Von Microsofts ChatGPT bis zu Teslas selbstfahrender Technologie: KI beginnt, die Öffentlichkeit mit ihren fortschrittlichen Fähigkeiten zu begeistern. Infolgedessen verändern KI-Innovationen die gesamte Branche - auch die Schaden- und Versicherungsbranche. KI kann zwar nicht für Sie einparken, aber sie kann bestehende Schadenprozesse rationalisieren und die Zeit, die für die Prüfung, Entscheidung und Regressierung von Schäden benötigt wird, verkürzen.

Was leistet die Software zur Automatisierung von Schadenfällen?

Die Automatisierung von Leistungsansprüchen bezieht sich auf den Prozess der Automatisierung manueller Aufgaben bei der Bearbeitung von Leistungsansprüchen. Dazu gehören oft Dinge wie Dateneingabe, Dokumentenverarbeitung und Kommunikation. Software zur Schadenautomatisierung kann so programmiert werden, dass sie diese Aufgaben automatisch erledigt, so dass sich die Schadenregulierer auf komplexere Aufgaben und Projekte konzentrieren können.

Künstliche Intelligenz bei der Automatisierung von Schadenfällen

Die KI-Schadenautomatisierung hebt diesen Prozess auf eine neue Stufe. Sie integriert künstliche Intelligenz und Algorithmen des maschinellen Lernens, um den Prozess des Schadenmanagements zu automatisieren und zu beschleunigen. Innovation in diesem Bereich bedeutet, dass KI jetzt Daten analysieren und interpretieren und Muster erkennen kann. Sie kann sogar Entscheidungen auf der Grundlage vordefinierter Regeln und Kriterien treffen.

KI-basierte oder KI-gestützte Systeme können große Datenmengen viel schneller und genauer als Menschen verarbeiten und analysieren. Und viele Versicherungsgesellschaften, TPAs, große Unternehmen und Organisationen im Gesundheitswesen entscheiden sich dafür, dem Trend zur KI zu folgen. Einige Beispiele für die Integration von KI in die Schadenautomatisierung sind:

  • Prädiktive Analytik. Predictive Analytics verwendet fortschrittliche statistische Algorithmen, um durch die Analyse großer Datenmengen genaue Vorhersagen über zukünftige Ereignisse oder Verhaltensweisen zu treffen.
  • Chatbots und virtuelle Assistenten. Chatbots und virtuelle Assistenten bieten Nutzern ansprechende und interaktive Erlebnisse, indem sie menschenähnliche Unterhaltungen simulieren.
  • Bild- und Videoerkennungs-Technologie. Diese Technologie analysiert visuelle Daten, um Muster zu erkennen und Anomalien aufzuspüren, und hilft den Unternehmen, den Geschädigten einen reibungslosen Ablauf zu bieten. Das bedeutet zum Beispiel, dass die Betroffenen Bilder oder Videos zu ihrem Schaden hochladen können und nicht lange auf die Kontaktaufnahme durch einen Gutachter warten müssen.
  • Verarbeitung natürlicher Sprache. NLP ermöglicht es Maschinen, menschliche Sprache zu interpretieren und zu erzeugen. Versicherer nutzen diese Technologie bereits, um Aufgaben wie die Bearbeitung von Schadensfällen und das Underwriting zu automatisieren.
  • Technologie zur Aufdeckung von Betrug. Die Betrugserkennung nutzt maschinelles Lernen, um Versicherer und TPAs dabei zu unterstützen, betrügerische Ansprüche schnell zu erkennen und zu verhindern.

Sieben Vorteile von Claims Automation AI

KI-Algorithmen bieten Geschwindigkeit und Genauigkeit, was die Berichterstattung verbessern, Verluste verhindern und sogar die Zufriedenheit der Antragsteller erhöhen kann. Hier sind sieben spezifische Vorteile, die Sie von der Integration von KI in die Schadenautomatisierung erwarten können:

