KI-gestütztes Vertragsmanagement

CASE STUDY

KUNDE | CONFIDENTIAL
INDUSTRIE | VERSICHERUNG
DATE | 2017 - 2019

Übersicht

Diese Fallstudie beleuchtet die erfolgreiche Implementierung eines Vertragsmanagement- und Analysesystems unter Verwendung von maschinellem Lernen (ML) und natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) für einen vertraulichen Kunden aus der Versicherungsbranche. Die Lösung ermöglichte es dem Kunden, seinen Vertragsverwaltungsprozess zu modernisieren, die Analysemöglichkeiten zu verbessern und die Abläufe zu rationalisieren.

Der Kunde ist ein globales Versicherungsunternehmen mit einer starken Präsenz in der Branche. Er verwaltet eine große Anzahl von Versicherungsverträgen, die in Papierform oder als gescannte Dokumente vorliegen. Aufgrund der Beschaffenheit dieser Dokumente war die Extraktion von Informationen und die Beantwortung wichtiger Fragen eine zeit- und arbeitsintensive Aufgabe.

Herausforderung

Das Unternehmen stand mit seinen bestehenden Vertragsverwaltungsprozessen vor mehreren Herausforderung

• Ineffiziente Vertragsverwaltung: Verträge wurden entweder in Papierarchiven oder als gescannte Dokumente aufbewahrt, was den Zugriff und die Analyse von Informationen erschwerte.
• Begrenzte Analysemöglichkeiten: Die Beantwortung wichtiger Fragen, wie z. B. die Ermittlung von Risiken, das Auffinden bestimmter Klauseln und die Quantifizierung der Anzahl von Verträgen, die bestimmte Klauseln enthalten, erforderte einen hohen manuellen Aufwand.
• Hohe Betriebskosten und Verzögerungen: Der manuelle Charakter des Prozesses führte zu erhöhten Betriebskosten und Verzögerungen bei der Entscheidungsfindung.

Ansatz

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, beschloss der Kunde, sein Vertragsmanagement und seine Analysefunktionen durch die Implementierung eines Systems zu modernisieren, das maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung nutzt. Der Ansatz umfasste Folgendes:

• Digitalisierung von Verträgen auf Papier mit Hilfe der OCR-Technologie (Optical Character Recognition), um eine textbasierte Suche und Datenextraktion zu ermöglichen.
• Entwicklung eines Vertragsindexes, der sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten über Verträge kombiniert
• Implementierung eines Algorithmus für maschinelles Lernen (ML) zur automatischen Klassifizierung von Verträgen auf der Grundlage verschiedener Faktoren wie Risikostufe, Policentyp und Deckungsdetails.
• Einsatz von NLP-Techniken (Natural Language Processing), um wesentliche Informationen aus den Verträgen zu extrahieren, einschließlich Klauseln, Bedingungen und Konditionen.
• Entwicklung von Suchmethoden, um bestimmte Klauseltypen in der Datenbank zu finden, wenn man nach bestimmten Formulierungen sucht
• Entwicklung einer benutzerfreundlichen Schnittstelle für die Mitarbeiter, damit sie effizient auf Vertragsdaten zugreifen und diese analysieren können.

Ergebnisse

Nach der Implementierung des KI-gestützten Vertragsmanagement- und Analysesystems erzielte das Versicherungsunternehmen die folgenden Ergebnisse:

• Verbessertes Vertragsmanagement: Die Digitalisierung von Verträgen ermöglichte es dem Unternehmen, seine Dokumente effizient zu verwalten und darauf zuzugreifen, was zu einer Straffung der Abläufe führte.
• Verbesserte Analysemöglichkeiten: Der Einsatz von ML und NLP ermöglichte eine schnelle und genaue Identifizierung von Risiken, spezifischen Klauseln und der Anzahl von Verträgen, die bestimmte Bedingungen enthalten, ohne manuelle Eingriffe.
• Geringere Betriebskosten und Verzögerungen: Die Automatisierung der Vertragsanalyse und Datenextraktion reduzierte die Arbeitskosten und beschleunigte die Entscheidungsprozesse.
• Verbesserte Compliance und Risikominderung: Die Fähigkeit, Vertragsrisiken schnell zu erkennen und zu bewerten, ermöglichte es dem Unternehmen, potenzielle Probleme proaktiv anzugehen und die Einhaltung von Branchenvorschriften zu gewährleisten.

Fazit

Durch die Implementierung eines KI-gestützten Vertragsverwaltungs- und Analysesystems konnte das Versicherungsunternehmen seine Abläufe effektiv modernisieren, was zu einer höheren Effizienz, geringeren Kosten und einem verbesserten Risikomanagement führte. Diese Fallstudie zeigt das Potenzial des Einsatzes von fortschrittlichen Technologien wie maschinellem Lernen und natürlicher Sprachverarbeitung zur Umgestaltung der Vertragsmanagementprozesse in der Versicherungsbranche, was letztlich zu einer fundierteren und effektiveren Entscheidungsfindung führt.