Die automatisierte, Kein Code Datenstapel
Erfahren Sie, wie Astera Data Stack kann die Datenverwaltung Ihres Unternehmens vereinfachen und rationalisieren.
Management von Versicherungsansprüchen: Ein umfassender Leitfaden
Die Versicherungsbranche ist eine datenintensive Branche. Versicherer sammeln und analysieren große Datenmengen, um Risiken einzuschätzen, Policen abzuschließen und Schadensfälle zu verwalten. Die manuelle Verarbeitung dieser Daten kann jedoch zeitaufwändig, fehleranfällig und kostspielig sein. Aus diesem Grund greifen viele Versicherer auf moderne Datenextraktionslösungen zurück, um den Prozess der Verwaltung von Versicherungsansprüchen zu automatisieren.
In diesem Artikel untersuchen wir, wie Versicherer mithilfe moderner Datenextraktionstools die Verwaltung von Versicherungsansprüchen optimieren, Kosten senken und die Kundenzufriedenheit verbessern können.
Was ist Schadenmanagement in der Versicherung?
Unter Schadenmanagement im Versicherungswesen versteht man den Prozess der Bearbeitung und Abwicklung von Versicherungsansprüchen der Versicherungsnehmer. Wenn ein Versicherungsnehmer einen Verlust oder Schaden erleidet, der durch seine Versicherungspolice abgedeckt ist, reicht er einen Anspruch bei seiner Versicherungsgesellschaft ein. Das Unternehmen also bearbeitet die Reklamation und zahlt bei berechtigter Forderung den erforderlichen Betrag aus.
Ein effizientes Schadenmanagement ist für Versicherungsunternehmen von entscheidender Bedeutung, um ihren Verpflichtungen gegenüber Versicherungsnehmern zeitnah und fair nachzukommen und gleichzeitig Betrug zu minimieren und Kosten zu verwalten.
Warum besteht Bedarf für die Automatisierung des Versicherungsanspruchsmanagements?
Die Verwaltung von Ansprüchen umfasst Hunderte von Dokumenten. Um 3.5 Millionen Ansprüche Jedes Jahr werden in den USA Klagen eingereicht – und dabei handelt es sich nur um Ansprüche von Hausbesitzern. Wenn wir Kfz-Schaden, Krankenversicherungsansprüche und andere mit einbeziehen, ist die Zahl viel größer.
Der typische Managementprozess umfasst die Bearbeitung jedes einzelnen Schadensfalls durch einen Schadensanalysten. Bei diesem Ansatz kann die Verarbeitung einiger Dokumente viel Zeit in Anspruch nehmen: Kommunikationsstörungen, große Datenmengen und Verwaltungsaufwand. Das Bild unten zeigt die Kosten für übliche Transaktionen.
Hier besteht großes Potenzial, Ineffizienzen bei diesen Transaktionen zu beseitigen. Automatisierung kann hier bahnbrechend sein. In einem McKinsey-Bericht heißt es, dass die Automatisierung des Schadenprozesses dazu beitragen kann, die Kosten zu senken 30%. Es kann nicht nur intern helfen, sondern auch die Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens verbessern: nur 5 % der Versicherungsunternehmen nutzen derzeit die Automatisierung, um Ansprüche zu prüfen.
Eine Möglichkeit, das Schadenmanagement im Versicherungswesen zu erneuern, sind Tools zur Datenextraktion. Immer mehr Versicherungsunternehmen nutzen diese Tools, um ihr Dokumentenmanagement zu optimieren.
Die Rolle fortschrittlicher Tools im Versicherungsanspruchsmanagement
KI-gestützte Tools können das Schadenmanagement automatisieren, indem sie relevante Informationen aus verschiedenen Dokumenten wie Versicherungsantragsformularen, Krankenakten und Polizeiberichten intelligent extrahieren und in strukturierte Daten umwandeln, die von Computersystemen problemlos verarbeitet werden können. Dies beschleunigt nicht nur die Bearbeitungszeit von Schadensfällen, sondern sorgt auch für Genauigkeit und Konsistenz der Daten.
