引受業務とリスクの選択

申請のトリアージ、エクスポージャー分析、価格設定のサポート

保険会社は書ききれないほど多くの申請書を見ており、どれを検討するかを決定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、値のスケジュール、損失実行、アンケート、ブローカーの電子メールをすべて読む必要があります。 Scalata のエージェント AI プラットフォームは、受信トレイをトリアージし、エクスポージャを抽出し、価格が設定された同等の申請を保険会社に提示します。

分申請受付から構造化暴露まで

自動化損失実行と値の抽出スケジュール

一貫性のあるすべての提出物にわたる食欲スクリーニング

追跡可能すべての評価入力はソース文書に戻されます

How it works

4 つのステップからなる旅

毎回同じ形です。問題の原因に名前を付け、文書を読める場所に置き、人々に質問させ、繰り返しの部分を質問する必要のないエージェントに渡します。

01
提出物の量と手動露出キャプチャに直面する
送信は、ブローカーが使用する形式にかかわらず、添付ファイル付きの電子メールスレッドとして届きます。スケジュールの再入力と損失実行には引受日が費やされ、アペタイト・スクリーニングは一貫性なく行われ、価格ではなく応答時間によって良いリスクが失われます。
構造化されていない提出物手動によるキー再生成一貫性のない食欲スクリーニング見積もりの納期が遅い
02
統合引受データコアの構築
提出、スケジュール、損失実行、調査、および以前のポリシーが取り込まれ、リスクごとに 1 つのエクスポージャー記録に正規化され、すべてのフィールドがその元の文書に追跡可能になります。
Document AI値抽出のスケジュール損失実行の正規化ブローカーの送信解析
03
インテリジェントな露出と価格分析のアクティブ化
エクスポージャーは危険、地理、階級ごとに集計され、食欲と蓄積限度に照らしてテストされ、同様のリスクの価格設定とそのパフォーマンスと比較されます。
会話型AI蓄積と集計分析食欲と紹介スクリーニング同等のリスクベンチマーク
04
プロアクティブな引受業務 AI エージェントによる完全自動化
食欲をそそる投稿はブローカーが対応できる理由を付けて拒否され、食欲をそそる投稿は評価されランク付けされ、エージェントは誰も見ていないところで集計が蓄積されていないか製本本を監視します。
自動トリアージと拒否評価された提出パック蓄積アラートリニューアル準備中AIエージェント