Dieses Projekt wurde durch das Forschungs- und Innovationsprogramm Horizon 2020 der Europäischen Union unter der Fördervereinbarung Nr. 850053 gefördert.
Dieses Projekt wurde durch das Forschungs- und Innovationsprogramm Horizon 2020 der Europäischen Union unter der Fördervereinbarung Nr. 850053 gefördert.
Das Ziel von omni:us Projekts ist es, die Bearbeitung von Versicherungsansprüchen im Schaden- & Policenmanagement mit einer skalierbaren, B2B, SaaS-Plattformzu automatisieren.
Bei 7,2 Milliarden jährlich verarbeiteten Schadensfällen und 5,2 Milliarden Vertragsdokumenten weltweit (5,8 Milliarden Schadensfälle und Verträge in der EU) könnte der Finanzdienstleistungssektor durch die Automatisierung der manuellen Dokumentenverarbeitung geschätzte 73 Milliarden Euro an Bearbeitungskosten einsparen.
Im Jahr 2015 belief sich der europäische Versicherungsmarkt (Nicht-Leben (P&C) & Kranken) auf 470 Mrd. € mit einem CAGR von 1,5 %. Ineffizienzen durch manuelle Abläufe innerhalb des Versicherungssegments wurden 2015 in Europa auf 25 Milliarden Euro geschätzt (75 Milliarden Euro weltweit). Wir schätzen, dass der Versicherungsmarkt im Jahr 2018 ein Potenzial für KI- und Robotik-basierte Optimierungsdienstleistungen im Wert von 300 Mio. € in Europa und 2,5 Mrd. € weltweit hat, wobei in beiden Fällen ein starkes Wachstumspotenzial besteht.
Schadenabrechnungen von Versicherungsansprüchen bestehen aus mehreren, halbstrukturierten Dokumenten mit willkürlichen Layouts. Um korrekte Erstattungen zu gewährleisten und Betrug zu verhindern, müssen diese Dokumente auf Vollständigkeit und formale Anforderungen geprüft werden. Die vorbereitende Datenextraktion ist zeitintensiv und erfordert derzeit einen hohen manuellen Arbeitsaufwand. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, benötigen Unternehmen eine zuverlässige, schnelle und effiziente automatisierte Dokumentenverarbeitung.
omni:us ist eine KI-basierte Lösung für die automatisierte Dokumentenverarbeitung, die eine Klassifizierung, Extraktion und ein Mapping ermöglicht. Die versicherungsspezifische Plattform kombiniertComputer Vision (OCR), handschriftliche Texterkennung (HTR) und natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und liefert damit marktführende Extraktionsergebnisse und Qualität.
Unsere KI-basierte B2B-SaaS-Lösung bietet:
omni:us stattet Versicherungsunternehmen mit automatisierter Dokumentenverarbeitungssoftware aus, um Kosten zu senken, Effizienz, Geschwindigkeit und Qualität der Datenextraktion im Vergleich zu bestehenden manuellen und digitalen Methoden zu erhöhen.
Unsere Lösung bieter die folgenden Vorteile
85-95% schnellere Verarbeitungsgeschwindigkeit als die manuelle Dokumentenverarbeitung.
85%-95% der verarbeiteten Dokumente benötigen keine weitere Qualitätskontrolle.
Bis zu 90 % Kosteneinsparung pro Dokument im Vergleich zu alternativen Methoden.
Moderne Anwendungsoberfläche & nahtlose Integration.
Im Jahr 2015 gründeten Sofie Quidenus Wahlforss und ein hochprofessionelles Team mit einer beeindruckenden unternehmerischen Erfolgsbilanz die Qidenus Group GmbH als neues Start-up in Berlin als Artificial Intelligence as a Service (AIaaS) Anbieter für kognitives Schadenmanagement. Basierend auf einem vollständig datengetriebenen Ansatz, verändert omni:us die Art und Weise, wie Versicherer mit ihren Versicherten interagieren. Es stellt alle notwendigen Werkzeuge und Informationen bereit, um schnelle, transparente und einfühlsame Schadenentscheidungen zu treffen und gleichzeitig die betriebliche Effizienz zu verbessern und die Kosten für die Schadenregulierung zu senken.
Das Unternehmen hat seinen Hauptsitz in Berlin, mit Forschungspartnern in Barcelona und Vertretungen in Großbritannien, Frankreich und den USA.
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omni:us ist stolzer Europas Horizon2020 SME-Instrument and Fet Flag Champion.
Wir sind dankbar für die Förderung durch das Forschungs- und Innovationsprogramm Horizon 2020 der Europäischen Union unter der Finanzhilfevereinbarung Nr. 820323; 850053.
Kofinanziert von Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE)
Pro Fit-Projekt „Vollautomatisierung der Wertschöpfungskette im Digitalisierungsprozess von Archivdaten“ mit Unterstützung von IBB/EFRE in 2016/2017.
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