omni:us Agentic AI for Claims
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Case Study

DACH Top-10 Versicherer steigert Regresse & reduziert Fehlauszahlungen

Ein führender DACH Top-5-Versicherer konnte seine Schaden-Kosten-Quote verbessern und bereits im ersten Quartal nach Einführung von omni:us Leakage Reduction signifikante Einsparungen realisieren – durch neu identifizierte Regresse, vermiedene Überauszahlungen und optimierte Dienstleistersteuerung.

Unsere messbaren Ergebnisse

Mehr Regress

0 %

Anstieg der Regressquote

Niedrigere Kosten pro Schadenfall

0 %

Weniger beauftragte Gutachten

sowie eine Reduktion der Drittanbieterrechnungsprüfungen um 55%

Bessere Ausgaben-steuerung
0 %

Reduzierung der Schaden-Kosten-Quote

über automatisierte Deckungsprüfung

Die zentralen Herausforderungen des Versicherers

  • Erhebliche Verluste aufgrund von Fehlauszahlungen, verpassten Regressmöglichkeiten und ineffizienter Dienstleistersteuerung
  • Hohe Abhängigkeit von manuellen Prozessen zur Erkennung von Deckungsausschlüssen und Regressmöglichkeiten
  • Statische Modelle zur Dienstleisterauswahl, die den Schadenkontext nicht berücksichtigten
  • Das Management suchte nach einer Lösung, die rasch messbare Ergebnisse liefert, ohne die bestehende Systemlandschaft neu aufzusetzen

Unsere umgesetzte Lösung

  • Prüfung offener und geschlossener Schadenfälle auf Regressmöglichkeiten, Überzahlungsrisiken und nicht gedeckte Reparaturleistungen
  • Automatisierte Deckungsprüfungen zur Markierung nicht gedeckter Leistungen vor der Auszahlung
  • Einführung einer KI-gestützten Dienstleisterauswahl, um Gutachterentscheidungen und Rechnungsprüfungen gezielt zu optimieren
  • Nahtlose Integration in das zentrale Schadensystem des Versicherers für Regresserkennung in Echtzeit

Warum dieser Versicherer auf omni:us setzt

  • Bewährte Fähigkeit, in laufenden und abgeschlossenen Schadenfällen versteckte Regresspotenziale zu erkennen und aufzubereiten
  • Ganzheitliche Prävention von Fehlauszahlungen auf mehreren Ebenen – Regress, Deckungsprüfung und Dienstleisteroptimierung in einem nahtlosen Workflow
  • Rasche Implementierung in bestehende Schadenlandschaften – ohne Eingriff in laufende Systeme.
  • Versicherungsspezifische KI-Modelle, trainiert auf Millionen von Schadenfällen – für höchste Erkennungsgenauigkeit

Key Takeaways

  • Schnelle Erfolge sind möglich - der Versicherer konnte innerhalb weniger Wochen messbare Einsparungen erzielen
  • Eine Prävention von Fehlauszahlungen ist am wirksamsten, wenn Regressmanagement, Deckungsprüfung und Dienstleistersteuerung Hand in Hand gehen
  • Durch die Integration der Erkennung von Fehlauszahlungen in aktive Schaden-Workflows werden nachhaltige Ergebnisse gewährleiste

Realisieren Sie messbare Einsparungen – noch im laufenden Quartal.

Wir scannen Ihr Schadenportfolio nach verborgenen Regresspotenzialen, Risiken von Überzahlungen und Einsparmöglichkeiten bei Dienstleistern – mit einer quantifizierten ROI-Prognose innerhalb weniger Wochen.
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