AI Use Cases
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Cloud Data & AI verändern die Versicherungsbranche grundlegend, indem sie Risiken präziser bewerten, Prozesse automatisieren und die Kundenbetreuung optimieren. Versicherer profitieren von effizienteren Abläufen, besserer Betrugserkennung und personalisierten Dienstleistungen.
Künstliche Intelligenz analysiert große Datenmengen in Echtzeit und ermöglicht eine präzisere Risikobewertung sowie ein schnelleres Underwriting. Die Schadenbearbeitung wird durch Bilderkennung und automatisierte Workflows erheblich beschleunigt, während Natural Language Processing Kundenanfragen effizient verarbeitet. Moderne AI-Modelle helfen dabei, Betrug frühzeitig zu identifizieren und zu verhindern. Zudem steigert datengetriebenes Process Mining die betriebliche Effizienz und reduziert Kosten.
Mit über 30 Jahren Erfahrung und mehr als 3.000 erfolgreich realisierten Projekten ist synvert der ideale Partner für Versicherer, die ihre digitale Transformation mit Cloud Data & AI vorantreiben wollen.
Entwicklung einer Lösung zur Definition, Erhebung und Analyse von Kennzahlen zur Nutzung einer Banking-App einer Großbank. Das System erfasst Interaktionen, identifiziert Nutzungsmuster und optimiert die App-Performance durch datengetriebene Entscheidungen für eine bessere User Experience.
Entwicklung eines KPI-Cockpits zur Analyse von Key-Performance-Indikatoren (KPIs) und zur Überwachung der Erfüllung von Service Level Agreements (SLAs) in der Versicherungsbranche. Die Lösung ermöglicht die Echtzeit-Analyse von Schadensbearbeitung, Policenverwaltung und Kundenservice, erkennt Abweichungen frühzeitig und optimiert Prozesse.
Das Projekt Investment Analysis soll es der Fachabteilung ermöglichen, die Portfolio‑, Risiko‑, Performance‑, Stresstest- und Orderdaten ihrer Investments strukturiert auszuwerten. Die Anwendung wird zur Überwachung und Anpassung der Anlagestrategie des Kunden eingesetzt.
Analyse, Konzeption und Implementierung eines Planungssystems für die Kostenstellenplanung einschließlich Kostenverrechnung und Soll-Ist-Vergleich. Erhebung der abteilungsübergreifenden technischen Anforderungen an das unternehmensweite DWH-System. Konzeption und Implementierung eines unternehmensweiten Data Warehouse.
Wissenstransfer im Bereich Data Science, Implementierung verschiedener Advanced Analytics Anwendungsfälle wie Next-Best-Offer, Next-Best-Customer, Potenzialanalyse und Dokumentenprüfung. Einrichtung einer zentralen Advanced-Analytics-Umgebung. Die Automatisierung der Dokumentenprüfung führt zu einer Kostenersparnis durch einen externen Prüfer und beschleunigt die Prozesse.
Konzeption und Umsetzung des gesamten Datenmanagements für eine konzernweite IFRS 17-Implementierung bei einem führenden Schweizer Versicherungsunternehmen. Dabei wurden mehr als 200 Informationssysteme verschiedener Konzerngesellschaften angebunden.
Entwicklung und maßgeschneiderte Anpassung eines leistungsstarken Large Language Model (LLM) zur automatischen Kategorisierung von Schadensarten und Extraktion relevanter Details aus Versicherungsschadensberichten – für eine effizientere Analyse und schnellere Bearbeitung von Schadensfällen.
Die Entwicklung von State-of-the-Art Datenplattformen findet kaum mehr einen Weg vorbei an Datalakes. Doch einen Überblick zu...
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Einleitung Die Konsolidierung, Sicherung und Bereitstellung von aufgearbeiteten Quelldaten ist ein zentraler Aspekt zur Auswer...
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