Schadenregulierungsmanager stehen vor der einzigartigen Herausforderung, die Zukunft auf der Grundlage vergangener Ereignisse und Erfahrungen vorhersehen zu müssen. Dies erfordert ein hohes Maß an Fachkenntnis, insbesondere wenn es um die Verwaltung eines hohen Arbeitsaufkommens und potenziell kostspieliger Ansprüche geht. Predictive Analytics kann Schadenmanagern helfen, diese schwierigen Einschätzungen zu treffen, indem sie mehrere Datenquellen auswertet und verborgene Trends identifiziert. Diese Muster werden dann verwendet, um Prognosemodelle zu erstellen, die zukünftige Ergebnisse genau vorhersagen können. Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML) haben die Fähigkeit, Korrelationen in riesigen Datensätzen aus verschiedenen Quellen zu entdecken, weiter verbessert. Das menschliche Element ist und bleibt eine entscheidende Komponente des Schadenmanagementprozesses. Prädiktive Analysen können selbst den erfahrensten Schadenregulierern helfen, datengestützte Entscheidungen zu treffen, die zeitnah und präzise sind und letztlich dem gesamten Unternehmen zugute kommen. Insbesondere kann Predictive Analytics optimale Ergebnisse in diesen Schlüsselbereichen erzielen:
- Identifizieren Sie schnell Ihre komplexesten und kostspieligsten Schadensfälle und ordnen Sie sie entsprechend ein.
Da die Schadensabteilungen immer größere Schadensvolumina verwalten, ist die Fähigkeit, Prioritäten zu setzen, wichtiger denn je. Mit KI und prädiktiver Analytik können Sie Ihre Schadenfälle nach Risiko und Schweregrad einstufen, so dass Sie genau wissen, worauf Sie sich konzentrieren müssen. Sie können schnell die Ansprüche identifizieren, die wahrscheinlich am komplexesten oder teuersten sind, und proaktive Schritte unternehmen, um den Schweregrad zu mindern. - Legen Sie die Reserven für einen Schadenfall genauer fest.
Jeder Schadenfall muss über ausreichende Reserven verfügen, um die gesamten zukünftigen Kosten dieses Schadenfalls zu decken. Die Verantwortung für die Festlegung von Reserven liegt oft bei dem einzelnen Schadensregulierer, der den Schaden analysieren und die wahrscheinlichen Kosten abschätzen muss. Die Festlegung von Rückstellungen erfordert große Aufmerksamkeit und Erfahrung, da genaue Rückstellungen für die finanzielle Sicherheit eines Unternehmens entscheidend sind. Mit der prädiktiven Analytik können Schadenregulierer Erkenntnisse aus verschiedenen Datenquellen nutzen, um die endgültigen Kosten eines Schadens zu bestimmen und Rückstellungen mit Zuversicht festzulegen. - Weisen Sie Ihren Gutachtern und Aufsichtspersonen die Schadenfälle effektiver zu.
Es ist von Anfang an wichtig, dass jeder Schadenfall von jemandem bearbeitet wird, der über das richtige Maß an Erfahrung verfügt, um Möglichkeiten zur Kostenreduzierung zu erkennen und den Schadenfall so effizient wie möglich zu regulieren. Mit der Risikoeinstufung und der Bewertung des Schweregrads können Sie Ihren Prüfern die entsprechenden Fälle zuweisen. Kostengünstige Fälle erfordern möglicherweise nur ein minimales Fallmanagement und Eingreifen, während komplexe und potenziell kostenintensive Fälle von Ihren erfahrensten Mitarbeitern bearbeitet werden sollten. - Automatisieren Sie Arbeitsabläufe und treffen Sie datengestützte Entscheidungen während der gesamten Laufzeit eines Schadenfalls.
Das Sammeln, Ordnen und Analysieren von Informationen während der gesamten Laufzeit eines Schadenfalls kann zeitaufwändig sein, insbesondere wenn Sie mehrere Schadenfälle gleichzeitig verwalten. Predictive Analytics geht bei der Datenermittlung noch einen Schritt weiter, indem es den Prozess automatisiert und Echtzeit-Updates liefert, wenn neue Informationen zu einem Fall erfasst werden, und die Schadenmanager über ungünstige Entwicklungen informiert. Dank dieser Benachrichtigungen können Sie sich mehr auf höherwertige Aufgaben konzentrieren und haben dennoch Klarheit über den aktuellen Status jedes Ihrer Ansprüche. - Erkennen Sie „Jumper“- oder „Sleeper“-Schadensfälle und ergreifen Sie frühzeitig Maßnahmen.
