Schadenmanagement im Digitalen Zeitalter
Modernes Schadenmanagement mit Hilfe von Data Analytics und künstlicher Intelligenz
Künstliche Intelligenz ist eines der am häufigsten verwendeten Schlagwörter der letzten Zeit. Gleichzeitig hat sich die Leistungsfähigkeit intelligenter Systeme enorm verbessert – und das nicht erst seit ChatGPT. Damit gilt es in der Praxis umzugehen und künstliche Intelligenz zu verstehen und zu erklären.
Mit Hilfe von Data Analytics und künstlicher Intelligenz reguliert die Versicherungskammer heute schon Schäden. Dies geschieht schnell und zuverlässig, fair und mit verbesserter Kundenzufriedenheit. Gleichzeitig ergeben sich durch schnellere Abläufe auch Vorteile für den Versicherer, so dass täglich ein echter Mehrwert und messbarer Kundennutzen geschaffen wird.
„Im Schadenfall merkt der Kunde, ob er eine gute Versicherung hat. Das ist der Moment der Wahrheit“, sagt Dr. Christian Krams, Vorstandsmitglied BavariaDirekt und Leiter Konzern Schaden bei der Versicherungskammer. „Durch unsere digital unterstützten Prozesse generieren wir bereits heute einen echten Mehrwert für unsere Kunden. Denn sie erfahren ‚live‘ im Kontakt mit unseren Schadenmanagern, wie ihr individueller Schaden¬fall bestmöglich reguliert werden kann und werden dabei eingebunden. Die Kundenzufriedenheit steigt messbar; auch für das Unternehmen ergeben sich Vorteile. Die Digitalisierung des gesamten Schadenprozesses, bei dem die Mitarbeitenden eine wichtige Rolle als ‚Kümmerer‘ im Schadenfall einnehmen, ist deshalb auch ein elementarer Bestandteil unseres strategischen Zielbilds.“
Einige Teilschritte des Schadenprozesses der Versicherungskammer funktionieren bereits heute vollautomatisiert, andere mit wertvoller technischer Unterstützung. Ein Beispiel: Die Digitale Schadensteuerung (DSS), die im ersten Schritt für Kfz-Schäden im produktiven Einsatz ist, unterstützt Schadenmanager im Regulierungsablauf: Unmittelbar nach Eingang der Schadenmeldung klassifiziert die DSS die Schäden und steuert sie in den richtigen Prozess. Auf Basis von statistisch überprüften Regeln, Data Analytics und KI erhalten die Schadenmanager in Echtzeit Empfehlungen zur „next best action“, konkret bezogen auf die Gegeben¬heiten des individuellen Schadenfalls. Dies führt zu einer deutlich beschleunigten, effizienten Schadenregulierung. Zudem können durch den Einsatz von KI-Algorithmen beispielsweise auch übergreifende Muster für mögliche Betrugs- oder Regressfälle ermittelt werden, die die Schadenmanager auf Basis von Einzelfällen nicht aufdecken könnten. Dies ist ein wichtiger Beitrag zum Schutz des Versichertenkollektivs.
