Der Begriff „Schadenmeldung“ ist in der Versicherungsbranche ein Widerspruch in sich – weder Versicherungsunternehmen noch Kunden stellen gerne Schadenmeldungen. Doch wenn es schließlich doch dazu kommt, verfolgen beide Parteien unterschiedliche Ziele.
Der Kunde wünscht sich eine schnelle Schadensbearbeitung, zeitnahe Kommunikation, zügige Lösung und möglichst eine persönliche Note.
Die Versicherung wünscht sich eine effiziente und präzise Schadensregulierung. Zudem möchte sie das Risiko von Überzahlungen, Betrug und Rechtsstreitigkeiten ausschließen. Doch warum ist die Automatisierung der Schadensdokumentation im Versicherungswesen so wichtig?
Etwa 87 % der Versicherungsnehmer glauben, dass die Art und Weise der Schadensabwicklung ihre Entscheidung, bei dem Versicherer zu bleiben, beeinflusst.
Einerseits ist die Schadenbearbeitung wohl die sichtbarste aller Versicherungsaktivitäten und beeinflusst Kundenzufriedenheit und -bindung. Andererseits stellt Versicherungsbetrug ein gewaltiges Problem dar, das es zu bekämpfen gilt. Die Gesamtkosten des Versicherungsbetrugs beliefen sich in den USA auf über 40 Milliarden US-Dollar jährlich. Die Schadenbearbeitung ist jedoch nicht das einzige Problem der Versicherungsbranche. Weitere, nur allzu bekannte kritische Punkte sind:
- Die Zeit, die für das manuelle Kopieren und Einfügen von Daten in mehreren Systemen aufgewendet wird.
- Überzahlungen sind auf Ungenauigkeiten bei der Anspruchsbearbeitung zurückzuführen.
- Sehr langsame Schadensbearbeitung, die zu Kundenbeschwerden führt.
- Höhere Betriebskosten.
Was ist also der erste Schritt zu einem besseren Schadenmanagement? KI-basierte Automatisierung.
Künstliche Intelligenz in der Versicherungsbranche
Bei der konventionellen Schadenbearbeitung muss der die Versicherung in Anspruch nehmende Kunde alle notwendigen Unterlagen vorlegen, um die Richtigkeit des Antrags zu prüfen und zu belegen. Die primären Schritte bei der Schadensbearbeitung sind Schadensentscheidung, EOBs und Abwicklung. Obwohl dies einfach erscheint, ist es leichter gesagt als getan.
Eine Menge Papierkram, Dokumentenprüfung, Datenanalyse und Faktenprüfung sind erforderlich, bevor der Anspruch beglichen werden kann. Und dieser Prozess ist während der Verifizierung und Überprüfung mit manuellen Fehlern gespickt, die den Weg für aufwändigen Forderungsbetrug ebnen. Aus diesem Grund nutzen Unternehmen die Vorteile von KI.
KI-gestützte Schadenbearbeitung – Der Prozess
Die Integration von KI in das Geschäftsmodell der Versicherungswirtschaft kann sowohl für Kunden als auch für Versicherungsunternehmen einen Mehrwert schaffen.
Stellen Sie sich zum Beispiel vor, Ihr Fahrzeug wäre in einen kleinen Unfall verwickelt gewesen. Mit den eingebetteten Telematikgeräten sendet Ihr Fahrzeug Informationen über den vermuteten Schaden an das System. Dasselbe System wird eine Bestätigung vom Kunden einholen, um den Unfall zu verifizieren.
Das System verwendet prädiktive und fortschrittliche Analysen, um zu entscheiden, ob der Anspruch bearbeitet werden kann oder ob ein menschliches Eingreifen erforderlich ist.
Wie bearbeite ich einen Anspruch mit KI?
Die Bearbeitung von Versicherungsansprüchen durch KI kann innerhalb weniger Minuten erfolgen, von der Informationsextraktion aus Dokumenten bis hin zur Anspruchsbearbeitung.
