アンダーライティングとリスク選択

申込のトリアージ、エクスポージャー分析、料金サポート

アンダーライターは引き受け可能な数をはるかに超える提出物を受け取っており、どれを検討すべきかを判断する作業自体がボトルネックとなっています。リスクを評価する前に、物件明細表、損害履歴、調査報告書、ブローカーからのメールなどをすべて読み込む必要があります。Scalataのエージェント型AIプラットフォームは、受信トレイをトリアージし、エクスポージャーを抽出し、価格設定された比較可能な提出物をアンダーライターに提示します。

数分申込受付からエクスポージャーの構造化まで

自動化ロスランと保険価額明細の抽出

一貫性すべての申込に対するリスク選好スクリーニング

追跡可能すべての料率算定入力データを元文書まで追跡

仕組み

4つのステップ

アプローチは常に同じです。問題点を特定し、ドキュメントを読み取り可能な場所に配置し、ユーザーがそれらに質問できるようにした上で、反復的な作業は指示を必要としないエージェントに任せます。

01
膨大な申込と手作業によるエクスポージャー把握への対応
申込は、ブローカーが使用するあらゆる形式の添付ファイルを含むメールスレッドとして届きます。明細やロスランの再入力にアンダーライターの1日が費やされ、リスク選好スクリーニングは一貫性を欠き、優良なリスクは料金ではなく対応時間の遅れによって失われています。
非構造化データの申込手作業による再入力一貫性のないリスク選好スクリーニング見積り回答の遅延
02
統合されたアンダーライティング・データコアの構築
申込書、明細書、ロスラン、調査書、過去の保険証券を取り込み、リスクごとに1つのエクスポージャー記録として正規化します。すべてのフィールドは元のドキュメントまで追跡可能です。
Document AI保険価額明細の抽出ロスランの正規化ブローカー申込の解析
03
高度なエクスポージャーおよび料金分析の活用
エクスポージャーは危険要因、地域、クラスごとに集計され、自社のリスク選好および累積限度額と照合されます。さらに、類似するリスクの料金設定や過去のパフォーマンスと比較されます。
対話型AI累積および集計分析リスク選好および照会スクリーニング類似リスクのベンチマーキング
04
プロアクティブなアンダーライティングAIエージェントによる完全自動化
リスク選好外の申込は、ブローカーが対応可能な理由を添えて謝絶されます。リスク選好内の申込は、料率算定とランク付けが行われた状態で届きます。また、エージェントが保有契約を監視し、これまで見過ごされていたリスクの累積を検知します。
自動トリアージと謝絶料率算定済みの申込パック累積アラート更新準備AIエージェント