Automatisierte Bearbeitung von Versicherungsansprüchen: Der umfassende Leitfaden für 2026

Der Blick auf die Versicherungsbranche macht deutlich, dass das Anzeigen von Schadensfällen oft in einer stressbehafteten Situation erfolgt – beispielsweise nach einem Autounfall. Deshalb ist eine schnelle, präzise und automatisierte Schadensbearbeitung von großer Bedeutung. Sie vermittelt den Kunden das Gefühl, unterstützt zu werden, stärkt das Vertrauen und die effizienten Prozesse reduzieren den Arbeitsaufwand, sodass sich das Team auf die Menschen hinter den Policen konzentrieren kann.

Die intelligente Automatisierung der Bearbeitung von Schadensfällen macht dies möglich. In diesem Blogbeitrag erklären wir, was es damit auf sich hat, erläutern die dahinterstehenden Technologien und zeigen auf, wie dadurch die Geschwindigkeit, die Genauigkeit und das gesamte Handling von Schadensfällen verbessert werden.

Was versteht man unter der Automatisierung im Schadenmanagement?

Die automatisierte Schadensbearbeitung stützt sich auf Prozessintelligenz (PI) und intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) im Zusammenspiel mit anderen Automatisierungsmaßnahmen.

Unter Automatisierung der Schadensbearbeitung versteht man den Einsatz von Technologie, um die Schadenbearbeitungsprozesse der Versicherungen zu beschleunigen und zu vereinfachen. Die Lösung besteht aus Intelligent Document Processing (IDP), Robotic Process Automation (RPA), Texterkennung (OCR), Natural Language Processing (NLP), Process Mining und maschinellem Lernen, um Aufgaben wie das Lesen von Dokumenten, die Extraktion von Daten, die Klassifizierung von Informationen, die Weiterleitung an die richtigen Systeme und die Verfolgung von Arbeitsabläufen in Echtzeit zu automatisieren.

Welche Technologien spielen eine Schlüsselrolle bei der automatisierten Schadenbearbeitung in der Versicherungsbranche?

• Intelligent Document Processing (IDP): Als Kerntechnologie für die Abwicklung dokumentenbasierter Workflows nutzt IDP eine Kombination aus KI-Technologien zum Lesen, Klassifizieren und Extrahieren von Daten aus Versicherungsdokumenten. 
• Texterkennung (OCR): OCR ist eine Technologie, die im Rahmen von IDP eingesetzt wird und gescannten oder fotografierten Text in maschinenlesbare Daten umwandelt.
• Natural Language Processing (NLP) und Large Language Models (LLM): NLP und LLM, die auch im Rahmen von IDP eingesetzt werden, können unstrukturierten Text verstehen, Dokumente zusammenfassen und kontextbezogene Fragen beantworten.
• Computer Vision: Durch die Verarbeitung von Bildern wie Fahrzeugfotos oder Kilometerständen für IDP unterstützt Computer Vision die Bearbeitung visueller Schadensnachweise.
• Maschinelles Lernen (ML): Eine Form der KI, bei der Systeme aus Daten lernen, ohne explizit programmiert zu werden. Das maschinelle Lernen hilft IDP, sich an verschiedene Dokumentenformate anzupassen und sich im Laufe der Zeit zu verbessern.
• Robotic Process Automation (RPA): RPA arbeitet mit IDP zusammen, um sich wiederholende Aufgaben wie die Dateneingabe zu automatisieren.
• Process Mining: Mittels Process-Mining werden in Echtzeit Einblicke in die Prozesse der Schadenbearbeitung ermöglicht und Engpässe in den Arbeitsabläufen aufgedeckt. Hierdurch werden fundierte Entscheidungshilfen für eine Automatisierung erarbeitet.
• Intelligent Automation (IA): Obwohl es sich bei IA nicht um eine Technologie im eigentlichen Sinne handelt, ist die intelligente Automatisierung ein strategischer Ansatz, der die oben genannten Technologien zusammenführt, um komplexe, durchgängige Versicherungsabläufe zu automatisieren.