Automatisierte Datenprüfung für eine schnellere Prozesse in der Versicherungsbranche

Laut Chris Wyard, ehemaliger Leiter der Abteilung für technische Daten bei der Allianz-Versicherung, ist „die größte Herausforderung für die Datenverantwortlichen in der Versicherungsbranche die Qualität und Integrität der Daten".
Diese Sorge wird durch einen Bericht von Corinium Intelligence untermauert, demzufolge nur 24 % der Versicherungsvertreter Vertrauen in ihre Daten haben. 

Genaue Daten sind entscheidend für die Bewertung von Risiken, die Festlegung angemessener Prämien und die Entscheidung über Schadenfälle. Daher spielt die Datenprüfung in der Branche eine entscheidende Rolle, denn sie soll sicherstellen, dass die von den Versicherungsnehmern übermittelten Informationen korrekt und zuverlässig sind. 

Die manuelle Datenüberprüfung ist jedoch mit vielen Problemen verbunden, wie z. B.:

• Zeitaufwändige Verfahren
• Hohe Anfälligkeit für menschliche Fehler
• Erhöhte Betriebskosten

Diese Herausforderungen haben verschiedene Konsequenzen, darunter Prämien, die die Risiken nicht genau widerspiegeln, fehlerhafte Schadenfallentscheidungen und Verzögerungen bei der Ausstellung von Policen und der Schadenfallbearbeitung. 

Die Automatisierung der Datenüberprüfung bietet eine Lösung für diese Herausforderungen, indem fortschrittliche Algorithmen und Techniken des maschinellen Lernens eingesetzt werden, um neue Daten mit vorliegenden Daten und etablierten Mustern abzugleichen und zu analysieren. Wie wir in diesem Beitrag erörtern, verschaffen diese Technologien den Versicherungsunternehmen einen Wettbewerbsvorteil, indem sie die Effizienz steigern, die Kosten senken, Fehler reduzieren und gleichzeitig das Kundenerlebnis verbessern.    

Die Notwendigkeit einer automatischen Datenüberprüfung

Herkömmliche Datenüberprüfungsmethoden in der Versicherungsbranche umfassen in der Regel mehrere manuelle Prozesse, die zeitaufwändig und fehleranfällig sein können:

• Doppelte Dateneingabe
  Zwei Personen geben die Daten zweimal ein, um sie auf Unstimmigkeiten zu prüfen und die Genauigkeit sicherzustellen.
• Korrekturlesen
  Eine Person überprüft Daten auf Tippfehler und offensichtliche Fehler. 
• Abgleich mit Quelldokumenten
  Jemand überprüft manuell die bereits in das System eingegebenen Daten und vergleicht sie mit den ursprünglichen Quelldokumenten.

Alle oben genannten Methoden sind langsam, arbeitsintensiv und ziehen teure Ressourcen von strategisch wichtigeren Aufgaben ab. 

Herkömmliche Datenüberprüfungsmethoden sind auch anfällig für menschliche Fehler, die zu Ungenauigkeiten und Unstimmigkeiten bei den Angaben der Versicherungsnehmer führen. Dies löst oft einen Kaskadeneffekt aus, der zu nachgelagerten Problemen führt, von falschen Risikobewertungen bis hin zu fehlerhaften Prämienberechnungen, was potenzielle finanzielle Verluste sowohl für das Versicherungsunternehmen als auch für seine Kunden zur Folge haben kann. 

Solche Ungenauigkeiten bieten auch Angriffsflächen für betrügerische Aktivitäten, da Datenabweichungen von Betrügern ausgenutzt werden können, um falsche Schadenmeldungen einzureichen oder Policendetails zu manipulieren.

Aus diesem Grund ist die Datenüberprüfung ein integraler Bestandteil des gesamten Versicherungs-Workflows und wirkt sich auf jede Phase aus, von der Ausstellung der Police bis hin zur Schadenfallbearbeitung und zur Vertragsverlängerung:

• In der Phase der Policenausstellung ist die Überprüfung der Daten entscheidend für die Risikobewertung und die Festlegung der Prämien. 
• Bei der Bearbeitung von Schadenfällen entscheidet die Überprüfung der Echtheit der Informationen über die Rechtmäßigkeit der Schadenmeldung und die Höhe der Auszahlung.
• Bei Verlängerungen sorgen genaue Informationen dafür, dass die Versicherungsbedingungen auf dem neuesten Stand bleiben. 

Wie Automatisierung die Datenüberprüfung verändert

Die Datenüberprüfung kann mithilfe verschiedener Technologien automatisiert werden, darunter künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen (ML) und optische Zeichenerkennung (Optical Character Recognition = OCR). Diese Technologien werden in bestehende Arbeitsabläufe integriert und zur automatischen Extraktion, Analyse und Validierung von Daten aus Quelldokumenten und digitalen Eingaben verwendet. 

