Language
Shorter, more predictable claims turnaround, without sacrificing thoroughness.
Continuous, auditable visibility into risk instead of periodic spot checks.
Control over risk and compliance, in a sector facing increasing regulatory pressure (DORA, AFM).
Drie voorbeelden van wat dit oplevert voor verzekeraars.
Planning AI
Na een zomerstorm verdubbelt de instroom van claims, terwijl de bestaande bezetting op een gemiddelde week is afgestemd. Planning AI herverdeelt behandelcapaciteit naar de dossiers die dat het hardst nodig hebben.
Lees de volledige case →Document AI
Een schadebehandelaar stelt polisdocumenten en schaderapportages nu grotendeels handmatig samen. Document AI stelt deze automatisch op, met de behandelaar als laatste controle.
Lees de volledige case →Forecasting AI
Een actuaris bij een verzekeraar verklaart een piek in stormschade doorgaans pas achteraf, als de claims al binnenstromen. Forecasting AI voorspelt claiminstroom op basis van weerpatronen, seizoensdata en historische schadelast.
Compliance AI
Een acceptant beoordeelt het risico van een polis nu vooral op basis van een momentopname bij afsluiten, terwijl het risico daarna kan veranderen. Compliance AI signaleert wanneer een dossier of polis afwijkt van het verwachte risicoprofiel, op het moment dat het gebeurt.
Lees de volledige case →Together with an insurance client, we're currently working on an application for the insurance sector, focused on early risk signaling and faster, more consistent claims assessment.
Why this is different from a point solution
No separate claims or risk tool next to existing insurance systems. This runs on the same Ontology as planning and compliance elsewhere in the organization, so insights from claims can feed directly into risk models.
What it isn't
Blackbirds doesn't replace underwriters or claims adjusters and doesn't make acceptance decisions. The platform supports the people who do that work, by surfacing signals earlier.
.avif)
