Inshared, de toonaangevende online verzekeringsmaatschappij van Nederland die bekend staat om het teruggeven van overtollige winsten aan klanten, stond voor aanzienlijke operationele uitdagingen met handmatige documentverwerking. Het verwerken van tientallen e-mails per dag met facturen, verzekeringspapieren en andere bijlagen vereiste veel handmatige inspanning om documenten te koppelen aan interne dossiers. SevenLab implementeerde een intelligente AI-pijplijn die automatisch e-mails en bijlagen verwerkt, relevante identificatoren extraheert en documenten naar geschikte systemen leidt. Deze oplossing elimineerde jaarlijks meer dan 1 FTE aan handmatige arbeid en voorkwam talloze verwerkingsfouten.

Inhoud

Optimale verzekeringstaken door intelligente documentautomatisering

De verzekeringsindustrie verwerkt dagelijks enorme hoeveelheden documentatie, van polisaanvragen tot claimsdocumentatie. Voor digitaal-georiënteerde verzekeraars zoals Inshared heeft efficiënt documentbeheer direct invloed op de kwaliteit van de klantenservice en de operationele kosten. De SDAAS-aanpak van SevenLab pakt deze uitdagingen aan met speciaal ontworpen AI-oplossingen die naadloos integreren met bestaande bedrijfsprocessen.

De Uitdaging

Inshared, die sinds 2009 opereert als de eerste winstdelingsverzekeringsmaatschappij van Nederland, bouwde hun bedrijfsmodel op efficiëntie en klantwaarde. Echter, hun operaties stonden voor een kritieke bottleneck die zowel efficiëntie als nauwkeurigheid bedreigde.

Het bedrijf ontving dagelijks tientallen e-mails met kritiek belangrijke bijlagen zoals facturen, verzekeringsdocumentatie, polispapieren en claimsmateriaal. Elk document moest handmatig worden beoordeeld om het juiste interne dossier voor opslag en verwerking te identificeren. Dit handmatig koppelen consumeerde enorme hoeveelheden tijd van het personeel, waarbij medewerkers dagelijks uren besteedden aan het beoordelen van bijlagen, het extraheren van relevante identificatoren en het handmatig plaatsen van documenten op de juiste systeemlocaties.

Het handmatige proces creëerde meerdere pijnpunten voorbij tijdconsumptie. De menselijke foutpercentages waren aanzienlijk, waarbij documenten soms verkeerd werden opgeslagen of gekoppeld aan onjuiste dossiers. Verwerkingsvertragingen beïnvloedden de responstijden van de klantenservice, vooral bij tijdgevoelige claims en polisupdates. De arbeidsintensieve aard van het werk beperkte ook de schaalbaarheid, omdat een toename in documentvolume een evenredige toename van personeel zou vereisen.

"We erkenden dat onze handmatige documentverwerking een significante operationele beperking aan het worden was," merkte een Inshared operationeel manager op. "Naarmate we groeiden, onttrok de tijd die nodig was voor documentbeheer middelen van klantgerichte activiteiten die echt waarde toevoegen."

De Oplossing

SevenLab ontwikkelde een uitgebreide AI-agent die specifiek is ontworpen om de documentverwerkingsworkflow van Inshared te automatiseren. De oplossing maakt gebruik van geavanceerde natuurlijke taalverwerking en computervisie technologieën om documentinhoud en -context te begrijpen.

De AI-agent houdt de binnenkomende e-mailstromen in real-time in de gaten en identificeert automatisch berichten met relevante bijlagen. Met behulp van geavanceerde tekstanalyse leest het systeem zowel de e-mailinhoud als de tekst van de bijlagen om sleutelfiguren zoals polisnummers, klantreferenties, claimidentificators en documenttypen te extraheren.

Het systeem identificeert nauwkeurig documentcategorieën en passende dossiertoewijzingen, zelfs wanneer documenten verschillen in formaat of structuur. De AI-agent houdt hoge nauwkeurigheidspercentages aan terwijl hij documenten verwerkt op snelheden die onmogelijk zijn voor menselijke operators.

Integratie met bestaande systemen werd naadloos afgehandeld via de SDAAS-methode van SevenLab. De oplossing maakt direct verbinding met de documentbeheerinfrastructuur van Inshared en routeert automatisch verwerkte documenten naar de juiste locaties terwijl volledige audit trails en compliance records worden bijgehouden.

Resultaten en Impact

• 1+ FTE jaarlijkse tijdbesparing: Eliminatie van de equivalente fulltime werknemers in handmatige verwerking

• Geen verwerkingsfouten: Geautomatiseerd systeem voorkomt menselijke fouten in documentclassificatie

• Real-time verwerking: Documenten direct gerouteerd bij ontvangst, verbetering van responstijden

• 100% schaalbaarheid: Systeem verwerkt volume toename zonder extra personeel

• Verbeterde naleving: Geautomatiseerde audit-trails zorgen voor volledige documentatie tracking

• Verbeterde klantenservice: Personeelsmiddelen hergericht naar klantgerichte activiteiten

• Kostenverlaging: Significante operationele besparingen door arbeid automatische verwerking

Toekomstige Ontwikkelingen

Het succes van de documentverwerkingsautomatisering opent mogelijkheden voor uitgebreide AI-integratie binnen de operaties van Inshared. Potentiële ontwikkelingen omvatten geautomatiseerde claimsbeoordeling, polisaanbevelingsmachines, en optimalisatie van klantcommunicatie.

De SDAAS-aanpak van SevenLab maakt voortdurende verbetering en uitbreiding van functies mogelijk zonder bestaande operaties te verstoren. Naarmate het bedrijf van Inshared groeit, kunnen de AI-systemen worden uitgebreid met extra mogelijkheden en worden uitgebreid naar nieuwe documenttypen en verwerkingsvereisten.