Herausforderungen zu meistern und gleichzeitig hochpräzise Ergebnisse zu liefern. Die Lösung wurde an fünf verschiedenen Produkten trainiert: Langzeitinvalidität (LTD), Kurzzeitinvalidität (STD), Augen-, Zahn- und Lebensversicherung.
Die Lösung gab den Fachexperten (SMEs) die volle Kontrolle über den gesamten Extraktionsprozess und gab ihnen die Möglichkeit, das System ohne das Eingreifen eines KI-Experten fein abzustimmen.
Durch die Verwendung von SemanticProwar das Unternehmen in der Lage, automatisch:
Schlüsselinformationen aus fünf Arten von Versicherungsplänen anderer Anbieter zu extrahieren
Diese Informationen in die Sprache des Unternehmens zu übersetzen
Schlüsselinformationen aus komplexen Tabellen mit mehreren Einträgen pro Zeile genau zu extrahieren
Mitarbeiterklassen zu erkennen und Extraktionen mit Klassenbeschreibungen zu verknüpfen
Klauseln zu klassifizieren, auch wenn der Wortlaut abweicht
Gescannte Dokumente ohne manuelle Eingriffe zu erkennen und OCR durchzuführen
Die Dokumentenextraktionen in ein Excel-Format zu exportieren
Ergebnisse
- 7.500 Stunden Einsparungen pro Jahr
- 30% weniger manuelle Arbeit
- Zeitnähere und genauere Kostenvoranschläge
Der Cortical.io Unterschied
- Die Lösung extrahiert Informationen und interpretiert Bestimmungen mit einem sehr hohen Maß an Genauigkeit
- Die Extraktionsmodelle werden auf der Grundlage von Anmerkungen der Fachexperten des Unternehmens zu nicht mehr als 100 Beispielplänen schnell trainiert.
- Die Fachleute haben die volle Kontrolle über die Verbesserung des Prozesses, indem sie die Extraktionsziele überprüfen, korrigieren und hinzufügen.
- Kein Bedarf an KI-Experten oder Data Scientists
