Formuläret har skickats in framgångsrikt.
Ytterligare information finns i din brevlåda.
Anlita oss
Om oss
TjänsterTeknikBranscherPortfölj
När mitt ingenjörsteam går in i ett stort försäkringsprojekt och ser att deras försäkringsgivare fortfarande lever i Excel och Microsoft Access, vet jag genast att vi kommer att ha ett mycket långt samtal.
En av våra verkliga företagskunder hade problem med just detta upplägg. Underwriting-teamet analyserade risker manuellt, godkände försäkringsvillkor manuellt och beräknade tariffer manuellt, så vart och ett av dessa steg kostade företaget enorma mängder tid och pengar, medan frustrerade kunder helt enkelt lämnade för snabbare konkurrenter.
Manuell underwriting fungerar som en ren arkitektonisk återvändsgränd eftersom du fysiskt inte kan skala upp processen utan att aggressivt blåsa upp din lönelista. Du misslyckas också helt med att garantera beslutskonsistens eftersom två olika underwriters lätt kommer att ringa helt olika samtal om exakt samma ansökan på olika dagar. Du kan definitivt inte ge en kund ett svar på några minuter om din manuella pipeline kräver flera dagar för att bearbeta grundläggande information.
Det är precis här automatisering av försäkringsunderwriting tar plats på scenen. Uppgifter från McKinsey visar helautomatisk prissättning och garantiteckning kommer att hantera över 90% av försäkringar för privatpersoner och småföretag fram till 2030. Marknaden för teknik för automatiserad underwriting växer för närvarande med en massiv 44,7% CAGR och förväntas nå $674,1 miljarder kronor till 2034, så det här representerar ett massivt industriellt skifte som sker just nu.
Låt oss titta på hur automatisering inom försäkringsunderwriting faktiskt fungerar.
Underwriting är kärnprocessen för att utvärdera risken i en försäkringsansökan för att ta reda på vem vi har att göra med, beräkna sannolikheten för en försäkringshändelse och fastställa de exakta försäkringsvillkoren. Detta är själva kärnan i försäkringsverksamheten och avgör både företagets lönsamhet och den övergripande kundupplevelsen.
Den manuella underwritingcykeln tvingar en analytiker att ta emot en ansökan, manuellt begära in data från olika källor, kontrollera allt mot interna riktlinjer och fatta ett beslut baserat enbart på personlig erfarenhet innan resultatet skickas tillbaka till kunden. Denna cykel tar allt från några dagar till flera veckor, så varje enskilt steg innebär en enorm risk för mänskliga fel eller mycket subjektiva bedömningar.
Automatiserad underwriting inom försäkring ersätter denna långsamma cykel med hårdkodad programvarulogik, så att ML-modeller, regelmotorer och externa databasintegrationer utför exakt samma jobb på bara några sekunder. Algoritmen gör detta konsekvent utan att ha en dålig dag eller hantera mänsklig trötthet, vilket kraftigt minskar risken för motstridiga beslut mellan olika anställda.
Jag ser ofta exakt samma bild när försäkringsbolag antar att de har en helt normal garantiprocess tills vi faktiskt tittar på deras hårda siffror.
Så här går det till i en manuell installation:
För att ansluta en serverbaserad analysmotor till en levande företagsmiljö krävs en rent pragmatisk arkitektur. Därför skapar vi en mikroserviceuppsättning i flera lager, där varje lager utför en och endast en specifik funktion av teknik eller process.
Låt mig nu förklara hur vi implementerar hela den här pipelinen på en produktionsserver.
Hela processen börjar med rådata. Så snart en sökande skickar in sin ansökan via ett digitalt formulär eller REST API, verifierar automatiserad underwriting de inlämnade dokumenten genom att skapa en begäran om verifiering via OCR-teknik. Den kontrollerar den sökandes kredithistorik och hämtar externa registerdata.
I en av våra implementeringar för ett stort försäkringsbolag i EU implementerade vi en UiPath-lösning för dokumentförståelse som möjliggjorde automatisk extrahering, validering och bearbetning av all inkommande dokumentdata utan någon manuell inmatning från en människa. Detta var en arkitektonisk förändring som gjorde det möjligt för oss att omedelbart eliminera en av de största flaskhalsarna i deras process.