Hier ein Beispiel für das Zusammenspiel dieser Technologien im Zusammenhang mit Versicherungsschadenfällen:

• Einreichung einer Schadenmeldung
  Wenn ein Versicherungsnehmer eine Schadenmeldung einreicht, können die Dokumente (wie Rechnungen oder Quittungen) in verschiedenen Formaten vorliegen. Die OCR-Technologie scannt diese Dokumente und wandelt sie in ein digitales Format um. 
• Datenanalyse und Mustererkennung
  Sobald die Daten digitalisiert sind, analysieren ML-Algorithmen die Informationen, um Muster, Anomalien oder Anzeichen für potenziellen Betrug zu erkennen. ML kann zum Beispiel die Schadendetails mit vorliegenden Schadendaten vergleichen, um Unstimmigkeiten zu erkennen.
• Automatisierte Entscheidungsunterstützung
  KI-Systeme automatisieren bestimmte Entscheidungsaspekte des Schadenfallbearbeitungsprozesses, z. B. die Überprüfung von Schadendetails anhand der Versicherungsbedingungen. KI kann auch Schadenmeldungen nach Dringlichkeit oder Komplexität priorisieren und komplexe Fälle für ein menschliches Eingreifen kennzeichnen.
• Kontinuierliches Lernen:
  ML-Modelle lernen ständig dazu und passen sich an, um ihre Genauigkeit und Effizienz im Laufe der Zeit zu verbessern. Durch diesen fortlaufenden Prozess wird das System immer geschickter darin, legitime Schadenmeldungen schnell zu erkennen und potenzielle Probleme für weitere Untersuchungen zu markieren.

Die Vorteile der automatisierten Datenüberprüfung sind tiefgreifend:

• Schnelligkeit: Die Automatisierung ermöglicht die Überprüfung von Daten in einem Bruchteil der Zeit, die für die manuelle Prüfung benötigt wird, und verkürzt so die Bearbeitungszeit für Anträge, Schadenfälle, Verlängerungen und andere Versicherungsabläufe. Dies wiederum beschleunigt die Entscheidungsfindung, so dass Versicherer schnell handeln können, wenn es um die Ausstellung und Verlängerung von Policen, die Risikobewertung und die Schadenregulierung geht. Die betriebliche Effizienz wird gesteigert und zusätzlich erhalten die Versicherungsnehmer einen schnelleren, zeitnahen Service. 
• Exaktheit: Automatisierungssysteme sind so konzipiert, dass sie bei der Überprüfung von Daten präzise Algorithmen und Kriterien befolgen. Dies gewährleistet die Datenintegrität und verringert die Wahrscheinlichkeit von Fehlern, die bei der manuellen Datenüberprüfung häufig auftreten. 
• Konsistenz: Im Gegensatz zur manuellen Überprüfung, bei der die individuelle Interpretation von Informationen subjektiv ist und tendenziell variiert, wenden automatisierte Systeme bei jedem Prozess und jeder Transaktion die gleichen Regeln und Standards an. Dies trägt dazu bei, die Fairness in den Arbeitsabläufen aufrechtzuerhalten, und hilft bei der Einhaltung von Vorschriften. 

Implementierung der automatischen Datenüberprüfung

Bei der Einführung einer automatisierten Datenüberprüfung müssen die Versicherer ihre derzeitigen Prozesse bewerten. Dieser Schritt dient dazu, Engpässe und Verzögerungen zu identifizieren, die durch herkömmliche Datenüberprüfungsmethoden verursacht werden. Die Automatisierung kann dann strategisch so eingesetzt werden, dass sie auf die Bedürfnisse der einzelnen Prozesse des Versicherers zugeschnitten ist und die besten Ergebnisse erzielt werden. 

Die Bedeutung einer durchgängigen Datenerfassung und -überprüfung

Die automatisierte Datenüberprüfung erfordert nicht nur die Einführung neuer Technologien, sondern auch eine veränderte Sichtweise auf die Daten in den Unternehmen und einen anderen Managementansatz. Versicherungsunternehmen müssen einen datenzentrierten Ansatz verfolgen, der sicherstellt, dass die Daten bei der Aufnahme automatisch validiert und aktualisiert werden, und zwar in allen Prozessen und Arbeitsabläufen. 

Laut CapGemini ist die Erfassung von qualitätvollen Daten eine Herausforderung für Versicherer:

Die automatisierte Datenüberprüfung erfordert einen durchgängigen Ansatz bei der Datenerfassung. Das bedeutet, dass Daten, die bei jeder Kundeninteraktion erfasst werden, sofort und automatisch überprüft werden. In der Anfangsphase des Antragsprozesses werden bei der digitalen Identitätsüberprüfung beispielsweise verschiedene Methoden (wie biometrisches Scannen, Gesichtserkennungstechnologie und Dokumentenüberprüfung) eingesetzt, um sicherzustellen, dass ein Kunde derjenige ist, der er vorgibt zu sein.  

Ein weiteres Beispiel ist das Vorausfüllen von Daten. Durch das automatische Ausfüllen von Formularfeldern mit Informationen, die bereits im System vorhanden sind, wird der Prozess für die Kunden wesentlich einfacher und bequemer. Alan Luu, AVP von Advanced Digital Analytics, Chubb: „Wir erwarten, dass die Umsätze im ersten Jahr um mindestens 5 % steigen werden, allein durch das Vorausfüllen der Daten.” 

Die Implementierung einer automatisierten Datenüberprüfung mit einer End-to-End-Perspektive auf die Datenaufnahme verbessert die betriebliche Effizienz, reduziert die mit manuellen Fehlern und Inkonsistenzen verbundenen Kosten und verbessert das allgemeine Kundenerlebnis.

Mit automatischer Datenüberprüfung die Zukunft angehen

Bei der Integration automatisierter Prüfmethoden wie KI, ML und OCR geht es nicht nur um die Einführung neuer Technologien, sondern um einen umfassenden Wandel hin zu datenzentrierten Abläufen. Für Versicherungsunternehmen, die in einer sich schnell entwickelnden Branche wettbewerbsfähig bleiben wollen, ist die Einführung dieser Technologien nicht nur eine Option, sondern eine Notwendigkeit.