A Umfrage von Accenture zu Underwriting-Mitarbeitern fanden heraus, dass bis zu 40 % der Zeit der Underwriter für nicht zum Kerngeschäft gehörende und administrative Tätigkeiten aufgewendet werden. Sie schätzen, dass dies einen branchenweiten Effizienzverlust von bis zu 160 Milliarden US-Dollar in den nächsten fünf Jahren bedeutet.

Die Integration von KI und Automatisierung in den Underwriting-Workflow bietet eine bedeutende Chance, den Zeitaufwand für Verwaltungsaufgaben, manuelle Prozesse und sich wiederholende Dateneingaben zu minimieren.

Darüber hinaus kann KI Versicherungsunternehmen dabei helfen, Risiken mit hoher Genauigkeit einzuschätzen, indem sie große Datenmengen analysiert. Was können diese Daten sein? Dinge wie historische Ansprüche, Kreditwürdigkeit, Social-Media-Aktivitäten und eine hyperpersonalisierte Berichterstattung.

Dies ist nur die Spitze des Eisbergs. Lassen Sie uns die sechs wichtigsten Vorteile der KI-Bearbeitung von Versicherungsansprüchen untersuchen.

#1: Höhere Genauigkeit und weniger Fehler

KI bei der Bearbeitung von Versicherungsansprüchen spielt eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der Genauigkeit und der Reduzierung von Fehlern, indem verschiedene Aufgaben automatisiert und die mit manuellen Prozessen verbundenen Risiken gemindert werden. Die Integration der OCR-Technologie (Optical Character Recognition) trägt besonders dazu bei, die Extraktion von Informationen aus verschiedenen Dokumenten wie medizinischen Berichten, Unfallberichten und Versicherungsdetails zu automatisieren. Durch diese Automatisierung wird die Abhängigkeit von der manuellen Dateneingabe, einer Quelle potenzieller Fehler bei der Transkription und Eingabe, erheblich verringert.

Ein weiterer entscheidender Aspekt ist die Fähigkeit von KI-Algorithmen, Muster zu erkennen und Informationen anhand vordefinierter Kriterien zu validieren. Dadurch wird sichergestellt, dass die extrahierten Daten den erwarteten Formaten und Standards entsprechen und dass etwaige Abweichungen oder Diskrepanzen umgehend zur weiteren Überprüfung gekennzeichnet werden. Die kontextbezogenen Verständnisfähigkeiten fortschrittlicher KI-Systeme tragen zusätzlich zur Genauigkeit bei, indem sie komplexe Datenbeziehungen interpretieren und so die Wahrscheinlichkeit einer Fehlinterpretation oder Fehlklassifizierung verringern.

Fehlerkorrektur und Lernen stellen ein dynamisches Merkmal von KI-Modellen dar, insbesondere solchen, die maschinelles Lernen beinhalten. Wenn Fehler auftreten, kann sich das System im Laufe der Zeit durch kontinuierliches Lernen anpassen und verbessern, wodurch letztendlich die Genauigkeit zukünftiger Datenextraktionen verbessert wird. Darüber hinaus kann KI bei der Bearbeitung von Versicherungsansprüchen Informationen aus verschiedenen Dokumenten gegenprüfen und so den verarbeiteten Daten eine zusätzliche Ebene der Zuverlässigkeit verleihen.

Die Integration von Betrugserkennungsalgorithmen ist für die Fehlerreduzierung von größter Bedeutung. Diese Algorithmen analysieren Muster und Anomalien in den Daten, um mögliche Fälle von Betrug oder Falschdarstellung zu identifizieren. Durch die frühzeitige Kennzeichnung verdächtiger Ansprüche trägt KI nicht nur zur Fehlerreduzierung bei, sondern trägt auch dazu bei, betrügerische Aktivitäten zu verhindern und die Integrität des Schadenbearbeitungssystems zu schützen.

Echtzeit-Feedback und Korrekturmechanismen sind zusätzliche Funktionen, die die Genauigkeit während der gesamten Schadenbearbeitung verbessern. KI-Systeme können sofortiges Feedback geben, wenn Inkonsistenzen oder Fehler festgestellt werden, und so notwendige Korrekturen oder Anforderungen für zusätzliche Dokumentation veranlassen. Dieser proaktive Ansatz verringert nicht nur die Wahrscheinlichkeit, dass Fehler bestehen bleiben, sondern trägt auch zu einem reibungsloseren und genaueren Schadensregulierungsprozess bei.

