Ein dicht gedrängter Wettbewerb und hohe Kundenerwartungen machen es Versicherungen schwer, sich am Markt zu behaupten. Ein wichtiger Erfolgsfaktor ist dabei auch, wie schnell und fehlerfrei sie Schäden bearbeiten. Denn: Nur wenn Versicherungen ihre Datenmengen intelligent und effizient auswerten, können sie fundierte Entscheidungen treffen und Kunden zufriedenstellen.
Eine steigende Zahl von Anbietern nutzt daher eine Software, die sie bei der Schadenregulierung unterstützt. Immer mehr in den Mittelpunkt rücken dabei Programme, die über Generative Künstliche Intelligenz verfügen. Wir zeigen Ihnen, wie Versicherungen mit einer Software mit Generativer KI ihre Schadenregulierung erheblich vereinfachen und wie sie davon profitieren.
Das Wichtigste in Kürze
- Wesentliche Herausforderungen der Schadenregulierung sind unter anderem das Dokumentenmanagement, die Schadenprüfung und Betrugserkennung.
- Generative Künstliche Intelligenz optimiert und automatisiert den gesamten Ablauf der Schadenregulierung.
- Mit Konfuzio verfügen Versicherungen über eine KI-Anwendung, die die Schadenabwicklung auf allen Ebenen effizienter gestaltet. Lassen Sie sich jetzt von einem unserer Experten beraten, wie Sie Konfuzio für die Schadenregulierung nutzen können!
Herausforderungen der Schadenregulierung für Versicherungen
Die Schadenabwicklung ist vor allem aus Verwaltungssicht ein aufwendiger Prozess, der durch zahlreiche manuelle Schritte viel Zeit von Mitarbeitern einnimmt. Dabei stehen diese in der Regel vor diesen Herausforderungen:
Umfassendes Dokumentenmanagement
Die Vielzahl der benötigten Dokumente, wie Fotos, Polizeiberichte, Zeugenaussagen und Versicherungspolicen, erfordert ein effizientes Dokumentenmanagement. Mitarbeiter müssen diese aus verschiedenen Kanälen wie E-Mails und Post sammeln, im System hinterlegen, auswerten und archivieren. Das erfordert Zeit und Ressourcen, um sicherzustellen, dass alle relevanten Informationen korrekt erfasst werden.
Schadenprüfung und -bewertung
Die genaue Bestimmung der Schadenshöhe erfordert oft eine detaillierte Analyse der eingereichten Informationen. Obwohl dieser Prozess bei jeder Schadenregulierung immer ähnlich abläuft, müssen sich Mitarbeiter jeden Fall einzeln anschauen. So stellen sie sicher, dass die Versicherung den gesamten Schaden objektiv und korrekt bewertet.
Kommunikation mit Versicherungsnehmern
Eine klare und zeitnahe Kommunikation mit den versicherten Personen über den Fortschritt des Schadenregulierungsprozesses ist entscheidend. Um den aktuellen Stand einer Schadenregulierung – beispielsweise nach einem Unfall – zu vermitteln, müssen Mitarbeiter jedoch erst zahlreiche Dokumente auswerten und die Ergebnisse dann in einer entsprechenden Form für die Kunden neu aufbereiten.
Betrugserkennung
Nicht immer passieren Versicherungsfälle so, wie diese vom Versicherungsnehmer vorgetragen werden. Um einen Fall konkret zu überprüfen und einen potenziellen Versicherungsbetrug oder die Geltendmachung unberechtigter Ansprüche zu identifizieren, benötigt die Versicherung fortschrittliche Analysetechniken. Das erfordert sowohl die Implementierung entsprechender Betrugserkennungsmechanismen als auch die Schulung von Mitarbeitern, diese richtig einzusetzen – und so verdächtige Muster zu erkennen.
Herausforderungen der Schadenregulierung – Praktisches Beispiel
Um den Aufwand und die Herausforderungen der Schadenregulierung zu verdeutlichen, lassen Sie uns einen Blick auf einen Praxisfall werfen. Dabei nehmen wir die Schadenregulierung nach einem Unfall unter die Lupe. Wir gehen davon aus, dass ein Versicherungsnehmer eine Kfz-Versicherung besitzt, die Schäden am eigenen Fahrzeug abdeckt.
Schritt 1: Schadenmeldung
Der Versicherungsnehmer hat einen Unfall mit seinem Auto und meldet den erlittenen Schaden umgehend der Versicherung. Er gibt an, dass das Auto erhebliche Karosserieschäden erlitten hat. Dabei sendet er sowohl Fotos per E-Mail als auch eine Kopie des Polizeiberichts und der Zeugenaussagen per Post ein.
Schritt 2: Schadenprüfung
Die Versicherung muss die relevanten Unterlagen, die den entstandenen Schaden dokumentieren, aus den verschiedenen Kanälen zusammentragen und einem passenden Schadenprüfer vorlegen. Dieser analysiert alle Informationen manuell, um den Unfallhergang zu rekonstruieren. Das kostet den Mitarbeiter viel Zeit.
Schritt 3: Schadenbewertung
Der Schadenprüfer schätzt die Reparaturkosten für das beschädigte Fahrzeug. Je nachdem, wie detailliert sich der Mitarbeiter den konkreten Schaden angesehen hat, ist diese Schätzung ungenau und fehleranfällig. Zusätzlich muss der Mitarbeiter manuell im Vertrag überprüfen, ob der Versicherungsnehmer eine Selbstbeteiligung hat und wie hoch diese ist. Die Versicherungspolice des Versicherungsnehmers legt fest, dass die Reparaturkosten abzüglich der Selbstbeteiligung von der Versicherung übernommen werden.
