KI trifft Bestandsumdeckung

Wie sich Bestände automatisiert digitalisieren und umdecken lassen.

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Versicherungswirtschaft

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KI trifft Bestandsumdeckung

Bestandsumdeckung – ein Thema, mit dem sich nicht nur Ausschließlichkeitsvertretende auseinandersetzen, sondern das auch für Assekuradeure, Makler(pools) und Versicherer immer mehr an Bedeutung gewinnt:

Schätzungen zufolge werden rund 40 Prozent der gesamten Versicherungsbestände und Betriebe in den kommenden Jahren übergeben – sei es altersbedingt, wegen mangelnder Nachfolge oder schlicht aus kaufmännischen Gesichtspunkten.

Meist ist die Bestandsumdeckung mit einem hohen manuellen Aufwand verbunden. Die Versicherungsbestände sind in unterschiedlichen Datenformaten gespeichert, liegen manchmal gar nur in Papierform – sauber sortiert und abgeheftet – im Aktenschrank ab. Mit einem automatisierten und datenschutzkonformen Prozess können Sie Ihren Partnern optimal helfen und sich vom Wettbewerb abheben.

In diesem Webseminar erfahren Sie, wie Sie mit Hilfe von KI die Erfassung und Analyse der Daten automatisieren können.

Das erwartet Sie im Webseminar:

  • Überblick über typische Knackpunkte in der Bestandsübertragung
  • Demo: Sie erhalten Einblick, wie Sie mit Hilfe des KI-gestützten Portfoliotransfers auf Knopfdruck massenhaft Versicherungsscheine auslesen, in Daten überführen und zur Umdeckung vorbereiten können
  • Erfahrungsbericht aus der Praxis: Konzept & Marketing berichtet, wie sie das Tool im Alltag einsetzen
  • Technische Einblicke und Erkenntnisse

Referenten:

  • Mario Brehme, Geschäftsführer Konzept & Marketing
  • Nikita Gordeev, Bestandsoptimierer Konzept & Marketing
  • Louis Friedrich, Data Scientist Convista

Kostenfreie Anmeldung zum Webseminar

Zielgruppe

Dieses Webinar richtet sich an alle, die sich mit der Digitalisierung und Umdeckung von Beständen beschäftigen.

Da es sich um eine Fachveranstaltung handelt, bitten wir um Verständnis, dass Anfragen von Privatpersonen, Endkunden und anderen Dienstleistern nicht berücksichtigt werden können.

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