#2: Proaktive Einhaltung gesetzlicher Vorschriften

KI spielt eine entscheidende Rolle bei der Sicherstellung der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften bei der Bearbeitung von Versicherungsansprüchen durch Folgendes:

1. Automatisierte Compliance-Prüfungen: KI-Algorithmen können so programmiert werden, dass sie automatisierte Prüfungen anhand regulatorischer Anforderungen durchführen. Durch die Analyse von Schadensdaten in Echtzeit kann KI sicherstellen, dass jeder Schritt des Schadensbearbeitungs-Workflows den relevanten Vorschriften entspricht. Dies verringert das Risiko einer unbeabsichtigten Nichteinhaltung und hilft den Versicherern, die gesetzlichen Grenzen einzuhalten.
2. Dokumentationsgenauigkeit und Standardisierung: KI, insbesondere wenn sie in die OCR-Technologie (Optical Character Recognition) integriert ist, gewährleistet die Genauigkeit und Standardisierung der Dokumentation. Es kann automatisch Informationen aus Dokumenten extrahieren und so die Wahrscheinlichkeit manueller Fehler verringern. Dies ist von entscheidender Bedeutung für die Einhaltung regulatorischer Standards, die häufig spezifische Datenformate und Dokumentationsgenauigkeit erfordern.
3. Echtzeit-Überwachung und -Berichterstattung: KI-Systeme können eine Echtzeitüberwachung der Schadenbearbeitungsaktivitäten ermöglichen. Dazu gehört die Verfolgung von Änderungen der Vorschriften und die sofortige Meldung von Unstimmigkeiten oder potenziellen Nichteinhaltungsproblemen. Echtzeitberichte ermöglichen es Versicherern, Compliance-Bedenken umgehend anzugehen und so die Auswirkungen auf den Betrieb zu minimieren.
4. Prüfpfad und Transparenz: KI-Systeme zur Bearbeitung von Versicherungsansprüchen führen detaillierte Prüfprotokolle aller Aktivitäten innerhalb des Workflows zur Schadenbearbeitung. Diese Transparenz ist für behördliche Prüfungen von entscheidender Bedeutung, da sie es den Behörden ermöglicht, den gesamten Prozess zu überprüfen und zu überprüfen, ob jeder Schritt den Compliance-Anforderungen entspricht. Der Prüfpfad dient als umfassende Aufzeichnung und zeigt die Sorgfaltspflicht bei der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.
5. Anpassungsfähigkeit an regulatorische Änderungen: Die Vorschriften in der Versicherungsbranche können sich ändern. KI-Systeme, insbesondere solche mit maschinellem Lernen, können sich an neue regulatorische Anforderungen anpassen, indem sie aus aktualisierten Datensätzen lernen und ihre Prozesse entsprechend anpassen. Diese Anpassungsfähigkeit stellt sicher, dass Versicherer Änderungen nahtlos integrieren können, ohne ihren Betrieb zu unterbrechen.
6. Einhaltung von Datenschutz- und Sicherheitsbestimmungen: KI-Systeme können die Einhaltung von Datenschutz- und Sicherheitsvorschriften verbessern, indem sie robuste Verschlüsselungsmethoden und Zugriffskontrollen implementieren. Die Sicherstellung, dass vertrauliche Informationen sicher gehandhabt und gespeichert werden, steht im Einklang mit behördlichen Vorschriften, wie z. B. Datenschutzgesetzen. Die Fähigkeit von KI, Sicherheitsmaßnahmen konsequent durchzusetzen, trägt dazu bei, unbefugten Zugriff und Datenschutzverletzungen zu verhindern.
7. Risikobewertung und Compliance-Vorhersage: KI kann durch die Analyse historischer Daten und Muster dabei helfen, potenzielle Compliance-Risiken proaktiv zu erkennen. Durch die Vorhersage von Bereichen, in denen die Einhaltung von Vorschriften eine Herausforderung darstellen könnte, können Versicherer vorbeugende Maßnahmen ergreifen, um ihre Prozesse und Dokumentation anzupassen und so das Risiko von Nichteinhaltungsproblemen zu verringern.