Schritt 4: Feststellung der Haftung
Der Schadenprüfer stellt fest, dass der Unfall aufgrund des Fehlverhaltens eines anderen Fahrers verursacht wurde. Die Haftung liegt daher beim Unfallverursacher.
Schritt 5: Entschädigungszahlung
Die Versicherung informiert den Versicherungsnehmer über die Schadenbewertung und die Haftung. Dafür muss sie manuell ein entsprechendes Schreiben aufsetzen, was die Versicherung zusätzliche personelle Ressourcen kostet. Sie erstattet dem Versicherungsnehmer die Reparaturkosten abzüglich seiner Selbstbeteiligung. Dabei muss Sie die entsprechende Abteilung informieren, so dass diese die Zahlung manuell veranlasst. Gleichzeitig nimmt die Versicherung Kontakt mit der Haftpflichtversicherung des Unfallverursachers auf, um die entstandenen Kosten zurückzufordern. Auch dieser Verwaltungsschritt benötigt den manuellen Einsatz eines Mitarbeiters.
Wie unterstützt GenAI die Schadenregulierung?
Damit ist klar: Versicherungen stehen bei der Schadenregulierung vor allem vor der Herausforderung, Fälle effizient und fehlerfrei zu bewerten. Da das jedoch viele Ressourcen kostet, setzen immer mehr Anbieter auf den Einsatz moderner Technologien.
Im Versicherungskontext spielt dabei vor allem Generative Künstliche Intelligenz, kurz GenKI oder GenAI, eine entscheidende Rolle.
Generative KI ist in der Lage, eigenständig Inhalte zu bewerten und neue Inhalte zu erstellen.
Dazu verwendet sie oftmals Modelle, die auf maschinellem Lernen basieren. Diese analysieren Daten und lernen so, neue, ähnliche Daten zu generieren. Wie unterstützt Generative KI Versicherungen bei der Abwicklung von Schäden?
Effizientes Dokumentenmanagement
Eine Software mit Generativer KI sammelt eingehende Dokumente wie Fotos, Polizeiberichte und Zeugenaussagen automatisiert aus verschiedenen Kanälen und kategorisiert diese. Auf diese Weise verfügen Versicherungen über alle Dokumente auf einen Blick. Das erleichtert das effiziente Organisieren und Archivieren von Unterlagen.
Vereinfachte Schadenprüfung und -bewertung
Generative KI mit Algorithmen für maschinelles Lernen helfen dabei, bestimmte Schäden auf Grundlage historischer Daten und Muster genauer zu bewerten. Bilderkennungsalgorithmen unterstützen Versicherungen beispielsweise, um visuelle Schäden automatisch zu analysieren und einzuschätzen. Mitarbeiter müssen daher nicht mehr jeden Schaden manuell unter die Lupe nehmen. Stattdessen überprüfen sie nur noch das von der KI vorgelegte Ergebnis.
Automatisierte Kommunikation mit Versicherungsnehmern
Versicherungen nutzen Chatbots und automatisierte Antwortsysteme, die über Natural Language Processing (NLP) häufig gestellte Fragen beantworten und Versicherungsnehmern in Echtzeit Informationen über den Status ihrer Schadenregulierung geben. Auf diese Weise müssen sich Mitarbeiter nur noch in Ausnahmefällen um die Kundenkommunikation kümmern.
Optimierte Betrugserkennung
Durch die Analyse großer Datenmengen identifizieren generative KI-Modelle Muster von betrügerischem Verhalten. Dabei decken die Algorithmen Unregelmäßigkeiten oder verdächtige Aktivitäten auf, so dass Versicherungen Betrugsfälle frühzeitig erkennen. Das vermeidet ungerechtfertigte Entschädigungszahlungen und stärkt so die Wettbewerbsfähigkeit.
Automatisierte Entschädigungszahlungen
Haben Versicherungen einen Schaden geklärt und steht dem Versicherungsnehmer eine Entschädigungszahlung zu, veranlasst Generative AI die Zahlungen automatisch. Das spart einen weiteren Schritt im Ablauf der Schadenregulierung.
Was bedeutet das für die Praxis?
Generative KI-Tools automatisieren Routineaufgaben und manuelle Prozesse der gesamten Schadenregulierung. In der Praxis sparen Versicherungen so nicht nur jede Menge Zeit und Mitarbeiterressourcen, sondern verbessern auch die Genauigkeit und Qualität ihrer Schadenregulierung.
Schadenregulierung mit Konfuzio effizienter gestalten
Mit Konfuzio optimieren Versicherungen den gesamten Prozess ihrer Schadenabwicklung. Dafür stellt der deutsche Software-Anbieter ein vielseitiges Werkzeug zur Verfügung, mit dem Sie unstrukturierte Daten, wie aus Schadenmeldungen, Polizeiberichten und Zeugenaussagen, automatisch erfassen, organisieren und analysieren.
Um das zu ermöglichen, verfügt Konfuzio über eine Software mit künstlicher Intelligenz, die zukunftsweisende Technologien wie Optical Character Recognition (OCR), Natural Language Processing, Machine Learning und Deep Learning umfasst.
Damit die KI jede Form von Dokumenten intelligent und effizient verarbeitet und bewertet, hat Konfuzio seine auf Computer Vision basierende Software auf über 100.000 Dokumente trainiert.
Sprechen Sie jetzt mit einem unserer Experten, wie Sie Konfuzio in Ihre Versicherungsprozesse einbinden können und steigern Sie so die Effizienz der Schadenregulierung.
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