Navigieren in der KI-gesteuerten Schadenbearbeitung

 95 % der Versicherer beschleunigen derzeit ihre digitale Transformation mit einer KI-gesteuerten Schadensbearbeitung. Traditionell umfasste dieser Prozess manuelle Schritte wie Anspruchseinleitung, Dateneingabe, Validierung, Entscheidungsfindung und Auszahlung, was viel Zeit und Ressourcen in Anspruch nahm. 

Die Einführung von KI hat jedoch mühsame manuelle Arbeit ersetzt und ermöglicht es Unternehmen, ihre Aufgaben effizient zu rationalisieren. Laut einem Bericht von Market Research Future wird die Größe des KI-Versicherungsmarktes voraussichtlich weiter wachsen USD 4.2 Milliarden im Jahr 2022 auf 40.1 Milliarden US-Dollar bis 2030, was ein erhebliches Wachstum und erhebliche Investitionen in KI zeigt.  

Die KI-gestützte Schadensbearbeitung ist eine Komplettlösung zur sofortigen Erkennung und Ablehnung betrügerischer Ansprüche und liefert genaue Schadensschätzungen und Risikoprävention.  

Beitrag der KI-Technologie in der Schadensbearbeitung  

Die Implementierung von KI im Schadenmanagement optimiert den Prozess und verbessert die Datengenauigkeit durch den effizienten Umgang mit unstrukturierten Daten. Die Technologie kann Daten aus verschiedenen Quellen, wie Polizeiberichten, Krankenakten und Zeugenaussagen, schnell analysieren.  

Dies hilft Versicherungsunternehmen, schnellere und fundiertere Entscheidungen zu treffen. Dabei kommen häufig verschiedene Technologien zum Einsatz KI-gestützte Dokumentenverarbeitung, einschließlich Deep Learning, maschinelles Lernen und Verarbeitung natürlicher Sprache. 

Diese Technologien tragen zu einer nahtlosen, genauen und effizienten KI-Schadensbearbeitung bei, indem sie: 

Tiefes Lernen

Deep Learning ist eine Unterkategorie der KI, die sich für eine Vielzahl von Anwendungen in der Schadenbearbeitung eignet. Es nutzt fortschrittliche Algorithmen, um Versicherungsunternehmen dabei zu helfen, Schadensfälle präzise und effizient zu bearbeiten. Deep Learning unterstützt die Schadenbearbeitung durch die Analyse von Bildern und Videos. 

Beispielsweise können Deep-Learning-Algorithmen bei einem Autounfall automatisch Bilder beschädigter Fahrzeuge analysieren. Es kann das Ausmaß des Schadens ermitteln und die Reparaturkosten abschätzen, ohne auf strukturierte Eingaben wie Excel-Dateien und Datenbanken angewiesen zu sein.  

Maschinelles lernen  

Maschinelles Lernen spielt eine wichtige Rolle bei der Optimierung der KI-Schadensbearbeitung. Es kann große Datenmengen analysieren, um Muster und Trends in Schadensdaten zu erkennen. Diese Daten helfen bei der Vorhersage von Schadensfällen, indem sie einige Teile des Schadensbearbeitungsprozesses automatisieren. Es gibt Tools wie Docsumo und Levity AI, die ML verwenden, um Daten aus unstrukturierten Datenquellen zu extrahieren. Durch den Einsatz solcher Tools können Versicherungsunternehmen ihre Verarbeitung mit reduziertem Zeit- und Ressourcenaufwand verbessern. 

 Verarbeitung natürlicher Sprache  

Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist zu einem wichtigen technologischen Werkzeug bei der Schadenbearbeitung geworden. Es hilft Versicherungsunternehmen, den Prozess der Extraktion und Überprüfung von Informationen aus unstrukturierten Daten wie Anspruchsformularen und E-Mails zu automatisieren.  

Mit NLP können Versicherungsunternehmen Schadensfälle schnell und präzise bearbeiten, was die Zeit für die Schadensregulierung verkürzt und die Kundenzufriedenheit gewährleistet. Darüber hinaus ermöglicht NLP Versicherern die Identifizierung betrügerischer Ansprüche, indem es Sprachmuster analysiert und Inkonsistenzen in Ansprüchen erkennt. 

Vorteile der Integration einer KI-gesteuerten Schadensbearbeitung  

Die Integration von KI in die Schadenbearbeitung bietet zahlreiche Vorteile, darunter die folgenden.