När uppgifterna har samlats in skickar systemet dem genom regelmotorn och tunga ML-modeller. ML-algoritmen utvärderar den sökande enligt en fördefinierad regeluppsättning som baseras på ett antal faktorer, bland annat den sökandes historiska försäkringsanspråk, begärda försäkring och riskprofil.
Pipelinen ger sedan en exakt poängsättning och en slutgiltig riskkategori. En välutbildad ML-modell analyserar samtidigt tusentals faktorer som regionala skadefrekvenser, tillgångsvärderingar i realtid, hälsojournaler, lokala sannolikheter för olyckor, dolda finansiella mönster med mera. Enligt en studie som utfördes av Geneva Association förbättrades träffsäkerheten med 43% när storskalig databehandling användes för att utvärdera dessa förhållanden samtidigt.
En regelmotor består av flera olika lager och typer av information, till exempel en uppsättning allmänna villkorsregler, komplexa undantag, flaggor för manuell granskning och automatiska trösklar för godkännande. Denna logik är hårdkodad för att uppfylla våra kunders specifika produktbehov, och vi skapar också väldefinierade eskaleringsvillkor som dikterar när systemen kan fatta ett självständigt beslut och när de flaggar ansökan för en live underwriter. Detta upplägg säkerställer att automatiseringen tar död på rutinen samtidigt som den mänskliga expertisen finns kvar precis där den ger mest värde.
Efter att ha passerat genom alla verifieringslager levererar systemet ett slutligt beslut om att godkänna, avslå eller begära ytterligare information om en ansökan. Plattformen beräknar också den exakta täckningsgraden och villkoren för täckning i realtid.
Som ett exempel från ett nyligen genomfört bankprojekt utvecklade vi ett automatiserat poängsystem som tilldelade numeriska poäng till varje ansökningsparameter och fattade beslut om det tillgängliga kreditbeloppet för varje sökande, helt utan mänsklig inblandning. Resultatet av denna implementering var en betydande minskning av handläggningstiden jämfört med den tidigare underwriting-lösningen.
Plattformen loggar automatiskt varje enskild systemåtgärd. Backend registrerar exakt vilka data som användes, vilka regler som utlöstes och vilket slutresultat som genererades för att skapa en verifieringskedja. Detta är rena guldet för tillsynsmyndigheter eftersom du alltid har fullständig dokumentation av varje enskilt beslut. Och dessutom behöver du inte gräva igenom fysiska pappersarkiv.
Vi gör hela processen helt transparent för alla inblandade. Systemet skickar ansökningsstatusar direkt till kundens mobilapp eller webbpanel via REST API. Personen ser omedelbart liveuppdateringar som “dokument accepterade”, “risker utvärderade” och “policy redo”.”
Vi lämnar aldrig systemet obevakat i produktion. Automatiserade underwriting-lösningar fungerar som en kontinuerlig operativ motor. Systemet övervakar ständigt utfärdade policyer, uppdaterar villkoren när riskprofilen ändras och säkerställer att de lagstadgade kraven efterlevs. Systemet tar automatiskt hänsyn till eventuella nya kunddata under nästa kontrollcykel.
"Om du är helt beroende av manuell datarouting i ditt backend-system kan du inte skala en försäkringspipeline, eller åtminstone är det mycket svårt att göra det. Vi injicerar intelligenta algoritmiska agenter direkt i dina äldre system för att utföra de tunga matematiska beräkningar som krävs för automatisering. Med den här arkitekturen kan du dramatiskt utöka din företagsportfölj utan att behöva anställa nya analytiker hela tiden."
Leveransdirektör och chef för kompetenscenter
När vi sätter en helt automatiserad pipeline för emissionsgarantier i produktion börjar ditt företag täppa till de stora läckor i driftbudgeten som orsakas av manuella granskningar, eftersom den nya arkitekturen organiserar dina spridda data i ett mycket förutsägbart arbetsflöde.
Ditt företag kommer att ligga efter för alltid om dina databaser inte kan prata med varandra på ett naturligt sätt. Vi löser denna enorma huvudvärk genom att bygga ett enhetligt ekosystem för teknik.
På den moderna IT-marknaden köper du kundlojalitet med ren hastighet och felfri bekvämlighet.