Darüber hinaus können diese Tools Versicherern auch dabei helfen, betrügerische Ansprüche zu erkennen, indem sie Dateninkonsistenzen kennzeichnen. Wenn ein Antragsteller beispielsweise eine Verletzung meldet, die nicht mit den Krankenakten übereinstimmt, kann das Datenextraktionstool dies erkennen. Das Tool kann dann den Versicherer auffordern, den Schadenfall weiter zu untersuchen.
Nutzung modernster Technologien zur Verbesserung des Versicherungsanspruchsmanagements
Moderne Tools nutzen mehrere Technologien, um Daten aus Versicherungsansprüchen sofort zu extrahieren, darunter:
- Optische Zeichenerkennung (OCR)
Bei der OCR werden physische Dokumente wie Antragsformulare und Quittungen gescannt, digitalisiert und in maschinenlesbaren Text umgewandelt. OCR ist nützlich beim Umgang mit strukturierten Daten, beispielsweise Formularfeldern. Es kann bestimmte Zeichen erkennen und automatisch extrahieren.
- Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)
NLP beinhaltet die Analyse unstrukturierter Texte, wie z. B. medizinische Berichte und Polizeiberichte, um relevante Informationen zu extrahieren. NLP-Algorithmen können Muster und Beziehungen zwischen Wörtern und Phrasen erkennen und so aus Textdaten Bedeutung extrahieren. - Maschinelles Lernen (ML)
Bei ML geht es darum, Algorithmen darauf zu trainieren, Muster und Beziehungen in Daten zu erkennen und so Informationen automatisch zu extrahieren. Algorithmen für maschinelles Lernen können große Datensätze analysieren und im Laufe der Zeit daraus lernen und so ihre Genauigkeit und Effizienz verbessern. - KI-Vorlagenbasierte Datenextraktion
Vorlagenbasiert Datenextraktion ist eine Technik, die vordefinierte Vorlagen verwendet, um bestimmte Datenfelder in verschiedenen Dokumenttypen zu identifizieren. Diese Vorlagen werden mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen erstellt, sodass sie Datenfelder mit hoher Genauigkeit extrahieren können. Die auf KI-Vorlagen basierende Datenextraktion bietet eine beispiellose Genauigkeit und stellt sicher, dass bei korrekter Implementierung 100 % der relevanten Daten extrahiert werden.
Vorteile der Automatisierung des Versicherungsanspruchsmanagements
Die Automatisierung von Prozessen zur Verwaltung von Versicherungsansprüchen kann für Versicherer mehrere Vorteile bieten, wie zum Beispiel:
- Schnellere Schadensbearbeitungszeiten: Durch die Automatisierung des Dateneingabeprozesses können Versicherungsunternehmen die Bearbeitungszeit von Schadensfällen verkürzen und so ihren Kunden schnellere Auszahlungen ermöglichen.
- Kosteneinsparungen: Durch die Reduzierung manueller Arbeit und Fehler kann Schadenmanagementsoftware Versicherern dabei helfen, ihre Betriebskosten zu senken und ihr Endergebnis zu verbessern.
- Verbesserte Kundenzufriedenheit: Durch die schnellere Bearbeitung von Schadensfällen und die Reduzierung des manuellen Papierkrams können diese Tools die Kundenzufriedenheit und -treue verbessern.
Praktische Szenarien: Anwendungsfälle für das Versicherungsanspruchsmanagement
Kfz-Versicherungsansprüche:
Im Fall von Kfz-Versicherungsansprüche, kann die Einreichung eines Anspruchs zeitaufwändig und kompliziert sein. Kunden müssen Antragsformulare, Reparaturkostenvoranschläge und andere Belegdokumente einreichen, deren Bearbeitung mehrere Tage dauern kann.
Durch den Einsatz von OCR zum Scannen und Digitalisieren dieser Dokumente können Versicherer den Dateneingabeprozess automatisieren und relevante Informationen wie die Art des Schadens, die Reparaturkosten und das Unfalldatum extrahieren.
