KUNDE
Schweizer Versicherungsgesellschaft
BRANCHE
Versicherung
DATE
2016 – 2017
Übersicht
Diese Fallstudie zeigt die erfolgreiche Implementierung eines automatisierten Systems zur Triage, Weiterleitung und Extraktion relevanter Informationen aus papierbasierten Versicherungsansprüchen für ein Schweizer Versicherungsunternehmen. Die Implementierung führte zu einem Automatisierungsgrad von 40 %, wodurch das Unternehmen sein hohes Schadensvolumen besser bewältigen konnte.
Kundenprofil
Der Kunde ist ein etabliertes Schweizer Versicherungsunternehmen, das eine breite Palette an Versicherungsprodukten anbietet, darunter Kranken-, Lebens- und Sachversicherungen. Aufgrund seines vielfältigen Portfolios bearbeitet das Unternehmen täglich eine beträchtliche Anzahl papierbasierter Versicherungsansprüche.
Herausforderung
Das Schweizer Versicherungsunternehmen stand aufgrund des hohen Volumens an papierbasierten Versicherungsansprüchen vor mehreren Herausforderungen. Dazu gehörten:
- Zeitaufwändige manuelle Bearbeitung von Schadensfällen, was zu Verzögerungen bei der Schadensabwicklung und zu erhöhter Unzufriedenheit der Kunden führte.
- Schwierigkeiten bei der Bewältigung des steigenden Schadenvolumens, was zu Rückständen und betrieblichen Ineffizienzen führte.
- Erhöhte Wahrscheinlichkeit menschlicher Fehler bei der Bewertung und Bearbeitung von Schadensfällen, was möglicherweise zu falschen Entscheidungen führen konnte.
Vorgehensweise
Um diese Herausforderungen zu bewältigen, beschloss die Versicherungsgesellschaft, den Prozess der Triage, Weiterleitung und Extraktion relevanter Informationen aus papierbasierten Versicherungsansprüchen zu automatisieren. Der Ansatz umfasste:
- Die Implementierung von OCR-Technologie (Optical Character Recognition), um die papierbasierten Schadensfälle in digitale Daten umzuwandeln.
- Entwicklung eines auf Regeln und maschinellem Lernen basierenden Systems zur Klassifizierung und Weiterleitung der digitalen Schadensdaten anhand vordefinierter Kriterien wie Schadensart, Schadenssumme und Komplexität.
- Einsatz von Algorithmen zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und zum maschinellen Lernen (ML), um relevante Informationen aus den digitalen Schadensdaten zu extrahieren, darunter Versicherungsnummern, Angaben zum Antragsteller und Belege.
- Die Integration des automatisierten Systems in die bestehende Schadenmanagement-Software des Unternehmens, um eine nahtlose Datenübertragung und -verarbeitung zu gewährleisten.
Ergebnisse
Nach der Einführung der Automatisierungslösung erzielte das Schweizer Versicherungsunternehmen folgende Ergebnisse:
- Eine Automatisierungsquote von 40 % bei der Bearbeitung papierbasierter Versicherungsansprüche, wodurch manuelle Eingriffe deutlich reduziert wurden und das Unternehmen ein höheres Schadenvolumen bewältigen konnte.
- Schnellere Bearbeitungszeiten bei Schadensfällen, was zu einer zügigeren Klärung und einer höheren Kundenzufriedenheit führte.
- Weniger menschliche Fehler und höhere Genauigkeit bei der Schadenbewertung, was faire und präzise Schadenentscheidungen gewährleistet.
- Verbesserte betriebliche Effizienz durch optimierte Prozesse, wodurch sich die Mitarbeiter auf komplexere und wertschöpfendere Aufgaben konzentrieren können.
Fazit
Durch die Automatisierung der Triage, der Weiterleitung und der Extraktion relevanter Informationen aus papierbasierten Versicherungsansprüchen hat das Schweizer Versicherungsunternehmen seine Herausforderungen effektiv gemeistert und sein Schadenmanagement deutlich verbessert. Die erfolgreiche Umsetzung dieser Lösung zeigt die potenziellen Vorteile der Automatisierung in der Versicherungsbranche, insbesondere für Unternehmen, die mit hohen Schadenvolumina zu tun haben.
