Neuschadenanlage 4.0

Das Management von neuen Schadensmeldungen stellt Versicherungen seit jeher vor Herausforderungen. Täglich erreicht eine Flut an Dokumenten die Versicherungsunternehmen über diverse Kommunikationskanäle. Der Posteingang aus Brief, Fax, E-Mail oder Formular-Anhang muss möglichst schnell strukturiert, erfasst, verarbeitet und reguliert werden. Bei der Digitalisierung Schadenmanagement kommen mittlerweile Künstliche Intelligenz und Machine Learning zum praktischen Einsatz. Sie können bestehende Automatisierungsverfahren optimieren, die Dunkelverarbeitungsquoten erhöhen und den Prozess der Schadenregulierung beschleunigen. Auf der einen Seite stehen dann zufriedene Kunden und auf der anderen Seite die Positiveffekte für Ihr Versicherungsunternehmen.

Am Anfang stehen bei uns Pilotprojekte, die wir neben der bestehenden Infrastruktur mit Archivdaten durchführen. Hier haben wir bei der Verarbeitung von Posteingängen mit unserer KI-basierten IDP Plattform auf Anhieb Dunkelverarbeitungsquoten von 90% bei Fehlerquoten von unter 3% für Schadensregulierungen in Sachversicherungen erreicht. Für die Übernahme in den laufenden Betrieb bestimmt dann unser Kunde die „erlaubte“ Fehlerquote. Bei Lebens- und Unfallversicherungen oder privaten Krankenversicherungen kommt unsere Maschine natürlich nicht mit 3% Fehlern durch!

Sie wollen wissen, wie wir das auch für Ihr Schadenmanagement erreichen? Sprechen Sie uns auf die Digitalisierung Schadenmanagement an! Innerhalb von 4 Wochen können wir neben der bestehenden IT-Infrastruktur den entsprechenden Proof of Concept liefern. Die Ergebnisse können zur Workflowunterstützung flexibel in bestehende Prozesse und Tools eingebunden werden. Ein Systemwechsel ist nicht erforderlich.

Die automatisierte Verarbeitung mittels Künstlicher Intelligenz (KI) eröffnet neue Dimensionen bei der Schadensanlage und der Verarbeitungsgeschwindigkeit. Die Verarbeitungskette von Intelligent Document Processing (IDP) bietet hervorragende Möglichkeiten, die Neuschadenanlage automatisiert zu verarbeiten. Und auch im laufenden Betrieb, bei Veränderungen der Dokumentenstruktur lassen sich KI-Module schnell und einfach anpassen.

Digitalisierung Schadenmanagement: Inserve IDP und Dunkelverarbeitung

Die Abkürzung IDP steht für Intelligent Document Processing – intelligente Dokumentenverarbeitung auf Basis selbstlernender Systeme. Diese Systeme können die Eingangsdokumente strukturieren und den Versicherungssparten zuordnen.

Darüber hinaus kann die maschinelle Strukturierung ganzer Posteingänge neue Perspektiven auf den Dokumentenbestand eröffnen. Eine Klassifizierung auf Basis Ihres realen Dokumentenbestands ermöglicht neue, digitale Workflows und Prozesse. Last not least können Muster und Entwicklungen aus dem zeitlichen Verlauf erkannt werden: Sie erhalten aus Ihrer hauseigenen Quelle die Daten für tagesaktuelle Marktsituationen und Prognosen.

„Wesentliche Erfolgsfaktoren für die Prozessautomatisierung von Neuschadenanlagen sind a) der konsequente Verzicht auf Regelwerke oder b) die Anreicherung und Optimierung von genutzten Regelwerken“, sagt Dr. Patrick Bartels, Versicherungsexperte bei inserve.

Die Spezialisten der inserve übersetzen die individuellen Herausforderungen der Versicherungen bei der automatisierten Neuschadenanlage in konkrete Aufgabenstellungen, die durch KI lösbar sind. „Ziel ist es,“ sagt Patrick Bartels weiter, „die Bearbeitung von Schadenneumeldungen nachhaltig aus der Sachbearbeitung und IT heraus in das Input Management sowie das IDP zu verlagern.“

Eine Evaluierung der inserve Plattform ist kein langwieriges, überdimensioniertes IT-Projekt. Sie kann sowohl im laufenden Betrieb, parallel zu den bestehenden Strukturen, als auch komplett neben der bestehenden IT-Infrastruktur stattfinden. Finden Sie heraus, wie hoch das Potenzial für Ihr Haus ist. Investieren Sie eine halbe Stunde in ein Erstgespräch.

Web-Seminar: Digitalisierung Schadenmanagement in Versicherungen mit Künstlicher Intelligenz

In unserem Web-Seminar zeigen wir Ihnen, wie Sie die Verarbeitungszeit durch die automatisierte Verarbeitung von Schadenmeldungen mit der inserve IPD Plattform erheblich beschleunigen.

Wie die Neuschadenanlage mit IDP automatisiert wird

Vor diesen konkreten Fragestellungen stehen Versicherungsunternehmen im Umgang mit dem Posteingang für Schadensmeldungen:

Handelt es sich um einen neuen oder bereits gemeldeten Schaden?

Bei Neuschäden:

  • Welcher Schaden wird gemeldet?
  • Welche versicherungstechnische Sparte ist betroffen?
  • Handelt es sich beim Schadenmelder um einen Kunden oder Anspruchsteller?
  • Erkennen relevanter Schadeninformationen (Adresse(n), Schadendatum, Schadenhergang, …)
  • Erkennen optionaler Schadendaten zur Abwicklung – bspw. Bankdaten

Bei bereits gemeldeten Schäden:

  • Erkennen der Schadennummer

IDP stellt die erforderlichen Informationen zur Beantwortung dieser Fragen für die weitere Verarbeitung automatisiert bereit. Die auf den Dokumenten enthaltenen Einzeldaten werden extrahiert. Dazu gehören Kopf- und Fußdaten wie Absender, Empfänger, Bankdaten, Betreff sowie Inhaltsdaten eines Dokuments: Schadens- und Vertragsnummer, Kennzeichen, Geldbeträge etc. Die extrahierten Daten können dann mit den vorliegenden Stammdaten abgeglichen und für die weitere Bearbeitung zur Verfügung gestellt.

 

Digitalisierung Schadenmanagement: Strukturierte, automatisierte Schadenmanagement-Prozesse mit IDP

Inserve IDP ermöglicht eine automatisierte Neuschadensanlage und damit eine möglichst schnelle Regulierung von gemeldeten Schadensfällen. Diese Beschleunigung zahlt doch auch auf Ihre Strategie ein? Für 56% der Versicherungsunternehmen ist laut Branchenkompass Insurance die Steigerung der Kosteneffizienz wichtig, für 50% die Verbesserung der Servicequalität.

Sichern Sie sich noch heute die Wettbewerbsvorteile für Ihr Unternehmen, die eine KI-gestützte Neuschadenanlage mit inserve IDP bringt. Erfahren Sie mehr über die Arbeitsweise von inserve IDP! Sprechen Sie persönlich mit uns und erleben Sie die inserve Plattform über eine Demo in Aktion. Hier können Sie Ihren Termin buchen: