Künstliche Intelligenz in der Versicherung im Schadenmanagement erfolgreich einsetzen
Ressourcen sparen, Prozesse beschleunigen und Kundenzufriedenheit steigern
Durch die Dunkelverarbeitung mit echter künstlicher Intelligenz lassen sich nachweislich erhebliche Optimierungen in der Schadenbearbeitung erreichen – nicht nur auf PowerPoint-Folien, sondern in der Praxis!
- 50 % weniger Fehler im Vergleich zur manuellen Verarbeitung durch die Sachbearbeitung
- 60 % Dunkelverarbeitung auf Dokumentenebene für Standardprozesse, wie bspw. Glasschaden
- 75 % Beschleunigung der Prozesse durch KI-Automatisierung
- < 120 Sekunden Durchlaufzeit für Klassifikation & Datenextraktion für DMS-Systeme
Neben den quantitativen Fakten ermöglicht der Einsatz von KI in Versicherungen qualitativen Nutzen. Durch die Automatisierung der Erfassungstätigkeiten im Input Management haben die Mitarbeiter wieder Kapazitäten für ihre Kernaufgaben frei.
Künstliche Intelligenz in der Versicherung kann bereits im Input Management starten
Die Ansprüche der Kunden an ihre Dienstleister wachsen mit zunehmender Digitalisierung. Dies betrifft besonders Versicherungen. Wie kann da Künstliche Intelligenz die Versicherung unterstützen?
Insbesondere im Schadenmanagement erreichen Versicherer täglich große Mengen an Dokumenten und Unterlagen. Aufgrund der zunehmenden Digitalisierung der Kunden ergeben sich viele Möglichkeiten in der Kundenkommunikation:
- offline per Brief
- digital per E‑Mail mit oder ohne Anhang
- per Fax oder
- als Formular-Upload im Portal
um nur die Wesentlichen zu nennen.
In sehr vielen Versicherungen werden diese Dokumente zwar bereits digitalisiert, aber die Daten nicht oder nur rudimentär automatisiert erfasst. Die digitalen Dokumente werden dem Sachbearbeiter zur Verfügung gestellt, der aufwändig die für einen Schaden relevanten Daten manuell erfassen muss:
- Art des Dokuments, bspw. Schadenmeldung, Reparaturrechnung oder Gutachten
- Rolle des Absenders, bspw. Versicherungsnehmer, Anspruchsteller oder Anwalt
- Versicherungsschein- oder Schadennummer
- amtliche Kennzeichen
- Bankverbindungen, usw.
In unserem Anwendungsbeispiel Kfz-Schaden zeigen wir Ihnen, wie wir Versicherungsunternehmen mit Künstlicher Intelligenz und Machine Learning unterstützen, Ihre Prozesse zu automatisieren und zu optimieren. Denn nur mit schlankeren, digitalen Prozessen können Versicherer dem steigenden Kostendruck begegnen und den Kundenanforderungen gerecht werden. Das geht ganz einfach, denn Künstliche Intelligenz für die Dunkelverarbeitung von Kfz-Schäden halten wir out-of-the-box für Sie bereit!
Herausforderungen
Gestiegenen Anforderungen mit optimierten Prozessen begegnen
Voraussetzung für digitale, schlanke und automatisierte Verarbeitung ist, dass die für die Schadenbearbeitung benötigten Daten bereits früh im Gesamtprozess durch Software erkannt und den Fachsystemen zur Verfügung gestellt werden.
Verbreitete Lösungen benutzen dazu komplexe Regelwerke, die den Prozess der Datenerfassung durch den Sachbearbeiter technisch für die Software formulieren. Ergänzend werden spezialisierte KI-Lösungen eingesetzt.
Die Ergebnisse bleiben jedoch oft hinter den Erwartungen zurück:
- Regelwerke bilden nur Standardfälle ab, Sonderfälle müssen weiterhin von Hand verarbeitet werden.
- Bei der “Übersetzung” von fachlichen Anforderungen in technische Regeln entstehen oft “Übersetzungsverluste”.
- Regeln adressieren nur ex ante bekannte Konstellationen – ändern sich die eingehenden Dokumente oder fachlichen Prozesse, müssen die Regeln explizit angepasst und teils aufwendig programmiert werden.
- Die Erstellung von Regelwerken erfordert Spezialisten, die oft nicht in hinreichendem Umfang zur Verfügung stehen. Dies verlängert die Umsetzung oder erhöht die Kosten durch externe Mitarbeiter.
- Die eingesetzten, spezialisierten KI-Lösungen funktionieren für sehr spezielle, homogene und häufige Anwendungsfälle. Sie benötigen meist ebenfalls IT-Spezialisten.
Zusammengefasst dauern die Projekte länger, kosten mehr und liefern einen geringeren Nutzen als geplant. Außerdem nimmt der Nutzen nach der Einführung auf Grund der fehlenden Anpassbarkeit sukzessive ab.
Lösung: Echte Künstliche Intelligenz in der Versicherung!
Die Lösung liegt in der automatisierten Verarbeitung mittels echter Künstlicher Intelligenz in der Versicherung! Echte KI bedeutet dabei:
- Konsequente Nutzung von Trainings statt Programmierung und den vollständigen Verzicht auf Regelwerke.
- Intuitive UX anstelle einer Umsetzung durch IT-Spezialisten.
- Lösung Out-of-the-box: Nutzung vortrainierter Modelle, um die Anlernphase zu optimieren.
Was macht die Künstliche Intelligenz in der Versicherung da eigentlich?
Durch moderne KI-Technologie können Dokumente in kürzester Zeit optimal analysiert, die Künstliche Intelligenz für Versicherung trainiert und Dokumente verarbeitet werden – ganz ohne technisches Knowhow oder programmierte Regeln.
Für Dokumente im Bereich Kfz-Schadenmanagement bieten wir eine vortrainierte Lösung an. Die IDP-Plattform hat bereits über 200.000 Seiten aus 40.000 Vorgängen aus mehreren Jahren verarbeitet. Im Ergebnis wird eingehende Schadenkorrespondenz in Einzeldokumente aufgetrennt aus denen Belegarten erkannt und Fachdaten automatisch ausgelesen werden.
Konkret bieten die Standardmodelle bereits ein breites Spektrum, welches das Schadenmanagement in vielen Versicherungen “out of the box” erheblich unterstützen kann:
- Automatisierte Gruppierung eingehender Dokumente nach fachlichem Inhalt und Layout
- Klassifikation in 40 echte Dokumentenklassen/Belegarten
- Erkennung von bis zu sieben Rollen (VN, VM, AS, RA, Werkstatt, Abschleppdienst, Gutachter)
- Extraktion von Fachdaten wie bspw. Versicherungsscheinnummern, Schadennummern, Kennzeichen, Belegdaten und ausgewählten Positionsdaten
Weitere Anwendungsfälle für andere Sparten können über das intuitive UI schnell und einfach ohne Programmierung individuelle KI-Modelle trainiert werden.
Profitieren auch Sie von Künstlicher Intelligenz in Versicherungen Out-of-the-box!
Der inserve Beratungsprozess ist darauf ausgelegt, den passenden Einstieg und die passende Automatisierungsstrategie für Ihr Projekt zu finden. Vereinbaren Sie noch heute ein persönliches Gespräch für eine Kosten-Nutzen-Analyse!
Gemeinsam finden wir heraus, ob Ihr Projekt geeignet ist, um mit der IDP Plattform und unseren Services das für Sie beste Ergebnis herauszuholen.
Weitere Infos und Use Cases können Sie sich bei uns im inserve Downloadbereich kostenlos runterladen.
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