Zelros KI
im Einsatz

Fall 01

Steigerung Cross- und Up-Selling von Lebensversicherung

Young girl connecting with nature
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

Gesteigerte Empathie

2 zusätzliche Abschlüsse pro Woche und Berater

40% mehr Angebote

Schnellere Ausbildung der Junior-Berater

When did this happen?

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

5% - 20% mehr Abschlussquote

20% - 55% mehr Angebote

Fall 03

Automatisierung der Gesundheits- & Risikoprüfung für Lebensversicherung

stories_CS_Case1
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

Automatisierung um das 4-fache gesteigert

93% Entscheidungs-Präzision und steigend

Kundenzufriedenheit und operative Effizienz gesteigert

Boy and Dog in Toy Racing Car

Fall 04

Automatisierung und schnellerer Kfz- Underwriting-Prozess

Kontext
Führender Digital-Makler
Kfz-Versicherung
Kundenservice-Mitarbeiter übertragen täglich Daten, hunderter Dokumente, manuell in die Systeme
Ziel
Automatisierung und Beschleunigung des Underwriting-Prozesses durch automatisierte Dokumentenverarbeitung, einschließlich Betrugserkennung
Mitarbeiter von redundanten Aufgaben befreien und für gewinnbringende Aufgaben im Kundenservice einsetzen
Lösung
KI-Vision liest, analysiert und extrahiert, für den Kfz-Underwriting Prozess, relevante Daten
Daten werden in die Kundendatenbank eingespeisst und der Prozess automatisiert
Verarbeitet werden Reisepässe, Personalausweise, Führerscheine, Kfz-Zulassungen, Versicherungsnachweise & -anträge, Unfallberichte usw.

Ergebnisse

40% der Vorgänge bereits vollständig automatisiert

Zielsetzung 100% der Vorgänge digital abzuwickeln um sich 100% auf den Kundenservice zu fokussieren

Bearbeitungszeit von mehreren Minuten auf wenige Sekunden reduziert