Ansprüche erzeugen eine Fülle von Daten. Aber Zahlen allein sind nur, nun ja, Zahlen. Sie müssen herausfinden, was sie bedeuten – und sie für sich nutzen. Künstliche Intelligenz in Kombination mit Big Data kann subtile, aber wichtige Muster erkennen, die bei der Entscheidungsfindung helfen.

Sie werden in der Lage sein, schneller zu reagieren, Ressourcen besser zuzuordnen – und sogar ähnliche Ansprüche ganz zu vermeiden.

Was können Sie aus Ihren Schadendaten herauslesen? Eine ganze Menge! Schadensdaten können zur Identifizierung verwendet werden:

  • Komplexe Ansprüche. Prognostizieren Sie für jeden Schadensfall, wie hoch der Schaden sein wird, und markieren Sie kostspielige und komplexe Fälle, um sie frühzeitig zu bearbeiten. Komplizierte Schadenfälle können den erfahrensten Schadenregulierern zugewiesen werden, Routinefälle den weniger erfahrenen – oder sogar automatisch bearbeitet werden, um die Ressourcen optimal zu nutzen.
  • Betrug. Berechnen Sie den Grad des Betrugspotenzials und erkennen Sie Frühwarnzeichen, damit diese Ansprüche schnell an einen Ermittler und/oder medizinischen Gutachter weitergeleitet werden können.
  • Potenzial für Rechtsstreitigkeiten. Ermitteln Sie anhand des Standorts, der Beteiligung von Anwälten und anderer Kriterien, welche Ansprüche wahrscheinlich prozessiert werden, damit die Verteidiger sofort mit dem Aufbau eines Falls beginnen können.
  • Medizinisches Management. Schauen Sie über die gemeldete Verletzung hinaus, um herauszufinden, welche Ansprüche einer weiteren Untersuchung bedürfen – durch ein unabhängiges medizinisches Gutachten, einen Krankenpfleger, einen Apotheker oder eine andere medizinische Fachkraft – um festzustellen, ob eine Behandlung angemessen ist und ob andere Dinge getan werden können, um das Ergebnis des Anspruchs zu verbessern.
  • Leistungsstufen. Nutzen Sie wichtige Indikatoren wie Verzögerungszeit, Prozessraten, durchschnittliche Schadendauer, Schweregrad, Abschlussquote oder Anzahl älterer Schäden, um festzustellen, wie gut Ihr Schadenprogramm funktioniert.
  • Prioritäten. Da schätzungsweise 20 % der Bedingungen 80 % der Schadenkosten verursachen, können Daten dabei helfen zu bestimmen, welche Schäden zu diesen kritischen 20 % gehören, auf die man sich zuerst konzentrieren sollte, um eine maximale Wirkung zu erzielen.

Mit der richtigen Technologie können Sie all die Schadendaten, die Sie gesammelt haben, nutzen, indem Sie die Daten in Erkenntnisse umwandeln, die Ihnen helfen, bessere Entscheidungen zu treffen, die Durchlaufzeiten zu verkürzen und die Ressourcen effektiver einzusetzen. Und das kann zu ziemlich beeindruckenden Ergebnissen führen.