Schadenbearbeitung mit KI optimiert ist schneller und günstiger
Herausforderungen der traditionellen Schadenbearbeitung
Der traditionelle Schadenbearbeitungsprozess in der Versicherungsbranche ist stark von menschlicher Expertise abhängig. Hochqualifizierte Schadensachbearbeiter müssen jede Meldung sorgfältig prüfen, relevante Daten aus verschiedenen Quellen zusammentragen, Entscheidungen treffen und den Fall weiterverarbeiten.
Dies führt zu entsprechenden Bearbeitungszeiten, Aufwänden und manchmal zu ungleichmäßiger Qualität bzw. Entscheidungen in der Bearbeitung. Wie kann der Prozess effizienter gestaltet werden, um die Bearbeitungszeiten zu verkürzen, Kosten zu senken und die Qualität zu verbessern?
Praxisbeispiele mit generativer KI in der Schadenbearbeitung
Der Einsatz generativer KI kann Schadenexperten bei zahlreichen Schritten unterstützen und so die Schadenbearbeitung effizienter gestalten. Die KI kann Schadendaten extrahieren, analysieren und Entscheidungsgrundlagen liefern. Dies wird in den folgenden vier Anwendungsfällen anhand eines KFZ-Unfalls mit einem Fahrradfahrer verdeutlicht.
Anwendungsfall 1: Schadendaten auslesen und extrahieren
Das verlinkte Video demonstriert, wie ChatGPT eine strukturierte Tabelle mit den extrahierten Kontaktdaten aller im Schreiben genannten Personen mit deren Rolle im Schadenhergang erstellt. Die Tabelle kann anschließend in das Schadenbearbeitungssystem übertragen werden.
Durch diesen automatisierten Prozess können Versicherer ihre Bearbeitungszeiten reduzieren und unnötige Fehler vermeiden, die bei manueller Datenübertragung oder inflexibler RPA Technologie (Robotic Process Automation) passieren können.
Anwendungsfall 2: Schadenmeldung auf Versicherungsbetrug prüfen
Das verlinkte Video demonstriert, wie ChatGPT eine typische Schadenmeldung inklusive beigefügter Bilder auf Plausibilität überprüft, um Unstimmigkeiten aufzudecken und so potenziellen Versicherungsbetrug zu erkennen.
Diese Analyse kann bei jeder Schadenmeldung automatisiert erfolgen und den Sachbearbeiter frühzeitig auf Unstimmigkeiten sowie potenziellen Versicherungsbetrug hinweisen, um unberechtigte Auszahlungen zu verhindern.
Zum Video: https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7203266654741413888/
Anwendungsfall 3: Ermittlung der Schuldfrage
Das verlinkte Video demonstriert, wie ChatGPT auf Basis obiger Schadenmeldung den Hergang eines Verkehrsunfalls analysiert und einen passenden Vorschlag mit fachlicher Begründung zur Schuldfrage vorschlägt.
Durch diesen automatisierten Prozess können Versicherer ihre Bearbeitungszeiten verkürzen und Fehler vermeiden, die bei manuellen Prüfungen auftreten. Die KI analysiert die vorliegenden Berichte, um Sachbearbeitern fundierte Empfehlungen bereitzustellen.
Zum Video: https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7193119857847009280/
Anwendungsfall 4: Erstellung Schreiben mit Kostenverteilung
Das verlinkte Video demonstriert, wie ChatGPT anhand der bekannten Schadenmeldung mit dem Verkehrsunfall einen Vorschlag für die Kostenaufteilung inklusive einer nachvollziehbaren Argumentation erstellt. Die Schreiben können direkt an die Unfallbeteiligten versendet werden.
Mit Hilfe der KI wird der Prozess beschleunigt, Fehler werden reduziert und Sachbearbeiter entlastet. Die KI bewertet den Unfallhergang objektiv und schlägt eine gerechte Schuldverteilung vor, was die Schadensregulierung effizienter und präziser macht.
Zum Video: https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7198555610622083072/
Effizientere Schadenbearbeitung dank generativer KI
Durch den gezielten Einsatz generativer KI in der Schadenbearbeitung lassen sich zahlreiche Prozesse beschleunigen und qualitativ verbessern:
Kürzere Bearbeitungszeiten durch automatische Datenauswertung und Voranalysen
Kostensenkung durch reduzierte manuelle Prüfarbeit
Höhere Genauigkeit durch standardisierte und objektive Bewertungen
Erhöhte Betrugsprävention durch intelligente Plausibilitätsprüfungen
Insgesamt ermöglicht der Einsatz generativer KI eine wirkungsvollere, effizientere und transparentere Schadenbearbeitung, die sowohl den Sachbearbeitern als auch den Kunden zugutekommt.