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Zelros IA
in Azione

CASO 01

Aumento delle vendite Cross-Sales di assicurazioni sulla vita su contatti in entrata e in uscita

Young girl connecting with nature
Contesto
Grande mutua assicuratrice
Settore di attività Vita
2500 consulenti target (faccia a faccia/telefono)
Obiettivi
Ottenere una migliore comprensione delle esigenze dei clienti
Migliorare la qualità della consulenza sui contenuti delle politiche
Aumentare il cross-selling e l'up-selling
Soluzione
Plug-in per fonti di dati sia strutturate che non strutturate
Previsione degli eventi chiave della vita
Raccomandazioni sulle relative polizze assicurative e punti vendita personalizzati

Risultati

Maggiore empatia

0,4 preventivi aggiuntivi convertiti al giorno per consulente

Aumento del 40% del numero di preventivi

Diminuzione del tempo di formazione dei consulenti junior

When did this happen?

CASO 02

Ottimizzare l'efficienza delle vendite per supportare il lancio di una nuova polizza assicurativa per la casa

Contesto
Grande mutua assicuratrice
Settore assicurativo P&C
100 consulenti (faccia a faccia/telefono), scalabilità a 2500
Obiettivi
Permette di ottenere una migliore comprensione delle esigenze dei clienti e fornire i migliori consigli sui contenuti delle politiche
Assicurare il successo del lancio di una nuova polizza assicurativa per la casa e aumentare l'up-selling
Soluzione
Plug-in per fonti di dati sia strutturate che non strutturate
Previsione degli eventi chiave della vita
Raccomandazioni sulle relative polizze assicurative e punti vendita personalizzati.
Automatizzazione delle priorità dei prodotti in base alle priorità del settore (Pilotaggio IA)

Risultati

Aumento del 5-20% del tasso di conversione dei preventivi

Aumento del 20-55% del numero di preventivi

CASO 03

Automazione della selezione medica per l'assicurazione invalidità

stories_CS_Case1
Contesto
Bancassicuratore di livello 1
Copertura dell'assicurazione sulla vita per l'invalidità
100.000 sottoscrizioni all'anno
Obiettivi
Permette di aumentare il numero di sottoscrizioni accettate automaticamente e ridurre i tempi di decisione per evitare l'abbandono del cliente
Completa le regole decisionali di base esistenti con decisioni avanzate di machine learning
Utilizza l'IA per assistere i medici assicuratori nel prendere decisioni su casi complessi
Soluzione
Modello di machine learning spiegabile istruito su piattaforma Zelros su una storia di 40.000 casi anonimi
Integrazione IT tramite API per l'automazione
Zelros App per medici

Risultati

Aumento di 4 volte del tasso di automazione delle sottoscrizioni

93% di precisione nella decisione

Miglioramento della soddisfazione del cliente e dell'efficienza operativa

Boy and Dog in Toy Racing Car

CASO 04

Automatizza e accelera il processo di sottoscrizione dell'assicurazione auto

Contesto
Broker digitale leader in Francia
Prodotto di assicurazione auto
Gli agenti del Servizio Clienti elaborano ogni giorno centinaia di documenti di sottoscrizione
Obiettivi
Trasformare e accelerare i processi di sottoscrizione automatizzando la lettura e l'analisi dei documenti, compresa l'individuazione delle frodi
Libera il tempo degli agenti da compiti ripetitivi e consentire loro di concentrarsi sulla qualità del servizio al cliente
Soluzione
Lettura dell'IA, analisi ed estrazione di campi chiave da documenti specifici dell'assicurazione auto
Immissione dei dati nel database dei clienti per l'automazione dei processi
I documenti elaborati comprendono passaporti, documenti d'identità, patente di guida, libretti di circolazione, moduli di sottoscrizione, rapporti di incidenti, ecc.

Risultati

40%+ sottoscrizioni già automatizzate

L'ambizione di passare a un processo di sottoscrizione digitale al 100% e di concentrarsi al 100% sull'esperienza del cliente

Il tempo di elaborazione del documento di immatricolazione del veicolo è diminuito da 3 minuti a pochi secondi

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