Obwohl wir hier KI-gestützte Schadensbearbeitung bei Fahrzeugschäden als Beispiel herangezogen haben , lässt sich der gleiche Prozess auch auf andere Schadensfälle übertragen. Mithilfe von NLP (Natural Language Processing) und OCR (Optical Character Recognition) können wichtige Informationen sowohl aus handschriftlichen als auch aus gedruckten Dokumenten erfasst und extrahiert werden.
Darüber hinaus können NLP-gesteuerte Chatbots zur Bewertung des geltend gemachten Schadens eingesetzt werden, indem die Fotos und Videos des Schadens analysiert werden.
Beispiele für KI-gestützte Schadenbearbeitung
Mehrere wichtige Akteure der Versicherungsbranche untersuchen die Vorteile von maschinellem Lernen und Schadenmanagement zur Verbesserung der Bearbeitungsprozesse.
Neue KI-basierte Plattformen werden entwickelt, um Schäden in Echtzeit mit 3-D-Bildern zu analysieren. Darüber hinaus werden KI-basierte Chatbots verwendet, um das Kundenreaktionssystem zu optimieren, indem die Schadensmeldung und die Foto- und Videoaktualisierung der Szene vereinfacht werden.
Mithilfe von NLP-Lösungen gehen Versicherungsunternehmen auch verstärkt gegen betrügerische Schadensmeldungen vor und identifizieren diese.
Qualitätsdaten: Die Grundlage der KI-gesteuerten Schadenbearbeitung
KI bietet Versicherungsunternehmen die Möglichkeit, wichtige Entscheidungen über komplizierte Schadensfälle zu treffen, indem Kundendaten, Verhaltensanalysen und Schadensdokumente untersucht werden, um festzustellen, ob der Schaden echt oder betrügerisch ist.
Die größte Hürde beim Erreichen der Automatisierung ist jedoch die Entwicklung einer robusten ML-basierten Schadenbearbeitungslösung, die sich nahtlos in ihre bestehenden Systeme integrieren lässt. Und der erste Schritt bei der Entwicklung von auf maschinellem Lernen basierenden Modellen, die Ansprüche genau vorhersagen können, ist das Sammeln hochwertiger Daten.
Ihr Automatisierungsprozess kann nur dann greifbare Ergebnisse liefern, wenn qualitativ hochwertige Daten zum Trainieren der ML-Modelle verwendet werden. Die Integration benutzerdefinierter Lösungen in Ihre Altsysteme oder die Implementierung eines Frameworks zur Automatisierung der Schadenbearbeitung ist einfach. Aber wenn Sie nicht mit qualitativ hochwertigen, verifizierten und gekennzeichneten Daten arbeiten, können Sie nicht den ersten Schritt in Richtung KI-Automatisierung machen.
Wie erhält man Qualitätsdaten zu geringeren Kosten?
Die Versicherungsbranche profitiert stark von künstlicher Intelligenz und maschinellen Lerntechnologien. Aber maschinelles Lernen lebt von Daten und dem Erwerb hochwertiger Daten zu geringeren Kosten; Sie müssen sich mit Outsourcing befassen.
Die Auslagerung Ihrer Datenanforderungen an einen Premium-Anbieter verhilft Ihnen zu einem Entwicklungs-Kickstart. Sie benötigen große Mengen an Fremddaten, Schadensunterlagen wie Verbraucherinformationen, medizinische Schadensfälle, Fotos von Schadensdatenbanken, Behandlungsunterlagen, Reparaturrechnungen und mehr.
Shaip ist der führende Anbieter von präzise annotierten Daten speziell für die Automatisierung von Versicherungsprozessen und die Schadenbearbeitung. Mit einem zuverlässigen Trainingsdatenanbieter wie Shaip können Sie sich auf die Entwicklung, das Testen und die Implementierung automatisierter Lösungen für die Schadenbearbeitung konzentrieren.