Obwohl sie bei FNOL relativ harmlos erscheinen, können einige Schadensfälle um die 90-Tage-Marke herum plötzlich „springen“ und sich zu kostenintensiven Schadensfällen entwickeln, die eine enge Verwaltung, eine erhöhte Rücklage und mehr Ressourcen erfordern. Diese Fälle treten zwar seltener auf, haben aber einen höheren Schweregrad. Es kann schwierig sein, sie in der FNOL-Phase zu erkennen. Herkömmliche Schadenmanagementansätze erkennen sie oft erst später im Schadenzyklus, wenn die Chance, die endgültigen Kosten zu mindern, bereits verpasst wurde. Mit prädiktiver Analytik können Sie diese Schäden frühzeitig erkennen und vorbeugende Maßnahmen ergreifen. - Identifizieren Sie Ansprüche, die das Potenzial für einen Rechtsstreit haben.
Formelle Rechtsstreitigkeiten sind ein wichtiger Kostentreiber im Schadenmanagement, und die Kosten können bei der Verteidigung gegen einen Rechtsstreit schnell eskalieren. Mit Predictive Analytics können Schadenregulierer Ansprüche identifizieren, die wahrscheinlich zu einem Rechtsstreit führen werden, und haben die Möglichkeit, sich mit dem Anwalt des Anspruchstellers in einem früheren Stadium zu einigen, um die Gesamtkosten zu senken. Predictive Analytics kann auch die mit der Verteidigung eines Anspruchs verbundenen Anwaltskosten und die Dauer des Gerichtsverfahrens abschätzen. Mit diesen Informationen können Sie Ihre juristischen Ressourcen entsprechend planen und andere Honorarvereinbarungen treffen. - Schätzen Sie das Abwicklungspotenzial genau ein.
Die voraussichtliche Höhe und der Zeitpunkt der Abwicklung eines jeden Schadenfalls ist eine unschätzbare Information für Schadenregulierungsorganisationen. Mit prädiktiver Analytik können Sie vorausschauend effiziente Abwicklungsstrategien umsetzen und Ihre Gesamtkosten für Schadensfälle senken. - Identifizieren Sie Ansprüche, die Anzeichen von Betrug aufweisen.
Mit ausreichenden historischen Daten und Daten von Dritten können prädiktive Analysen Ansprüche kennzeichnen, die verdächtige Muster oder Merkmale aufweisen. Während die Identifizierung von Betrug oft auf begrenzten Informationen und einem gewissen Maß an Intuition beruht, kann die Analytik objektive Erkenntnisse in Echtzeit auf der Grundlage eines umfangreicheren Datensatzes liefern. Die Fähigkeit, potenziell betrügerische Ansprüche zu erkennen und entsprechende Maßnahmen zu ergreifen, kann große Auswirkungen haben, da Versicherungsbetrug das finanzielle und operative Wohlergehen eines Unternehmens beeinträchtigen kann. - Verstehen Sie historische Trends und vergleichen Sie die Leistung mit Benchmarking-Daten.
Die Analyse der historischen Daten Ihres Unternehmens kann Ihnen sicherlich Einblicke verschaffen, die Ihnen helfen, während der gesamten Laufzeit jedes Schadensfalls besser informierte Entscheidungen zu treffen. Um noch einen Schritt weiter zu gehen, können Sie mehrere Quellen von Drittanbieterdaten aus verschiedenen Branchen und Schadenarten integrieren. Mit diesen Benchmarking-Daten können Sie die Leistung Ihres Unternehmens mit der Ihrer Mitbewerber vergleichen, nach Branche oder Schadenart aufschlüsseln, historische Trends über Branchen oder Standorte hinweg verstehen und Ihre eigenen Bemühungen um prädiktive Modellierung vorantreiben.
Die Welt der Big Data wird von Sekunde zu Sekunde größer, und die Schadenregulierungsorganisationen sind in einer einzigartigen Position, um von prädiktiven Analysen zu profitieren. Je mehr Daten zur Verfügung stehen, desto mehr Einblicke und Vorhersagen sind möglich, was zu fundierteren Entscheidungen und besseren Ergebnissen führt – sowohl auf der Schadenebene als auch im gesamten Unternehmen.
