Versicherungsanbieter sind in einem datenintensiven Sektor tätig und müssen täglich mit einer Vielzahl von Daten aus unterschiedlichen Quellen arbeiten. Diese Daten dienen Versicherern als Orientierungshilfe bei Prozessen wie Schadenmanagement, Underwriting, Policenverwaltung, Risikobewertung und Compliance. Durch die Optimierung der Versicherungsdatenextraktion wird die Verfügbarkeit qualitativ hochwertiger Daten sichergestellt, damit diese Prozesse reibungslos ablaufen. 

Hier erhalten Sie einen genaueren Blick auf die Extraktion von Versicherungsdaten, die damit verbundenen Herausforderungen und die Lösung, die Versicherungsunternehmen einen Wettbewerbsvorteil verschafft.

Was ist Versicherungsdatenextraktion? 

Die Extraktion von Versicherungsdaten ist ein mehrstufiger Prozess, der eingehende Dokumente sammelt, Informationen daraus extrahiert und sie in ein geeignetes Format konvertiert, um die Analyse und Entscheidungsfindung im Versicherungssektor zu unterstützen. 

Die Datenextraktion kann entweder manuell oder automatisch erfolgen. Früher war die manuelle Datenextraktion die Norm, aber sie ist umständlich, zeitintensiv und fehleranfällig. Außerdem ist sie für den datenintensiven Versicherungssektor keine praktische Lösung, weshalb Unternehmen auf automatisierte Datenextraktionsmethoden zurückgreifen.  

Heute sind moderne Lösungen wie KI-gestützte Datenextraktion und intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) haben frühere Automatisierungsplattformen überholt. Diese Lösungen sind schneller und nutzen KI, um die Genauigkeit zu erhöhen und eine kontextbezogene Extraktion zu ermöglichen.

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Versicherungsdatenquellen 

Versicherungsunternehmen verlassen sich auf unterschiedliche Datenquellen, um Risiken zu bewerten, Prämien festzulegen und die Schadensabwicklung zu optimieren. Das Verständnis dieser Datenquellen ist wichtig, um die Komplexität und die entscheidende Rolle der Datenextraktion im Versicherungssektor zu verstehen. 

1. Persönliche Angaben 

Wenn Kunden zum ersten Mal einen Versicherungsschutz beantragen, übermitteln sie im Rahmen ihres Antrags wichtige persönliche Informationen. Dazu gehören: 

• Kontakt-Informationen: Namen, Wohnadressen, Telefonnummern, E-Mail-Adressen und andere Kontaktinformationen. Versicherer können auch nach Dokumenten wie Geburtsurkunden, Sozialversicherungskarten, Reisepässen und Führerscheinen fragen, um die Identität des Antragstellers zu überprüfen und Betrug zu verhindern. 

• Finanzinformation: Anhand der Kredithistorie, Beschäftigungsdaten, Einkommensangaben und Kontoauszüge eines Antragstellers lässt sich seine finanzielle Situation und seine Fähigkeit zur Zahlung der Versicherungsprämien ermitteln. 

• Krankenakten: Hierzu gehören die Krankengeschichte des Antragstellers, sämtliche Diagnoseinformationen, Behandlungen, Medikamentendetails sowie Ergebnisse aus Gesundheitsuntersuchungen und Labortests vor Abschluss der Versicherung.
  

  2. Policen- und Schadensdaten 

• Richtliniendokumente: Versicherungsdokumente sind schriftliche Verträge, in denen die Bedingungen der Versicherungspolice detailliert beschrieben werden. In diesen Dokumenten werden die Einschlüsse, Ausschlüsse, Verfahren zur Geltendmachung von Ansprüchen sowie die Pflichten und Rechte des Versicherungsnehmers festgelegt. 

• Schadensaufzeichnungen: Bei langjährigen Versicherungsnehmern sind Schadensaufzeichnungen in den Daten enthalten. Diese Aufzeichnungen enthalten Informationen zu früheren Schadensfällen, Einzelheiten zu Vorfällen und Versicherungsauszahlungen. 
  

  3. Andere Daten

• Korrespondenzaufzeichnungen: Diese Aufzeichnungen enthalten die gesamte Kommunikation zwischen dem Versicherungsnehmer und dem Versicherungsanbieter, etwa E-Mails, Nachrichten, Briefe, Chatverläufe, Callcenter-Protokolle und Umfrageantworten. 