#3: Verbessern Sie den tNPS durch ein besseres Kundenerlebnis

Aufgrund der starken Kundenorientierung des Sektors sind Versicherungsunternehmen einer erhöhten Anfälligkeit für Kundenabwanderung ausgesetzt. Um die Komplexität des Kundendienstes im Versicherungsbereich noch zu erhöhen, bestehen moderne Kunden auf sofortiger Reaktionsfähigkeit rund um die Uhr, was gemeinhin als „berührungslose Kundenreise“ bezeichnet wird. Diese Erwartung geht mit einer außergewöhnlich geringen Toleranz gegenüber etwaigen Mängeln bei der Leistungserbringung einher.

Der Schlüssel liegt in der intelligenten Automatisierung von Routineaufgaben innerhalb des Schadenbearbeitungs-Workflows. Durch die Automatisierung der Datenüberprüfung, Statusaktualisierungen und Kommunikationsprozesse können Versicherer manuelle Eingriffe reduzieren und Abläufe rationalisieren. Dies beschleunigt nicht nur die Bearbeitung von Schadensfällen, sondern erhöht auch die Effizienz und trägt zu einem verbesserten tNPS bei, da Kunden während der gesamten Schadensbearbeitung schnellere und nahtlosere Interaktionen erleben.

KI-gestützte Chatbots können die Kundenkommunikation verbessern, indem sie sofortige Hilfe leisten. Versicherungsnehmer können in Echtzeit Aktualisierungen zum Anspruchsstatus, zu Deckungsdetails und zu Dokumentationsanforderungen erhalten. Diese unmittelbare Reaktionsfähigkeit verbessert die Kundenzufriedenheit und trägt positiv zum tNPS bei.

Darüber hinaus nutzt KI prädiktive Analysen, um historische Schadensdaten auszuwerten und zu analysieren. Durch die Erkennung von Mustern und Trends können Versicherer fundiertere Entscheidungen treffen und so den Schadensentscheidungsprozess beschleunigen. Dieser proaktive Ansatz minimiert Verzögerungen und trägt zu einer schnelleren Schadensregulierung bei.

#4: Verbesserte Prognose des Schadenvolumens

KI birgt das Potenzial, die Prognose des Schadenvolumens in der Versicherungsbranche deutlich zu verbessern. KI-Systeme können mithilfe ihrer hochentwickelten Datenanalysefunktionen historische Schadensdaten akribisch analysieren und Muster und Trends erkennen, die als wertvolle Indikatoren für zukünftige Ereignisse dienen. Diese Erkenntnisse ermöglichen es den Versicherern, genauere Vorhersagen zu treffen und so ihre Fähigkeit zu verbessern, Schwankungen im Schadenvolumen zu antizipieren und sich darauf vorzubereiten.

Prädiktive Modellierung, eine Kernstärke maschineller Lernalgorithmen, verfeinert die Prognose weiter. Durch die Nutzung historischer Daten neben verschiedenen Einflussfaktoren ermöglichen diese Modelle Versicherern ein differenziertes Verständnis der Variablen, die sich auf das Schadensgeschehen auswirken. Dieser datengesteuerte Ansatz gibt Versicherern die Werkzeuge an die Hand, um fundierte Entscheidungen zu treffen und die Ressourcenallokation auf der Grundlage präziser Prognosen zu optimieren.

Darüber hinaus erleichtert KI die nahtlose Integration externer Datenquellen und bereichert Prognosemodelle mit umfassenderen Erkenntnissen. Dieser ganzheitliche Ansatz berücksichtigt Faktoren, die über historische Schadensdaten hinausgehen, darunter Wettervorhersagen, Wirtschaftsindikatoren und soziale Trends. Das Ergebnis ist ein umfassenderes und zuverlässigeres Prognosemodell, das die Komplexität der externen Umgebung erfasst.

