16 sluzeb pro pojistovny - rizikove zony, provereni klienta, underwriting, AML, hledani podvodu a dalsi. Vsechno co pojistovna potrebuje.
Pojistovna chce pojistit dum. My zjistime: Je v zaplavove zone? Hrozi sesuvy? Jaky je tam radon? Je u letiste nebo dalnice? Podle toho se urci cena pojistky - dum v zaplave bude drazsi.
Kdo je ten clovek co chce pojistku? Ma exekuce? Je v insolvenci? Podnika rizikovym zpusobem? Mel v minulosti hodne skod? Podle toho nastavime cenu.
Automaticky spocitame spravnou cenu pojistky. Robot vezme vsechna rizika (lokalita, typ nemovitosti, profil klienta), porovna s historii skod a navrhne kolik ma klient platit.
Pojistovny taky musi kontrolovat prani penez - je to ze zakona. Stejne jako u bank - sankcni seznamy, PEP, podezrele firmy.
Klient tvrdi, ze mu vykradli byt za 2 miliony. My zjistime: Kdy ten byt koupil? Za kolik? Ma exekuce? Proc pojistil tyden pred vloupáním? Pomaha odhalit pojistne podvody.
Prubezne sledovani klientu. Dostal se do insolvence? Prodal firmu? Zmenil se jeho risk profil? Robot hlida a upozorni.
Klient nahlasil skodu. Robot pomaha likvidatorovi - zkontroluje pojistnou smlouvu, spocita kolik ma klient dostat, navrhne postup likvidace.
Kolik ta nemovitost stoji? Mame 13,500 inzeratu a porovname. Dulezite pro spravne nastaveni pojistne castky.
Je ta adresa vubec skutecna? Existuje v RUIAN? Jake je tam spravne PSC? Nekdo muze uvest falesnou adresu.
Klient nereaguje na dopisy. My najdeme jeho telefon - mame 2.5 milionu lidi.
Pojistujeme firmu. Jaka je to firma? Kdo ji vlastni? Jakou ma historii? Jsou tam problemy? 3.5 milionu firem v databazi.
Prevod adresy na GPS. Dulezite pro urceni rizikove zony - musime presne vedet kde nemovitost je.
Robot cte VSECHNY pojistne predpisy v CR - zakony, vyhlasky, pojistne podminky vsech pojistoven. Muzete se zeptat: "Jak udelat pojisteni elektroaut jinak nez konkurence?" a robot vymysli novy produkt.
Robot hleda podle vyznamu. Reknete: "Najdi pojistky co muzou mit vysokou skodovost" - a robot najde i souvislosti, ktere clovek prehlédne.
Statistiky skod podle lokality, typu pojistky, profilu klienta. Kde mame nejvic skod? Jaky typ klientu je rizikovy?
Na zaklade dat predpovime, jestli klient bude mit skodu. Machine learning - robot se uci z historie a predpovida budoucnost.