Automatisierung von Versicherungsforderungen durch natürliche Sprachverarbeitung

FALLSTUDIE

KUNDE |  Schweizere Versicherung
INDUSTRIE | Versicherung
DATUM | 2016 - 2017

Übersicht

Diese Fallstudie zeigt die erfolgreiche Implementierung eines automatisierten Systems für die Bearbeitung, Weiterleitung und Extraktion relevanter Informationen aus papierbasierten Versicherungsforderungen für eine Schweizer Versicherung. Die Implementierung führte zu einem Automatisierungsgrad von 40 %, wodurch das Unternehmen sein hohes Schadenaufkommen besser bewältigen konnte.

Kundenprofil

Der Kunde ist eine etablierte Schweizer Versicherungsgesellschaft, die eine breite Palette von Versicherungsprodukten anbietet, darunter Kranken-, Lebens- und Sachversicherungen. Aufgrund seines vielfältigen Portfolios bearbeitet das Unternehmen täglich eine beträchtliche Anzahl von papierbasierten Versicherungsforderungen.

Herausforderung

Die Schweizer Versicherung sah sich aufgrund des hohen Aufkommens an papierbasierten Versicherungsansprüchen mit mehreren Herausforderungen konfrontiert. Zu diesen Herausforderungen gehörten:

1. Zeitaufwändige manuelle Bearbeitung von Forderungen, was zu Verzögerungen bei der Schadenregulierung und zu erhöhter Kundenunzufriedenheit führte.
2. Schwierigkeiten bei der Bewältigung des zunehmenden Schadenvolumens, was zu Rückständen und betrieblichen Ineffizienzen führte.
3. Erhöhte Wahrscheinlichkeit menschlicher Fehler bei der Schadenbewertung und -bearbeitung, was zu falschen Schadenentscheidungen führen kann.

Ansatz

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, beschloss das Versicherungsunternehmen, den Prozess der Bearbeitung, Weiterleitung und Extraktion relevanter Informationen aus papierbasierten Versicherungsansprüchen zu automatisieren. Der Ansatz umfasste Folgendes:

• Implementierung der OCR-Technologie (Optical Character Recognition) zur Umwandlung der papierbasierten Forderungen in digitale Daten.
• Entwicklung eines Regelbasierten- und Machine-Learning-Systems zur Klassifizierung und Weiterleitung der digitalen Schadendaten auf der Grundlage vordefinierter Kriterien, wie z. B. Schadentyp, Schadenhöhe und Komplexität.
• Einsatz von Algorithmen zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und Machine-Learning (ML), um relevante Informationen aus den digitalen Schadendaten zu extrahieren, einschließlich Policennummern, Angaben zum Antragsteller und Belegdokumente.
• Integration des automatisierten Systems in die bestehende Schadenmanagement-Software des Unternehmens, um eine nahtlose Datenübertragung und -verarbeitung zu gewährleisten.

Ergebnisse

Nach der Implementierung der Automatisierungslösung erzielte das Schweizer Versicherungsunternehmen folgende Ergebnisse:

• Ein Automatisierungsgrad von 40 % bei der Bearbeitung von papierbasierten Versicherungsforderungen, wodurch sich der manuelle Aufwand erheblich verringert und das Unternehmen in die Lage versetzt wird, ein höheres Forderungsvolumen zu bearbeiten.
• Schnellere Schadenbearbeitungszeiten, die zu schnelleren Lösungen und einer höheren Kundenzufriedenheit führen.
• Verringerung menschlicher Fehler und höhere Genauigkeit bei der Schadenbewertung, wodurch faire und genaue Schadenentscheidungen gewährleistet werden.
• Verbesserte betriebliche Effizienz durch rationalisierte Prozesse, die es den Mitarbeitern ermöglichen, sich auf komplexere und wertschöpfende Aufgaben zu konzentrieren.

Fazit

Durch die Automatisierung der Bearbeitung, Weiterleitung und Extrahierung relevanter Informationen aus papierbasierten Versicherungsansprüchen konnte die Schweizer Versicherungsgesellschaft ihre Herausforderungen effektiv angehen und ihre Schadenmanagementprozesse erheblich verbessern. Die erfolgreiche Implementierung dieser Lösung zeigt die potenziellen Vorteile der Automatisierung in der Versicherungsbranche, insbesondere für Unternehmen, die ein hohes Schadenaufkommen zu bewältigen haben.