Erhöhte Genauigkeit beim Umgang mit unstrukturierten Daten

Die manuelle Bearbeitung von Ansprüchen kann aufgrund menschlicher Fehler, Fehlinterpretationen von Informationen und inkonsistenter Anwendung von Regeln unsicher sein. Den Untersuchungen zufolge sind bis zu 10 % menschliches Versagen verantwortlich 82% von Dateien.  Allerdings mit KI Durch Techniken wie Convolutional Neural Networks (CNNs) werden solche Fehler deutlich reduziert. Diese Tools verwenden CNNs, um Analysieren Sie Bilder von beschädigten Immobilien genau oder interpretieren Sie sie, was zu schnelleren und genaueren Schadensbewertungen und zufriedeneren Kunden führt. 

Verbesserte Geschwindigkeit von Arbeitsabläufen  

Die herkömmliche Schadenbearbeitung ist eine zeitaufwändige Aufgabe, beispielsweise die manuelle Dateneingabe und -analyse durch Mitarbeiter. KI-basierte Systeme verarbeiten jedoch große Datenmengen mithilfe von maschinellem Lernen, was die normalerweise für die Bearbeitung eines Anspruchs erforderliche Zeit verkürzt, was insbesondere bei der Bearbeitung unstrukturierter Daten von Vorteil ist. 

Diese Systeme nutzen Techniken wie Natural Language Processing (NLP), um relevante Informationen aus verschiedenen Quellen wie Bildern, PDFs und E-Mails zu extrahieren und zu interpretieren. Dadurch wird die Bearbeitung von Ansprüchen schneller, genauer und kostengünstiger, da nicht so viele Personen für die Arbeit erforderlich sind. 

Bessere Kundenzufriedenheit 

Jedes Unternehmen möchte, dass seine Kunden im Vordergrund stehen, doch die manuelle Bearbeitung von Schadensfällen verzögert häufig deren Anfragen und Anfragen. In dieser Hinsicht haben KI-gestützte Versicherungs-Chatbots die Kundenkommunikation verbessert, indem sie sofortige Hilfe bieten. Auf diese Weise könnten Unternehmen ohne Verzögerung auf Kundenanfragen reagieren. Aus diesem Grund entscheiden sich viele Verbraucher dazu, ihre Versicherung beim gleichen Versicherer zu verlängern. Dies liegt vor allem an der Bequemlichkeit, in Echtzeit Aktualisierungen zum Anspruchsstatus, zu den Deckungsdetails und zu den Dokumentationsanforderungen zu erhalten. Infolgedessen entscheiden sich viele Verbraucher zu  

Ihre Versicherung bei demselben Versicherer erneuern. So dass sie Echtzeitaktualisierungen zum Anspruchsstatus, zu Deckungsdetails und zu Dokumentationsanforderungen erhalten können. 

Einhaltung gesetzlicher Anforderungen 

KI-Systeme zur Schadensbearbeitung sind so konzipiert, dass sie den gesetzlichen Anforderungen entsprechen, indem sie die Genauigkeit und Effizienz der Schadensbearbeitung sicherstellen. Diese Systeme sind mit guten Algorithmen wie Anomalieerkennung und prädiktiver Modellierung ausgestattet und verhindern betrügerische Ansprüche. 

Daher halten sie sich an die Sicherheitsprotokolle und schützen die Privatsphäre sensibler Informationen. Darüber hinaus unterliegen KI-gestützte Schadensersatzprozesse regelmäßigen Prüfungen durch Aufsichtsbehörden. Diese Audits stellen sicher, dass sie im Einklang mit den geltenden Gesetzen und Vorschriften arbeiten. 

Top-Prognosen für die Zukunft der KI-gesteuerten Schadenbearbeitung  

Da immer mehr Versicherungsunternehmen eine KI-basierte Schadenbearbeitung einführen, scheinen die nächsten Jahre vielversprechend zu sein. Die Technologie wird sich jedoch weiterentwickeln und die Versicherungsunternehmen werden wahrscheinlich mit den Fortschritten Schritt halten. Deshalb müssen Unternehmen die Technologien und deren Potenzial identifizieren, die sie in den nächsten Jahren in ihre Schadenprozesse integrieren können. 

Nachdem wir den Beitrag von KI im Schadenmanagement analysiert haben, ist es an der Zeit, zu erkennen, wie diese dazu beitragen Technologien wird in Zukunft Fortschritte machen.  

Internet der Dinge (IoT) für Echtzeitverarbeitung

Die Nutzung des Internets von Dinge (IoT) in der Echtzeit-Schadenbearbeitung hat das Potenzial, die Versicherungsbranche zu revolutionieren. In den folgenden Jahren werden Versicherer mithilfe von IoT-Geräten wie Sensoren und Wearables in Echtzeit Daten für ihre Kunden sammeln. 