  1. Erhöhte Geschwindigkeit. KI automatisiert zeitaufwändige manuelle Aufgaben, so dass Unternehmen Ansprüche schneller bearbeiten können. Eine schnellere Schadenbearbeitung bedeutet oft eine höhere Kundenzufriedenheit, geringere Kosten und ein besseres Endergebnis - all dies kann zu einem Wettbewerbsvorteil in der Branche führen.
  2. Validierung von Ansprüchen. Durch die Analyse großer Datenmengen und die Erkennung von Mustern, die auf Betrug oder Fehler hindeuten, führt KI zu einem genaueren und effizienteren Verfahren zur Validierung von Ansprüchen. Dies kann zu Kosteneinsparungen sowohl für den Versicherten als auch für den Versicherer führen - und zu besseren Ergebnissen für die Antragsteller.
  3. Unterstützung bei der Berichterstattung. KI kann genaue und zeitnahe Berichte über Schadendaten mit Einblicken in die Leistung von Schadenregulierern und den Lebenszyklus von Schäden erstellen. Dies hilft Unternehmen, schnelle, datengestützte Entscheidungen zu treffen, um ihren Schadenprozess zu verbessern.
  4. Erweiterte Betrugserkennung. KI für die Schadenautomatisierung kann verschiedene Datenquellen analysieren - darunter Informationen zum Antragsteller, historische Schadendaten und externe Quellen - um Muster und Anomalien zu erkennen, die auf Betrug hindeuten könnten. Durch den Einsatz von KI können Unternehmen verdächtiges Verhalten schnell erkennen und Mitarbeiter mit der Untersuchung beauftragen.
  5. Genaue Prioritätensetzung. KI nutzt Algorithmen, um den Schweregrad und die Komplexität eines jeden Schadens zu bewerten. Durch die schnelle Priorisierung und Kategorisierung von Schäden kann die KI komplexe Schäden an erfahrene Schadensregulierer weiterleiten. Sie kann auch schnell potenzielle Probleme erkennen, die sofortige Aufmerksamkeit oder Maßnahmen erfordern. Dies kann die Produktivität steigern, die Arbeitsbelastung verringern und die Kundenzufriedenheit erhöhen.
  6. Verbesserter Forderungsübergang. KI identifiziert schnell die haftenden Parteien und erleichtert die Beitreibung von Schäden. Dies verbessert die Genauigkeit und Geschwindigkeit des gesamten Regressverfahrens und gibt den Schadenregulierern die Möglichkeit, sich auf andere Bereiche ihrer Arbeit zu konzentrieren.
  7. Schnelle Urteilsfindung. KI zur Automatisierung von Leistungsansprüchen kann den Entscheidungsprozess zur Bewertung eines Anspruchs, zur Bestimmung der Anspruchsberechtigung und zur Lösung von Problemen verbessern, indem Daten schnell analysiert werden, um sicherzustellen, dass Zahlungen korrekt und effizient erfolgen.

Verstehen, wann AI in der Schadenautomatisierung angebracht ist

KI ist ein leistungsfähiges Werkzeug für die Automatisierung von Schadenfällen, aber sie ist nicht für jede Situation geeignet. Sie ist besonders nützlich für die Automatisierung von Routine- oder sich wiederholenden Aufgaben wie Dateneingabe und Schadenbearbeitung. KI kann große Datensätze schnell und genau analysieren, um Muster und Unregelmäßigkeiten zu erkennen.

Das Schadenersatzverfahren kann jedoch mehrere komplexe Entscheidungen umfassen, die menschliches Urteilsvermögen und menschlichen Einfluss erfordern - in diesen Fällen ist KI ungeeignet. KI ist auch nicht für Situationen geeignet, in denen Empathie und Mitgefühl gefragt sind. Außerdem können KI-Tools keine genauen Ergebnisse liefern, wenn die Daten oder Informationen verzerrt, ungenau oder unvollständig sind. Deshalb sind viele der Meinung, dass ein hybrider Ansatz, bei dem menschliche Fähigkeiten mit KI-Funktionen kombiniert werden, die beste Option ist, um optimale Ergebnisse zu erzielen.

Verbesserung der Schadenerfahrung, Kundenbindung und Abschlussquoten

KI in der Schadenautomatisierung ist ein entscheidender Faktor, wenn es darum geht, das Schadenerlebnis für Kunden und Antragsteller zu verbessern. Diese Technologie rationalisiert den Schadenprozess, um Schäden schnell, fair und präzise abzuschließen.

Die Bürger können einen Antrag online einreichen, und das System kann die Gültigkeit des Antrags schnell bewerten und sogar potenziell betrügerische Anträge für weitere Untersuchungen kennzeichnen. Dies führt zu einer schnelleren und präziseren Bearbeitung von Ansprüchen, was den Lebenszyklus von Ansprüchen verkürzt. Die weitestgehende Automatisierung bedeutet auch, dass die Sachbearbeiter mehr Zeit haben, sich mit den Antragstellern zu befassen, sich in sie hineinzuversetzen und mit ihnen zu sympathisieren, was letztlich die Gesamterfahrung der Betroffenen verbessert.

Auf der Rückseite kann die KI-gestützte Schadenautomatisierung Muster in der Leistung der Schadenregulierer und der allgemeinen Effizienz der Schadenbearbeitung sowie verbesserungsbedürftige Bereiche erkennen. Durch die Analyse von Kundenfeedback - zum Beispiel - können KI-Tools Unternehmen dabei helfen, spezifische Kundenprobleme zu erkennen und umgehend zu beheben. KI in der Schadenbearbeitung wird wahrscheinlich zu einer höheren Kundenzufriedenheit, einer höheren Kundenbindung und niedrigeren Kosten führen.

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