Stellen Sie sich ein Szenario vor, in dem ein Kunde einen Schadensersatzanspruch wegen eines Unfalls mit einem Kotflügelschaden einreicht. In dieser Situation kann das OCR-System den Reparaturvoranschlag scannen und relevante Informationen daraus extrahieren. Es kann Details wie die Kosten für den Austausch des beschädigten Teils und die geschätzte Zeit für die Durchführung der Reparatur ermitteln.
Diese Informationen können dann automatisch in das System des Versicherers eingegeben werden, wodurch sich die Bearbeitungszeit des Schadensfalls verkürzt und sichergestellt wird, dass genaue und konsistente Daten in das System eingegeben werden.
Ansprüche aus der Krankenversicherung:
Ansprüche der Krankenversicherung kann komplex und zeitaufwändig sein. Antragsteller müssen Krankenakten, Rechnungen und andere Belege vorlegen, um nachzuweisen, dass sie Anspruch auf Versicherungsschutz haben. Durch den Einsatz von NLP zur Analyse von Krankenakten können Versicherer relevante Informationen wie Diagnose, Behandlung und verschriebene Medikamente extrahieren. Dies kann die Bearbeitungszeit und Genauigkeit von Schadensfällen verbessern.
Wenn ein Antragsteller beispielsweise eine Arztrechnung für eine Operation einreicht, kann das NLP-System Informationen aus der Rechnung extrahieren, beispielsweise das Datum des Eingriffs, den Namen des Arztes und die Art der durchgeführten Operation. Anhand dieser Informationen lässt sich dann der angemessene Auszahlungsbetrag ermitteln und sicherstellen, dass der Anspruch präzise und schnell bearbeitet wird, was die Kundenzufriedenheit verbessern kann.
Ansprüche auf Arbeitnehmerentschädigung:
Schadensersatzansprüche der Arbeitnehmer können komplex sein, da es sich um Arztrechnungen, Berichte und andere Belegdokumente handelt. Durch den Einsatz von OCR zum Scannen und Digitalisieren dieser Dokumente können Versicherer den Dateneingabeprozess automatisieren. Sie können relevante Informationen wie das Behandlungsdatum, die Art der Verletzung und die Behandlungskosten extrahieren.
Wenn ein Antragsteller beispielsweise eine Arztrechnung für einen arbeitsbedingten Unfall einreicht, kann das OCR-System Informationen aus der Rechnung extrahieren, beispielsweise das Behandlungsdatum, die Art der erlittenen Verletzung und die Behandlungskosten.
Optimieren Sie das Schadenmanagement mit Astera
Moderne Datenextraktionstools bieten der Versicherungsbranche erhebliche Vorteile, indem sie die Schadensmanagementprozesse rationalisieren, Kosten senken und die Kundenzufriedenheit verbessern.
Daher ist es unerlässlich, in das richtige Tool zur Schadenbearbeitung zu investieren. Astera, eine führende Datenextraktionslösung, kann dazu beitragen, die Schadensbearbeitung für Unternehmen erheblich zu rationalisieren.
Astera hat Aclaimant, einem fortschrittlichen Risikominderungs- und Vorfallmanagementsystem, dabei geholfen, die Schadensbearbeitungszeit um 50 % zu reduzieren. Der Kunde konnte mithilfe vorgefertigter Vorlagen Schadensdaten aus PDF-Formularen in Excel und CSV extrahieren. Anschließend konnten sie einen Automatisierungsprozess für alle eingehenden Dateien einrichten und so die Zeit bis zur Einsicht erheblich verkürzen.
Zusätzlich zur Datenextraktion Astera bietet eine End-to-End-Plattform für die Schadensbearbeitung. Es hilft Benutzern, Daten zu bereinigen, ETL/ELT-Pipelines zu orchestrieren und ein benutzerdefiniertes Data Warehouse aufzubauen. Alles ohne Code zu schreiben.
Probieren Sie es selbst mit einem Kostenlose 14-Tage-Testversion or Nehmen Sie Kontakt mit uns auf bei uns für eine personalisierte Demo!