Datasäkerhet blir alltid en fråga om absolut överlevnad när stora företags pengar står på spel.
Enligt vår direkta ingenjörspraxis innebär en försening av den här specifika backend-uppgraderingen att företagets budget ständigt dräneras eftersom försäkringsgivarna slösar bort dyrbara timmar på rutinmässigt pappersarbete, medan frustrerade kunder helt enkelt lämnar företaget till förmån för snabbare digitala konkurrenter.
Dina driftskostnader förblir permanent höga när din dagliga applikationsvolym växer, vilket innebär att den enorma klyftan mellan automatiserade företag och tveksamma företag bara kommer att fortsätta att öka under de närmaste åren.
Utplacering Automatiserade system för försäkringsteckning fungerar som en grundläggande arkitektonisk förändring som hjälper ditt företag att hantera komplexa risker och skala upp hela verksamheten utan att ständigt öka lönekostnaderna.
Min ingenjörsgrupp på Innowise hanterar dessa tunga backendintegrationer varje dag, så vi vet exakt hur man utformar robusta ML-modeller och ansluter dem naturligt, även med de äldsta äldre databaserna.
Vi bygger allt från AI-drivna plattformar för riskutvärdering till helautomatiska pipelines för ansökningar med minimal eller ingen manuell datainmatning, vilket innebär att vi kan förvandla dina kaotiska data till ett mycket lönsamt affärsverktyg. Om du vill ta reda på hur den här specifika arkitekturen passar in i din befintliga infrastruktur kan du ta en närmare titt på vår djupa tekniska erfarenhet inom försäkringssektorn.
Tveka inte att höra av dig till skriv till oss närhelst du finner det lämpligt.
De löpande utgifterna för att använda en manuell process leder till ineffektivitet och förseningar i företagets tillväxt. Ditt företag bör använda automatisering så att du kan växa snabbare på din marknad och fatta ett omedelbart beslut om att godkänna alla ansökningar. På så sätt får kunderna en utmärkt digital service och stannar kvar hos ditt varumärke.
Vår modulära lösning gör det möjligt att integrera den i din befintliga arkitektur. Våra experter skapar en specialiserad brygga för att på ett säkert sätt hämta data från dina gamla system och samtidigt säkerställa kontinuerlig drift av din verksamhet under hela uppdateringen av backend.
När plattformen släpps till produktion känner du omedelbart av effekterna av lanseringen. Kön av ansökningar som hopat sig rensas bort direkt och dina chefer slipper bli överväldigade av dagliga uppgifter, vilket gör att de kan fokusera på den verkliga komplexiteten när det gäller kunderna.
Beslutsmodellen är anpassad i enlighet med din riskpolicy. Algoritmen utvärderar sökande helt objektivt baserat på hårda mätvärden. Om det finns tveksamma ansökningar eller ansökningar som ligger på gränsen går de vidare till en senior specialist för en obligatorisk manuell granskning.
Arkitekturen skapar mycket omfattande loggar över alla poäng som skapas av systemet. Alla loggar ger en verifieringskedja som alla revisorer kan inspektera, och som ett resultat kan du klara efterlevnadsrevisioner och konsekvent skydda ditt företags varumärke från rättsliga böter.
Tekniken bakom plattformen är extremt anpassningsbar ur ett tekniskt perspektiv. Företagets riktlinjer är inbäddade direkt i systemets analytiska kärna så att det är lätt att ändra poängsättningsalgoritmerna när nya försäkringsprodukter lanseras på marknaden.
Våra OCR-parsers hanterar perfekt krokig text från skanningar av tvivelaktig kvalitet. Algoritmen begär helt enkelt den information som saknas från användaren vid en verklig databrist. Systemet garanterar att endast högkvalitativa och kompletta dokumentpaket bearbetas.
Nej, vi bygger en skalbar mikrotjänstarkitektur med mycket enkla underhållsprotokoll. Vi tar över all teknisk support efter lanseringen, och du får ett färdigt affärsverktyg utan den ständiga huvudvärken att anställa nya ingenjörer.
Teknikchef
Dmitry leder den tekniska strategin bakom anpassade lösningar som faktiskt fungerar för kunderna - nu och när de växer. Han kopplar samman visioner med praktiskt utförande och ser till att varje lösning är smart, skalbar och anpassad till verksamheten.
