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Echte End-2-End Schadenautomatisierung in Aktion.

Der omni:us Digital Claims Adjuster trägt zu einer Verbesserung aller kritischen Leistungskennzahlen im Schaden bei.
Kontaktieren Sie uns noch heute, um Ihre Position als Spitzenreiter im Schadenmanagement zu sichern.

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omni:us genießt das Vertrauen führender Versicherungsunternehmen.

omni:us automatisiert die Schadenbearbeitung  End-2-End mit einer
hoch skalierbaren, leicht integrierbaren KI-Plattform.

"Die omni:us KI reguliert 70% der übergebenen Schäden End-2-End, ohne manuelle Intervention.”

Wolf Gerlach
Vorstandsmitglied Operations
UNIQA

"Allein durch den den Einsatz dieser Technologie erschließen wir neues Geschäft an verbuchten Bruttoprämien in Millionenhöhe."

Ariel Gorelik
COO
AmTrust Financial

"Dank der von omni:us entwickelten Technologie können wir unser Kerngeschäft in allen Ländergesellschaften in Zukunft noch effizienter gestalten."

Adrian Honegger
Lead Group Strategy & Digital Transformation

"Es waren keine strukturierten Daten erforderlich, um mit der von omni:us eingesetzten Technologie einen Automatisierungsgrad von bis zu 80 % zu erreichen."

Andreas Nemeth
CEO & Managing Partner
UNIQA Ventures

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Warum omni:us?

omni:us ist der führende Anbieter von KI-gestützter End-2-End-Schadenautomatisierung. Wir sind hier, um das ultimative Schadenerlebnis zu ermöglichen: sowohl für Policenhalter, als auch für Schadenregulierer. Adaptiven Prozesse gewährleisten eine rasche Schadenbearbeitung, sofortiges Kundenfeedback und durchgehende Transparenz – bei gleichzeitiger drastischer Senkung der Prozesskosten und Minimierung von Leakage über alle Kanäle.

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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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