• Zahlungshistorie: Die Zahlungshistorie eines Versicherungsnehmers enthält Daten, Beträge und Zahlungsmethoden.

Die Herausforderungen von Extrahieren von Versicherungsdaten

1. Variabilität der Datentypen 

Versicherungsunternehmen arbeiten mit große Mengen strukturierter, halbstrukturierter und unstrukturierter Daten. Viele dieser Daten stammen aus unterschiedlichen Dokumenttypen mit unterschiedlichen Formaten und Layouts. Große Datenmengen und Formatvielfalt machen es schwierig, nützliche Informationen aus Versicherungsdokumenten zu extrahieren und zu verarbeiten. 

2. Legacy-Systeme und manuelle Verfahren 

Verlässt sich eine Versicherungsgesellschaft auf Legacy-Systemen oder manuelle Verfahren machen das Extrahieren von Daten zu einem mühsamen und fehleranfälligen Prozess. Legacy-Systeme speichern Daten oft in veralteten Formaten, was die automatische Extraktion erschwert. Darüber hinaus erhöht die manuelle Dateneingabe oder -extraktion aus gescannten Dokumenten (wie Policen und Ansprüchen) das Risiko von Ungenauigkeiten, Verzögerungen und Compliance-Verstößen.  

Umstellung auf automatisierte Extraktionstools wie Software zur intelligenten Dokumentenverarbeitung (IDP), kann diese Probleme durch die effiziente Verarbeitung von Daten aus unterschiedlichen Formaten und Systemen mildern. 

3. Gewährleistung der Datensicherheit 

Bei der Datenextraktion verarbeiten Versicherungsunternehmen vertrauliche Informationen wie Angaben zu Versicherungsnehmern, Finanzunterlagen und Schadenhistorien. Der Prozess bringt einzigartige Sicherheitsherausforderungen mit sich, darunter die potenzielle Offenlegung vertraulicher Daten bei der Extraktion aus unverschlüsselten Quellen oder unsicheren Übertragungskanälen.  

Um die Sicherheit der extrahierten Daten zu gewährleisten, ist eine Verschlüsselung der Daten im Ruhezustand und während der Übertragung erforderlich. sichere APIsund rollenbasierte Zugriffskontrollen. Automatisierte Extraktionstools mit integrierten Compliance-Frameworks (z. B. HIPAA, DSGVO) können Daten zusätzlich schützen und gleichzeitig die Effizienz aufrechterhalten. 

4. Skalierbarkeit und Kosten 

Einfache Datenextraktionstools können nicht immer mit dem Wachstum eines Versicherungsunternehmens Schritt halten. Im Laufe der Zeit muss ein Versicherungsunternehmen möglicherweise seine vorhandenen Extraktionstools und -methoden verwerfen und nach schnelleren, effizienteren Alternativen suchen. Die Herausforderung für Versicherer in solchen Szenarien besteht darin, Skalierbarkeit sicherzustellen und den größtmöglichen Nutzen aus neuere Datenextraktionslösungen unter Einhaltung der Budgetbeschränkungen.

Ein besserer Ansatz zur Extraktion von Versicherungsdaten

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Warum Intelligent Document Processing (IDP) die Antwort ist 

Intelligent Document Processing (IDP) ist ein moderner Ansatz zur Datenextraktion und Dokumentenverarbeitung. Es kombiniert mehrere Technologien und bietet eine fortschrittlichere Lösung als herkömmliche Extraktionsmethoden. Eine IDP-Lösung besteht aus den folgenden Komponenten: 

1. Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) 

KI in einer IDP-Lösung hilft bei der Automatisierung komplexer datenbezogener Aufgaben wie Extraktion, Validierung und Klassifizierung. ML-Algorithmen ermöglichen es einer IDP-Lösung, aus Daten zu lernen und sich mit der Zeit kontinuierlich zu verbessern. Dies ist in der Versicherungsbranche von entscheidender Bedeutung, da Genauigkeit bei der Bearbeitung von Ansprüchen und der Risikoprüfung von entscheidender Bedeutung ist. 

2. Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) 

Mithilfe von NLP kann IDP die riesigen Mengen unstrukturierten Texts in Versicherungsdokumenten wie Krankenakten und Korrespondenz mit Versicherungsnehmern interpretieren und verarbeiten. Das System kann den Kontext verstehen, Dokumente kategorisieren und relevante Daten präziser extrahieren und so den Umgang mit sensiblen Informationen verbessern. 

3. Optische Zeichenerkennung (OCR) 

OCR ist unverzichtbar für Extrahieren von Daten aus gescannten Dokumenten, wie PDFs oder handschriftliche Krankenakten, die in der Versicherungsbranche häufig vorkommen. OCR wandelt diese Formate in maschinenlesbaren Text um, sodass Versicherer große Mengen an Dokumenten effizient digitalisieren und durchsuchen können. 

4. Roboter-Prozessautomatisierung (RPA) 

RPA verbessert IDP zusätzlich, indem es Routineaufgaben wie die Dateneingabe von Ansprüchen oder Zahlungen in das System automatisiert. RPA reduziert den Bedarf an manuellen Eingriffen, beschleunigt Prozesse wie die Genehmigung von Ansprüchen oder den Rechnungsabgleich und ermöglicht es dem Personal, sich auf komplexere Aufgaben zu konzentrieren. 

Hauptvorteile von Verwenden von IDP zum Extrahieren von Versicherungsdaten

IDP bietet eine Lösung für viele der Probleme, die mit der Datenextraktion im Versicherungswesen verbunden sind. So geht's: 

• Automatisierte Datenerfassung aus Versicherungsunterlagen: Dank KI, IDP-Lösungen sind anpassungsfähig und können problemlos alle Arten von Dokumenten und Daten verarbeiten. Diese Flexibilität erleichtert Versicherungsunternehmen die Arbeit mit unstrukturierten Daten. 
• Präzise Datenextraktion aus Versicherungsformularen: Eine IDP-Lösung nutzt ML-Algorithmen, analysiert historische Daten und Korrekturen, um Fehler bei jedem Datenextraktionszyklus zu minimieren. Dadurch werden IDP-Tools mit der Zeit effektiv präziser. Integrierte Validierung und Datenqualitätsprüfungen Stellen Sie sicher, dass die extrahierten Daten keinen Datenmüll enthalten und einsatzbereit sind. 
• Optimierte Extraktion und Verarbeitung von Schadensdaten: IDP-Tools sind effizienter als herkömmliche Lösungen. Durch die NLP-Integration können diese Tools schnell relevante Informationen für Benutzer extrahieren und so den Zugriff auf wertvolle Daten optimieren. Erfahren Sie mehr darüber NLP zur Informationsextraktion.
• Schnelle Integration mit Versicherungssystemen: IDP-Werkzeuge lässt sich problemlos in andere Geschäftssysteme integrieren, wodurch Datensilos eliminiert und ein unterbrechungsfreier Datenfluss zwischen den verschiedenen Abteilungen eines Versicherungsunternehmens sichergestellt wird. 
• Schutz sensibler Versicherungsdaten: IDP-Lösungen integrieren umfassende Sicherheitsmaßnahmen, um Versicherungsdaten zu schützen. Zusätzlich zu Funktionen wie Verschlüsselung und Zugriffskontrollen unterstützen diese Lösungen Prüfpfade und automatisierte Verifizierungs- und Validierungsprozesse. Dies hilft Versicherern, die Daten der Versicherungsnehmer zu schützen und gleichzeitig die Branchenvorschriften einzuhalten.

Versicherungsdatenextraktion mit Astera IDP 

Als All-in-One-Datenmanagementplattform, Astera vereinfacht Datenprozesse mit einer Reihe leistungsstarker KI-Funktionen namens Astera Intelligenz. AsteraIDP-Lösung von passt sich automatisch an eine Reihe von Formaten und Layouts an und ermöglicht Versicherungsunternehmen die Erstellung automatisierter Arbeitsabläufe für eine schnelle und genaue Datenextraktion. Astera unterstützt Abfragen in natürlicher Sprache – Sie können mit Ihren Daten „sprechen“ und detaillierte Einblicke erhalten. Keine Berichtstools erforderlich! 

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