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Financial Solutions
05 Mrz 2018

Wie man Schadenprozesse mit Hilfe von Advanced Analytics und KI digitalisiert

Decision Excellence bei Versicherern

Laut einer Studie der Beratungsgesellschaft Accenture glauben 83% der deutschen Versicherer, dass ihre Branche in den nächsten drei Jahren eine digitale Transformation erleben wird.  Eine Studie der Universität St. Gallen prognostiziert, dass die Interaktion zwischen Kunde und Unternehmen bis zum Jahr 2020 in allen Stationen der Customer Journey zu einem beträchtlichen Teil digital verlaufen wird. Schadenprozesse vereinfachen, digitale Nahtstellen verbessern oder Kommunikation über alle Interaktionspunkte vereinheitlichen – das sind also wichtige Hebel, um die Effizienz von Kundenprozessen zu steigern. Digitalisierung ist bereits mehr als ein Trend, der in ferner Zukunft auf die Versicherungswirtschaft zukommen wird. Der Umbruch hat vielmehr längst begonnen.

Der dafür unerlässliche Einsatz von Datenanalysen hat hohes Potenzial, Mehrwert für das eigene Unternehmen zu schaffen. Hierbei zeigt sich jedoch,  dass Datenanalysen nicht per Plug-and-Play funktionieren. Einer Studie von KPMG zur Folge herrscht große Unzufriedenheit mit dem Erfolg von Modellen. So sind z.B. nur 15%  aller befragten Unternehmen zufrieden mit deren Erfolg zur Erkennung von Betrugsrisiken.

Der Einsatz von Advanced Analytics und KI sollte daher eng mit der Frage der Operationalisierung verbunden sein. Häufig werden immer noch Modelle entwickelt, die nicht in die Praxis umgesetzt werden können.

Transparenz und Nutzerorientierung im Auge behalten

Um das Vertrauen in Advanced Analytics auch in der Organisation zu stärken, sollten Sub-Prozesse ausgewählt werden, die hohen Nutzen und Entlastung für die Sachbearbeiter versprechen. Diese müssen in sich so homogen sein, so dass die Ergebnisse nicht vollkommen intransparent erscheinen. Neben der Definition von klar abgegrenzten Einsatzbereichen spielt vor allem auch die Wahl der Modelle eine wichtige Rolle. Dort, wo der Sachbearbeiter mit den Ergebnissen weiter arbeiten muss, wie z.B. bei der Erkennung von Versicherungsmissbrauch, sollte das Modell eine höhere Transparenz aufweisen als bei durchweg automatisierten Prozessen.

Wir haben bei Arvato Financial Solutions daher den Ansatz gewählt, das Zusammenspiel von Prozessexpertise, Analytik-Know-how und Digital Decision Excellence in den Vordergrund zu stellen. Zu Beginn steht bei der Prozessdigitalisierung die Ist-Analyse im Vordergrund. Die Segmentierung in die zu unterstützenden Teilprozesse stellt die Basis für die Digitalisierungsstrategie dar.

Mögliche Sub-Prozesse in der Schadenbearbeitung wären z.B.:

Viele dieser Prozesse lassen sich durch eine hochperformante Rules Engine wie das lernende Expertensystem RiskShield 360° optimal steuern. RiskShield 360° bietet darüber hinaus als Hybrid Decision Engine auch die Möglichkeit, analytische Modelle einzubinden. Das System ist nicht nur seit Jahren erfolgreich bei der Erkennung von Betrugsmustern im Einsatz, die regelbasierte Ausführung von Geschäftsprozessen kann auch durch Machine-Learning- und KI-Verfahren jederzeit erweitert werden.

Dieses Zusammenspiel erlaubt es, Datenanalysen und KI-Modelle nicht nur zum Selbstzweck zu entwickeln, sondern auch operativ in die Prozesse einzubinden. Die gezielte Anwendung innovativer Technologien in Kombination mit bewährtem Rules Management sorgt für Akzeptanz bei den Mitarbeitern und für eine tatsächliche Verschlankung der Geschäftsprozesse. Am Ende steht dann ein zufriedenerer Kunde.

Dr. Stephanie Friedrich

Leitung Consulting und Solutions Insurance Claims im Geschäftsbereich Risk Management | Arvato Financial Solutions

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