Wenn Sie in der Versicherungsbranche tätig sind, wissen Sie, dass die Geltendmachung eines Anspruchs oft in eine der stressigsten Phasen im Leben eines Menschen fällt – zum Beispiel nach einem Autounfall. Deshalb ist eine schnelle und präzise Bearbeitung von Ansprüchen so wichtig. Dies zeigt den Kunden, dass sie Unterstützung erhalten, schafft Vertrauen und reduziert Routineaufgaben, sodass sich Ihr Team auf die Menschen hinter den Richtlinien konzentrieren kann.
Die Automatisierung der Schadenbearbeitung macht dies möglich. In diesem Blogbeitrag definieren wir, was es damit auf sich hat, erläutern die dahinterstehenden Technologien und zeigen auf, wie Automatisierung die Geschwindigkeit, die Genauigkeit und das gesamte Erlebnis der Schadenbearbeitung verbessert.
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Wie funktioniert die Automatisierung der Schadensbearbeitung?
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Wie funktioniert die Automatisierung der Schadensbearbeitung?
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 bei Versicherungen zu beschleunigen und zu vereinfachen. Sie basiert auf 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: Durch die Bereitstellung von Echtzeit-Einblicken in die Bearbeitung von Schadenfällen kann Process Mining Engpässe in Arbeitsabläufen aufdecken und dabei helfen, fundiertere Entscheidungen zur Automatisierung zu treffen.
- 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.