Ein bemerkenswerter Vorteil ist die Anpassungsfähigkeit KI-gestützter Prognosemodelle an sich ändernde Bedingungen. Während sich die Versicherungslandschaft weiterentwickelt, lernen diese Systeme kontinuierlich aus neuen Dateneingaben und stellen so sicher, dass Prognosen angesichts der sich ändernden Marktdynamik und aufkommender Trends relevant und robust bleiben. Diese Anpassungsfähigkeit ist entscheidend für die Aufrechterhaltung der Genauigkeit und Wirksamkeit von Prognosemodellen im Laufe der Zeit.

#5: Eine alternde Belegschaft ersetzen

KI erweist sich als leistungsstarke Lösung für Versicherungsunternehmen, die ihre Abläufe angesichts der Herausforderungen einer alternden Belegschaft zukunftssicher machen möchten. Wenn erfahrene Fachkräfte in den Ruhestand gehen, hilft KI dabei, institutionelles Wissen zu behalten und zu übertragen. Algorithmen für maschinelles Lernen analysieren historische Daten, Dokumente und Kommunikationsmuster und erstellen so ein Repository, das Wissen nahtlos an neue Mitarbeiter weitergibt.

Die vorausschauende Personalplanung ist eine wesentliche Stärke der KI. Sie nutzt prädiktive Analysen, um den zukünftigen Bedarf auf der Grundlage historischer Daten und Markttrends vorherzusagen. Dies ermöglicht es Versicherungsunternehmen, die Betriebskosten, einschließlich der Personalausstattung, an die erwartete Nachfrage anzupassen. Präzise Vorhersagen stellen eine optimale Personalausstattung sicher und vermeiden die Fallstricke einer Über- oder Unterbesetzung.

KI-gestützte Entscheidungsfindung wird im Hinblick auf den Ruhestand besonders wichtig. Ausgestattet mit maschinellen Lernalgorithmen liefern KI-Systeme Erkenntnisse und Vorhersagen auf Basis umfangreicher Datensätze. Dadurch wird sichergestellt, dass Entscheidungsträger auch bei reduziertem Personalbestand Zugang zu intelligenter, datengesteuerter Beratung haben.

Schulung und Kompetenzentwicklung werden durch KI erleichtert, die Kompetenzlücken erkennt und personalisierte Lernpfade sowohl für bestehende als auch neue Mitarbeiter empfiehlt. Dadurch wird sichergestellt, dass die Belegschaft anpassungsfähig und mit den notwendigen Fähigkeiten ausgestattet bleibt, um den sich ändernden Anforderungen gerecht zu werden.

Schließlich erstrecken sich die Vorhersagefähigkeiten der KI auch auf das Risikomanagement. Durch die Analyse historischer Daten identifizieren KI-Systeme potenzielle Risiken im Zusammenhang mit Personalveränderungen und helfen Versicherungsunternehmen, diese Risiken proaktiv zu bewältigen. Dazu gehört die Auseinandersetzung mit Bereichen, in denen es an Fachwissen mangelt, und die Umsetzung von Strategien zur Bewältigung potenzieller Herausforderungen.

#6: Aufrechterhaltung der Datenintegrität

KI ist ein entscheidender Faktor bei der Stärkung der Geschäftskontinuität und dem Schutz von Daten im Schadenmanagement. Es identifiziert potenzielle Bedrohungen proaktiv durch automatisierte Risikobewertungen und ermöglicht so präventive Maßnahmen.

Im Bereich der Cybersicherheit erkennen und reagieren KI-Tools Bedrohungen in Echtzeit und schützen Schadensdaten vor unbefugtem Zugriff. Verschlüsselungstechniken und Zugriffskontrollen verbessern den Datenschutz zusätzlich. Die Kompetenz von KI bei der Betrugserkennung und Anomalieerkennung schützt vor finanziellen Verlusten und wahrt die Integrität der Schadensdaten.

Darüber hinaus trägt KI zu einer effektiven Disaster-Recovery-Planung bei, indem sie Datensicherungen überwacht und schnelle Wiederherstellungsprozesse ermöglicht. Die kontinuierliche Überwachung von Systemen und Daten sowie Echtzeitwarnungen bei ungewöhnlichen Aktivitäten ermöglichen eine sofortige Reaktion auf potenzielle Bedrohungen. Dieser umfassende Ansatz stellt sicher, dass Versicherer Störungen reibungslos bewältigen und gleichzeitig die Vertraulichkeit und Integrität der Schadensdaten wahren können.

