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الشركات الناشئة FinTech – AssurTech

Klaimy

Klaimy est une startup innovante spécialisée dans l’optimisation de la gestion des réclamations dans le secteur de l’assurance, grâce à une plateforme basée sur l’intelligence artificielle. En combinant performance technologique et approche no-code, Klaimy redéfinit les standards de rapidité, de précision et de personnalisation dans le traitement des sinistres.

Sa solution AI as a Service (AIaaS) intègre des technologies avancées telles que l’OCR (reconnaissance optique de caractères), le machine learning et le traitement du langage naturel (NLP). Cette combinaison permet à Klaimy d’extraire et structurer des données issues de documents non structurés, en plusieurs langues, avec une efficacité remarquable. Résultat : un gain de temps considérable pour les gestionnaires de réclamations.

Klaimy se distingue également par ses modules génératifs qui offrent des recommandations et des communications entièrement personnalisées, adaptées au contexte unique de chaque dossier. Cette hyper-personnalisation améliore à la fois l’efficacité opérationnelle et la satisfaction client.

Côté performance, Klaimy se veut jusqu’à 250 fois plus rapide que les méthodes classiques, permettant notamment aux courtiers d’économiser plus de 2 000 heures de travail par mois, notamment en réduisant le temps consacré à la paperasse et aux tâches manuelles.

La plateforme repose sur une architecture no-code et API-first, ce qui permet aux responsables des opérations de modéliser eux-mêmes des scénarios complexes, sans avoir besoin de compétences techniques, tout en assurant une intégration fluide dans les systèmes existants.

Klaimy transforme la gestion des réclamations en un processus intelligent, fluide et évolutif, faisant de l’IA un véritable levier de performance pour les acteurs de l’assurance.

الحالة
قيد التطوير
القطاعات
FinTech – AssurTech
المدينة
Paris
السنة
2023
عدد المستخدمين
2-10 employés
رقم المعاملات
Moins de 1 million de MAD
معرّف MCI
MCI-ST-0302

المصدر: start-up.ma تم التحقق

frenar