{“slug”:”insurance”,”painPoints”:[{“title”:”Niedrige Effizienz bei der Erstüberprüfung von Ansprüchen”,”desc”:”Manuelle Überprüfung von Medikationsrechnungen/Unfallfotos dauert durchschnittlich 72 Stunden und führt zu hohen Reklamationsraten.”},{“title”:”Unklare Politikbestimmungen provozieren Streitigkeiten”,”desc”:”Missverständnisse von \”Selbstbehalt\” und \”Ausschlüsse\” führen zu übermäßigen Rechtsstreitigkeiten.”},{“title”:”Verzögerte Betrugserkennung”,”desc”:”Manuelle Screening von Indizien für Versicherungsbetrug leidet unter hoher Verpasstrate, was erhebliche finanzielle Verluste für Versicherer verursacht, während die verzögerte Identifizierung eine effektive Verfolgung verhindert.”}],”solutions”:[{“title”:”Automatisierung der Ansprüchebearbeitung mit Künstlicher Intelligenz”,”desc”:[{“type”:”point”,”text”:”Medizinische Ansprüche: OCR extrahiert Schlüssel Felder (z. B. \”Frakturort\”), vergleicht Policy-Bedingungen”},{“type”:”point”,”text”:”Auto-Ansprüche: KI vergleicht Schadenfotos mit historischen Fällen, um Reparaturabschätzungen zu generieren”}]},{“title”:”Interaktiver Policy-Clause-Visualizer”,”desc”:[{“type”:”point”,”text”:”Interaktive Flussdiagramme für Anfragen wie \”Ist Tierschutz für Kastration gedeckt?\”: Kastration → Medizinhilfe nötig? → Ja/Gedeckt | Nein/Ausschließlich”},{“type”:”point”,”text”:”Komplexe Szenarien (z. B. Taifunüberschwemmung) auto-link zu offiziellen Katastrophenprotokollen”}]},{“title”:”Mehrdimensionales Betrugs-Erkennungssystem”,”desc”:[{“type”:”point”,”text”:”Markiert verdächtige Fälle via:”,”subList”:[{“type”:”point”,”text”:”Konversations-Tonanalyse (z. B. überaus detaillierte Erzählungen)”},{“type”:”point”,”text”:”Anspruchshäufigkeitsmuster”},{“type”:”point”,”text”:”Geo-Konflikte (z. B. dasselbe Fahrzeug an zwei Orten)”}]}]}],”title”:”Versicherung”,”parent”:”Finanzdienstleistungen”,”solutionImage”:”https://cdn.shulex-voc.com/shulex/upload/2025-04-16/9f025af0-6355-4c98-8c4a-bcd4e9c5da5a.png”}