Use Case

KI-gestützte Automatisierung der Belegprüfung

Steigende Kosten, begrenzte Kapazitäten und manuelle Prozesse prägen den Alltag vieler Versicherer. Besonders in Lastspitzen und bei Kumulschäden stoßen bestehende Strukturen schnell an ihre Grenzen. Vor allem dann sind flexible und skalierbare Lösungen gefragt, um eine schnelle und zuverlässige Bearbeitung sicherzustellen. Der folgende Use Case zeigt, wie ein Versicherer für häufig wiederkehrender Geschäftsprozesse im Schadenmanagement einen hohen Automatisierungsgrad erreicht, operative Ressourcen entlastet und damit seine Resilienz gegenüber Fachkräftemangel sowie Kumulereignissen nachhaltig stärkt.

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Übersicht

Verbesserung der Schadenkostenquote eines Versicherers durch KI-gestützte Automatisierung der Belegprüfung

Ein Versicherer steht aufgrund steigender Schadenfälle, Fachkräftemangels und hoher manueller Aufwände vor der Herausforderung, Schadenprozesse effizienter zu gestalten. Genau hier entstehen neue Anforderungen an Prozesse, Technologie und Skalierbarkeit. Durch den Einsatz KI-gestützter Schadenprüfung können eingehende Schadenbelege automatisiert bewertet und Prüfbedarfe

frühzeitig erkannt werden. Dies ermöglicht eine gezielte Steuerung der Bearbeitung, einen effizienteren Ressourceneinsatz und eine hohe Prozessqualität. Das Ergebnis sind niedrigere Schadenbearbeitungskosten, eine spürbare Entlastung der Mitarbeitenden, zusätzliche Einsparpotenziale sowie eine deutlich höhere Dunkelverarbeitungsquote.

Herausforderung

Steigende Schadenvolumina treffen auf knappe Ressourcen

Ein Versicherungsunternehmen ist gefordert, seinen Schadenprozess durch Automatisierung effizienter zu gestalten und die Mitarbeitenden zu entlasten. Denn während extreme Wetterereignisse die Schadenlast erhöhen, fehlen dem

Versicherer qualifizierte Mitarbeitende, um die Schadenfälle zeitnah und präzise zu bearbeiten. Das führt nicht nur zu überlasteten Mitarbeitenden, sondern auch zu verzögerter und unvollständiger Bearbeitung von Schäden.

Lösung

Intelligente Schadenprüfung für eine effizientere Schadenbearbeitung

Mit Claims Prediction werden alle eingehenden Schadenbelege mithilfe von KI automatisiert vorgeprüft. Die Lösung erkennt Prüfbedarfe und lässt sich individuell konfigurieren. Claims Prediction ermittelt, mit welcher Wahrscheinlichkeit ein Fall ordnungsgemäß ist und dunkel verarbeitet werden

kann. Über einen Confidence-Schwellwert wird das Verhältnis von Dunkelverarbeitung und Fehlerrate angepasst. VYDA-Experten führen stichprobenartige Kontrollen durch und sichern die Qualität der KI-Beurteilung.

Mehr zu Claims Prediction

VYDA Expertenmeinung

Menschliche Expertise gezielt stärken

„Unser Ziel ist nicht, menschliche Expertise zu ersetzen, sondern sie gezielt dort einzusetzen, wo sie den größten Mehrwert schafft. Durch KI-gestützte Schadenprüfung automatisieren wir wiederkehrende Aufgaben und schaffen die Grundlage für eine effizientere, skalierbare Schadenbearbeitung.“

Dr. Lukas Becker
Head of Data Science

Ergebnis

Messbare Effizienzgewinne in der Schadenbearbeitung

Durch den Einsatz der KI-basierten Schadenprüfung kann der Versicherer seine Ressourcen zielgenau und effizient einsetzen und trotz erhöhten Schadenaufkommens in Lastphasen durch Prüfung aller Schäden Einsparpotenziale realisieren. Schadenbearbeitungskosten werden nachhaltig reduziert und Mitarbeitende spürbar entlastet.

Gleichzeitig lassen sich identifizierte Kürzungspotenziale, insbesondere in niedrigen Beleggrößenklassen, konsequenter realisieren. Darüber hinaus führt die intelligente Vorprüfung zu einer signifikanten Erhöhung der Dunkelverarbeitungsquote, wodurch Prozesse beschleunigt und die Effizienz der gesamten Schadenbearbeitung gesteigert werden können.

Sie möchten erfahren, wie sich dieser User Case in Ihrem Unternehmen umsetzen lässt?

Gerne sprechen wir mit Ihnen darüber, wie sich die vorgestellte Lösung auf Ihre individuellen Anforderungen übertragen lässt. Nutzen Sie einfach das Kontaktformular. Wir freuen uns auf den Austausch mit Ihnen.

Jörg Halm

Director Sales