Wie können Nanonetze helfen?

Laut von EY durchgeführte Studie87 % der Kunden geben an, dass die Effizienz der Schadensbearbeitung ihre Entscheidung, die Versicherung beim gleichen Anbieter zu verlängern, erheblich beeinflusst. Der Einsatz von KI und maschinellen Lernalgorithmen kann den Schadenbearbeitungsprozess nahtlos beschleunigen und die Notwendigkeit direkter menschlicher Eingriffe minimieren.

Laut a Deloitte-UmfrageObwohl 32 % der Software- und Internettechnologiebranchen Investitionen in KI initiiert haben, haben sich lediglich 1.33 % der Versicherungsunternehmen an KI-Investitionen gewagt.

Machen Sie mit Nanonets den ersten Schritt, um Ihr Unternehmen zukunftssicher zu machen. Wir können helfen durch:

Automatisierte Dokumentenverarbeitung

Nanonets nutzt KI und ML, um die Dokumentenverarbeitung zu automatisieren, einschließlich der Extraktion relevanter Informationen aus verschiedenen Dokumenten wie Rechnungen, medizinischen Berichten und Anspruchsformularen. Dies reduziert den Bedarf an manueller Dateneingabe, minimiert Fehler und beschleunigt den Workflow der Schadensbearbeitung erheblich.

Die von Nanonets eingesetzten fortschrittlichen Algorithmen für maschinelles Lernen gewährleisten eine hohe Genauigkeit bei der Extraktion von Informationen aus unstrukturierten Daten. Diese Genauigkeit erhöht die Zuverlässigkeit der Datenextraktion, trägt zu einer präziseren Schadensbewertung bei und verringert die Wahrscheinlichkeit von Fehlern bei der Bearbeitung.

Effiziente Schadenklassifizierung

Nanonets nutzt KI, um Ansprüche basierend auf ihrem Inhalt intelligent zu klassifizieren und zu kategorisieren. Diese automatisierte Klassifizierung stellt sicher, dass Ansprüche an die entsprechenden Kanäle weitergeleitet werden, wodurch die Notwendigkeit einer manuellen Sortierung verringert und der Schadenbearbeitungsprozess beschleunigt wird.

Schnelle Entscheidungsfindung

Mit den maschinellen Lernfunktionen von Nanonets können Versicherer prädiktive Analysen implementieren, um historische Schadensdaten schnell auszuwerten. Dies erleichtert die datengesteuerte Entscheidungsfindung, ermöglicht eine schnellere Genehmigung berechtigter Ansprüche und optimiert den gesamten Prozess der Schadensregulierung.

Betrugserkennung und Risikomanagement:

Nanonets setzt KI-Algorithmen ein, um Anomalien und Muster in Schadensdaten zu erkennen, die auf potenziellen Betrug hinweisen. Dies verbessert die Möglichkeiten zur Betrugserkennung und ermöglicht es Versicherern, verdächtige Schadensfälle umgehend zu erkennen und Risiken effektiv zu mindern, was zu einer sichereren und effizienteren Schadensbearbeitungsumgebung beiträgt.

Anpassungsfähigkeit an sich ändernde Anforderungen

Die KI- und ML-Fähigkeiten von Nanonets bieten Skalierbarkeit und Anpassungsfähigkeit an sich ändernde Bedingungen in der Versicherungslandschaft. Das System kann kontinuierlich aus neuen Dateneingaben lernen und stellt so sicher, dass es auf dem neuesten Stand und relevant bleibt, wenn sich Branchenanforderungen, Vorschriften und Verarbeitungsabläufe weiterentwickeln.

Verbessertes Kundenerlebnis

Durch eine optimierte Schadensbearbeitung trägt Nanonets zu einem verbesserten Kundenerlebnis bei. Schnellere Schadensbewertungen und -genehmigungen führen zu schnelleren Abwicklungen, was sich positiv auf die Kundenzufriedenheit und -treue auswirkt.

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• Quelle: https://nanonets.com/blog/ai-insurance-claims-processing/