Zelros KI
im Einsatz
Fall 01
Steigerung Cross- und Up-Selling von Lebensversicherung
Kontext
Große Versicherung auf Gegenseitigkeit
Lebensversicherung
2500 Berater (persönliche & telefonische Termine)
Ziel
Besseres Verständnis der Kundenbedürfnisse
Verbesserung der Beratungsqualität bezogen auf Policeninhalte
Cross- und Up-Selling steigern
Lösung
Plug-in für strukturierte und unstrukturierte Datenquellen
Vorhersage von schlüsselmomenten im Leben der Kunde
Empfehlung für relevante Versicherungspolice kombiniert mit personalisierten Verkaufsargumenten
Ergebnisse
Fall 02
Optimierung der Vertriebseffizient bei der Einführung einer Gebäude- versicherungspolice
Kontext
Große Versicherung auf Gegenseitigkeit
Schaden- und Unfallversicherung
100 Berater (persönliche & telefonische Termine), Skalierung auf 2500 Berater geplant
Ziel
Besseres Verständnis für Kundenwünsche und Steigerung der Beratungsqualität bezogen auf Policeninhalte
Die erfolgreiche Einführung, der neuen Gebäudeversicherung, gewährleisten
Lösung
Plug-in für strukturierte und unstrukturierte Datenquellen
Vorhersage von Schlüsselmomenten im Leben der Kunden
Empfehlung für relevante Versicherungspolice kombiniert mit personalisierten Verkaufsargumenten
Produktempfehlungs-Priorisierung basierend auf Neugeschäftszielen (AI cockpit)
Ergebnisse
Fall 03
Automatisierung der Gesundheits- & Risikoprüfung für Lebensversicherung
Kontext
Führende Bankassurance
Berufsunfähigkeitsversicherung
100.000 Neuabschlüsse pro Jahr
Ziel
Automatisierung des Underwritings bei der medizinischen Risikopruefung um das Abspringen von Interessenten zu verhindern und höhere Abschlussquoten zu erzielen
Anreichern von einfachen Entscheidungsgrundsätzen mit progressivem Machine-Learning
Künstliche Intelligenz unterstützt medizinische Underwriter bei komplexen Vorgängen
Lösung
Zelros Machine-Learning Model wurde mit 40.000 anonymisierten Bestandsvorgängen trainiert
Automatisierung durch IT Integration via API
Zelros App für medizinische Underwriter
Ergebnisse
Fall 04