Übersicht
Diese Fallstudie beleuchtet die erfolgreiche Implementierung eines Vertragsmanagement- und Analysesystems unter Einsatz von Machine Learning (ML) und Natural Language Processing (NLP) für einen vertraulichen Kunden aus der Versicherungsbranche. Die Lösung ermöglichte es dem Kunden, seinen Vertragsmanagementprozess zu modernisieren, die Analysefähigkeiten zu verbessern und die Abläufe zu optimieren.
Der Kunde ist ein weltweit tätiges Versicherungsunternehmen mit starker Präsenz in der Branche. Er verwaltet eine riesige Anzahl von Versicherungsverträgen, sowohl in Papierform als auch als gescannte Dokumente. Aufgrund der Beschaffenheit dieser Dokumente war das Extrahieren von Informationen und das Beantworten wichtiger Fragen eine zeitaufwändige und arbeitsintensive Aufgabe.
Herausforderung
Das Unternehmen stand bei seinen bestehenden Vertragsmanagementprozessen vor mehreren Herausforderungen:
- Ineffizientes Vertragsmanagement: Verträge wurden entweder in Papierarchiven oder als gescannte Dokumente aufbewahrt, was den Zugriff auf und die Analyse von Informationen erschwerte.
- Eingeschränkte Analysefähigkeiten: Die Beantwortung wichtiger Fragen – wie das Erkennen von Risiken, das Auffinden bestimmter Klauseln und das Ermitteln der Anzahl von Verträgen mit bestimmten Bedingungen – erforderte einen hohen manuellen Aufwand.
- Hohe Betriebskosten und Verzögerungen: Der manuelle Charakter des Prozesses führte zu erhöhten Betriebskosten und Verzögerungen bei der Entscheidungsfindung.
Vorgehensweise
Um diese Herausforderungen zu bewältigen, beschloss der Kunde, sein Vertragsmanagement und seine Analysefähigkeiten zu modernisieren, indem er ein System einführte, das maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung nutzt. Der Ansatz umfasste:
- Die Digitalisierung papierbasierter Verträge mithilfe der OCR-Technologie (Optical Character Recognition), um textbasierte Suchen und die Datenextraktion zu ermöglichen.
- Entwicklung eines Vertragsindexes, der sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten zu Verträgen kombinierte
- Implementierung eines Algorithmus für maschinelles Lernen (ML), um Verträge automatisch anhand verschiedener Faktoren wie Risikostufe, Policenart und Deckungsdetails zu klassifizieren.
- Einsatz von Techniken der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP), um wesentliche Informationen aus den Verträgen zu extrahieren, darunter Klauseln, Bedingungen und Bestimmungen.
- Entwicklung von Suchmethoden, um bei der Suche nach bestimmten Formulierungen Übereinstimmungen mit bestimmten Klauseltypen in der Datenbank zu finden
- Entwicklung einer benutzerfreundlichen Oberfläche, über die Mitarbeiter effizient auf Vertragsdaten zugreifen und diese analysieren können.
Ergebnisse
Nach der Einführung des KI-gestützten Vertragsmanagement- und Analysesystems erzielte das Versicherungsunternehmen folgende Ergebnisse:
- Verbessertes Vertragsmanagement: Durch die Digitalisierung der Verträge konnte das Unternehmen seine Dokumente effizient verwalten und darauf zugreifen, was zu optimierten Abläufen führte.
- Verbesserte Analysefähigkeiten: Der Einsatz von ML und NLP ermöglichte die schnelle und genaue Identifizierung von Risiken, bestimmten Klauseln und der Anzahl der Verträge, die bestimmte Bedingungen enthalten – ganz ohne manuelles Eingreifen.
- Geringere Betriebskosten und weniger Verzögerungen: Die Automatisierung der Vertragsanalyse und Datenextraktion senkte die Personalkosten und beschleunigte Entscheidungsprozesse.
- Verbesserte Compliance und Risikominderung: Durch die Möglichkeit, Vertragsrisiken schnell zu erkennen und zu bewerten, konnte das Unternehmen potenzielle Probleme proaktiv angehen und die Einhaltung der Branchenvorschriften sicherstellen.
Fazit
Durch die Einführung eines KI-gestützten Vertragsmanagement- und Analysesystems hat das Versicherungsunternehmen seine Abläufe effektiv modernisiert, was zu mehr Effizienz, geringeren Kosten und einem verbesserten Risikomanagement geführt hat. Diese Fallstudie zeigt das Potenzial des Einsatzes fortschrittlicher Technologien wie maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung, um Vertragsmanagementprozesse in der Versicherungsbranche zu transformieren und letztendlich fundiertere und effektivere Entscheidungen zu ermöglichen.
