Zwischen Microsofts ChatGPT und Teslas selbstfahrender Technologie beginnt KI, die Öffentlichkeit mit ihren fortschrittlichen Fähigkeiten zu beeindrucken. Infolgedessen verändert die KI-Innovation die gesamte Branche – auch die Schaden- und Versicherungsbranche. KI kann zwar nicht für Sie einparken, aber sie kann bestehende Schadenbearbeitungsprozesse rationalisieren und die Zeit, die für die Validierung, 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.

Der Weg zur künstlichen Intelligenz bei der Automatisierung von Schadenfällen

Die KI für die Schadenautomatisierung hebt diesen Prozess auf ein höheres Niveau. Sie integriert künstliche Intelligenz und Algorithmen des maschinellen Lernens, um den Prozess der Schadenbearbeitung 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 Versicherungsunternehmen, TPAs, große Unternehmen und Organisationen im Gesundheitswesen setzen auf den Trend zur KI. 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 Video-Erkennungstechnologie. Diese Technologie analysiert visuelle Daten, um Muster zu erkennen und Anomalien aufzuspüren, so dass die Unternehmen den Antragstellern ein nahtloses Erlebnis bieten können. Das bedeutet zum Beispiel, dass die Betroffenen Bilder oder Videos zu ihrem Schaden hochladen können und nicht lange auf die Kontaktaufnahme eines Schadenregulierers 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 Schadensbearbeitung und das Underwriting zu automatisieren.
  • Technologie zur Aufdeckung von Betrug. Die Betrugserkennung nutzt maschinelles Lernen, um Versicherern und TPAs zu helfen, 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 Identifizierung von Mustern, die auf Betrug oder Fehler hindeuten, führt KI zu einem genaueren und effizienteren Prozess 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. Die 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 verwendet Algorithmen, um den Schweregrad und die Komplexität eines jeden Schadens zu bewerten. Durch die schnelle Priorisierung und Kategorisierung von Ansprüchen kann die KI komplexe Ansprüche an erfahrene Schadensregulierer weiterleiten. Außerdem kann sie 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 Regressprozesses und gibt den Schadenregulierern die Möglichkeit, sich auf andere Bereiche ihrer Arbeit zu konzentrieren.
  7. Schnelle Urteilsfindung. KI zur Automatisierung von Ansprüchen kann den Prozess der Bewertung eines Anspruchs, der Bestimmung der Anspruchsberechtigung und der Lösung von Problemen verbessern, indem Daten schnell analysiert werden, um sicherzustellen, dass Zahlungen genau und effizient erfolgen.

Verstehen, wann KI bei der Automatisierung von Schadenfällen angebracht ist

KI ist ein leistungsstarkes 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. Bei der Bearbeitung von Versicherungsansprüchen können jedoch mehrere komplexe Entscheidungen getroffen werden, die menschliches Urteilsvermögen und menschlichen Einfluss erfordern – in diesen Fällen ist KI ungeeignet. KI ist auch nicht für Situationen geeignet, in denen Einfühlungsvermögen und Sympathie gefragt sind. Wenn die Daten oder Informationen zudem verzerrt, ungenau oder unvollständig sind, können KI-Tools keine genauen Ergebnisse liefern. Deshalb sind viele der Meinung, dass ein hybrider Ansatz, der menschliche Fähigkeiten mit KI-Funktionen kombiniert, die beste Option ist, um optimale Ergebnisse zu erzielen.

Verbesserung der Schadenerfahrung, Kundenbindung und Abschlussquoten

KI für die Schadenautomatisierung ist ein entscheidender Faktor, wenn es darum geht, die Schadenbearbeitung für Kunden und Antragsteller zu verbessern. Diese Technologie rationalisiert den Schadenprozess, um Ansprüche schnell, fair und präzise abzuschließen. Sie können einen Antrag online stellen, 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 beschäftigen, sich in sie hineinzuversetzen und mit ihnen zu sympathisieren, was letztendlich das Gesamterlebnis der Person verbessert. Auf der Rückseite kann die KI-gestützte Automatisierung der Schadenbearbeitung 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 lösen. KI in der Schadenbearbeitung wird wahrscheinlich zu einer höheren Kundenzufriedenheit, einer höheren Kundenbindung – und zu niedrigeren Kosten führen.

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