Der Einsatz des Internets der Dinge (IoT) bei der Schadenbearbeitung in Echtzeit hat das Potenzial, die Versicherungsbranche zu revolutionieren. In den folgenden Jahren werden Versicherer mithilfe von IoT-Geräten wie Sensoren und Wearables in Echtzeit Daten für ihre Kunden sammeln. 

Beispielsweise kann ein Autosensor einen Unfall erkennen und automatisch den Versicherer informieren, der den Schadenfall sofort bearbeiten kann. Dies würde Zeit sparen und das Risiko betrügerischer Ansprüche verringern. 

Erweiterte prädiktive Analysen für maßgeschneiderte Verarbeitung  

Fortgeschrittener prädiktive Analyse Eine maßgeschneiderte Versicherung wird wahrscheinlich mehrere Vorteile für die zukünftige Schadenbearbeitung mit sich bringen. Beispielsweise können Unternehmen mithilfe prädiktiver Analysen unstrukturierte Daten aus verschiedenen Quellen wie sozialen Medien, Telemetrie und anderen Plattformen analysieren. Die Technologie wird es Versicherern ermöglichen, personalisiertere Policen auf der Grundlage individueller Risikofaktoren anzubieten, was die Gesamtschäden und -kosten senken kann.  

Zusammenarbeit von Blockchain und künstlicher Intelligenz  

Experten haben vorhergesagt, dass die Zusammenarbeit der Blockchain-Technologie mit der KI-Schadenbearbeitung zu einer höheren Geschwindigkeit und Genauigkeit der Schadenaufzeichnungen führen wird.  

Ein mögliches Szenario besteht darin, dass die Blockchain-Technologie Daten im Zusammenhang mit Versicherungsansprüchen sicher speichern und austauschen kann. Durch die Einrichtung eines Distributed-Ledger-Systems können alle an Anspruchsprozessen beteiligten Parteien in Echtzeit auf dieselben Informationen zugreifen, wodurch die Wahrscheinlichkeit von Fehlern und Betrug verringert wird. 

Kontinuierliche Verbesserung durch Selbstlernen  

Es ist kein Geheimnis, dass es in den kommenden Jahren erhebliche Verbesserungen bei der KI-Schadensbearbeitung geben wird. Den Prognosen zufolge werden KI-Systeme weiterhin aus jedem bearbeiteten Schadensfall lernen und so die Abläufe effizienter und authentischer gestalten.  

Diese selbstlernenden Systeme können sich an neue Ansprüche anpassen und regulatorische Landschaften weiterentwickeln, ohne den Betrieb zu stören. Dies könnte zu schnellerem und besserem Ergebnis führen Schadenbearbeitung, wodurch die Kundenbindungsrate gesteigert wird. Darüber hinaus können selbstlernende Muster Trends in Schadensdaten erkennen und gleichzeitig Versicherer darauf aufmerksam machen, potenzielle Risiken zu erkennen und Maßnahmen zu deren Bekämpfung zu ergreifen. 

Der Einsatz von AR und VR bei der KI-Schadensbeurteilung  

Augmented Reality (AR) und Virtual Reality (VR) sollen Versicherern und Kunden ein immersiveres und interaktiveres Erlebnis bieten. AR kann verwendet werden, um digitale Informationen auf reale Objekte zu überlagern, sodass Versicherer Schäden an einer Immobilie schnell identifizieren und darauf zugreifen können. Andererseits kann VR eine vollständig stimulierte Umgebung schaffen, die es Versicherern ermöglicht, eine Immobilie virtuell zu inspizieren, ohne physisch vor Ort zu sein.  

Tatsächlich sind die kommenden Jahre der KI-Schadensbearbeitung vielversprechend, insbesondere angesichts der von Experten unterstützten technischen Prognosen. 

Einpacken!

Mit Blick auf die Zukunft wird die Integration künstlicher Intelligenz in die Schadensbearbeitung zunehmend an Bedeutung gewinnen. Die Fähigkeit der KI, Daten aus unstrukturierten Quellen effizient und genau zu extrahieren, verspricht eine Revolution in der Versicherungsbranche. Dieser technologische Fortschritt wird nicht nur die Kosten für Versicherungsunternehmen senken, sondern auch das Kundenerlebnis verbessern, indem der Schadenprozess schneller und zuverlässiger wird.

In diesem Zusammenhang Astera ReportMiner erweist sich als ein mächtiges Werkzeug. Diese fortschrittliche Datenextraktionssoftware nutzt künstliche Intelligenz, um Daten aus unstrukturierten Quellen intelligent zu extrahieren.

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