Rüsten Sie Justierer mit modernsten Tools für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen aus

Da künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (KI/ML) in einigen Bereichen der Finanzdienstleistungsbranche immer weiter reifen (algorithmische und maschinelle Lernmodelle wurden vor über zwei Jahrzehnten eingeführt), befindet sich der Einsatz von KI/ML im Schadenökosystem von Versicherungsunternehmen noch in der Frühphase der Einführung.

Zukunftsorientierte Anbieter und Drittanbieter behaupten, Unternehmen, die aggressiv vorgehen, um die Vorteile von KI/ML voll auszuschöpfen, beginnen, ihre Konkurrenten in vielerlei Hinsicht zu übertreffen. Diese fortschrittlichen Organisationen:

• Nutzen Sie die Fähigkeiten erfahrener Sachverständiger durch intelligente Schadensabtretung (der richtige Schadensfall zur richtigen Zeit an den richtigen Sachbearbeiter)
• Verbessern Sie die Wirksamkeit der Justierer, indem Sie intelligente Anleitungen von der FNOL bereitstellen.
• Geben Sie eine Bewertung des Schweregrads bei FNOL an und aktualisieren Sie sie während des gesamten Schadenlebenszyklus mit jeder neuen Dateneingabe, um die Genauigkeit zu verbessern
• Ersparen Sie sich bürokratische Aufgaben mit intelligenten Workflow-Tools, die es erfahrenen Sachbearbeitern ermöglichen, die sinnvolle Interaktion zwischen Kunden und Antragstellern zu maximieren und so die Schadensabwicklung zu verbessern.
• Geben Sie „Erklärungen“ zur Maschinenführung, um schnell das Vertrauen und die Akzeptanz der Justierer zu gewinnen

Der Wunsch der Versicherungsbranche, mit anderen Teilen der Finanzdienstleistungsbranche Schritt zu halten, hat die Entwicklung datenwissenschaftlicher Insurtech-Unternehmen vorangetrieben. Und obwohl einige große Fluggesellschaften, die ihre KI/ML-Reise vor einem Jahrzehnt begonnen haben, der Branche weit voraus waren, schließt sich diese Lücke. Das zunehmende Interesse der Netzbetreiber an KI/ML-basierten Lösungen ist auch auf die Ratingbehörden zurückzuführen, die „Innovation“ zu einem Bewertungskriterium gemacht haben.

Innovationen in Schadenregulierungsorganisationen konzentrierten sich in den letzten zwei Jahrzehnten hauptsächlich auf Arbeitsabläufe, Datenanalysen und Compliance — mit unterschiedlichem Erfolg. All diese Bemühungen zielten darauf ab, die Schadenabteilung effizienter zu gestalten. Standard-Workflow-Lösungen und moderne Schadenmanagementsysteme waren die wichtigsten Investitionsbereiche und die Grundlage der digitalen Transformation, die bei Versicherungsträgern stattfindet. Heute zielen modernste Lösungen für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen von einer Vielzahl von Insurtech-Unternehmen darauf ab, diese Daten besser zu nutzen, um die Rentabilität zu steigern, angefangen bei der größten Kostenstelle — der Schadenorganisation.

Die Maximierung der Leistung von Sachverständigen muss nun weiterentwickelt werden, um intelligente Schadenberatung in Echtzeit bereitzustellen, die auf den historischen strukturierten und unstrukturierten Daten basiert, die in den alten Schadensystemen und den Anmerkungen der Schadensregulierer enthalten sind. Durch den Einsatz modernster künstlicher Intelligenz und maschineller Lerntechniken können moderne Schadenorganisationen Millionen von Datenpunkten extrahieren und verarbeiten, um den Schadenverlauf von der ersten Schadenmeldung bis zur Schadensregulierung vorherzusagen. Je früher der potenzielle Schweregrad eines Schadens erkannt wird, desto schneller kann er dem Sachverständigen zugewiesen werden, der über bestimmte Fähigkeiten verfügt, um die Kosten eines Schadens zu minimieren. Die Fähigkeit, das institutionelle Wissen der Fluggesellschaft zu nutzen, um die individuelle Entscheidungsfindung zu verbessern, wird zu konsistenteren, optimalen Ergebnissen führen.

Um diese Art von Ergebnissen zu erzielen, muss jedoch in das Management von Verhaltensänderungen investiert werden, um den größtmöglichen ROI aus den Modellen selbst herauszuholen. Zwei wichtige Überlegungen bei der Bewertung potenzieller (oder intern entwickelter) Lösungen aus der Versicherungsbranche sind: „Wie passt das in meine aktuellen Arbeitsabläufe?“ und „Wie stelle ich sicher, dass mein Team die Daten nutzt, um Entscheidungen zu treffen?“. Erstens suchen Netzbetreiber am besten nach Fachwissen in der Datenwissenschaft, das durch produktspezifische Lösungen und benutzerfreundliche Dashboards oder Anwendungen ergänzt wird, anstatt nach einzelnen Lösungen zu suchen. Die zweite wichtige Überlegung in einer Welt, die auf künstlicher Intelligenz basiert, wird das Konzept der Erklärbarkeit sein. Um eine schnelle und breite Akzeptanz bei Adjustierern und Managern zu finden, müssen datenwissenschaftliche Lösungen eine Erklärung dafür liefern, warum sie dem Justierer und dem Manager diese spezielle Anleitung geben. Erfahrene Einsteller und Manager zu bitten, blind den Anweisungen einer Maschine zu folgen, ohne zufriedenstellende datengestützte Erklärungen zu erhalten, wird schnell scheitern. Und die KI/ML müssen die Anleitungen und Erklärungen in einfacher Sprache liefern.

Lösungen für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, die in der Schaden-, Kranken- und Leistungsversicherungsbranche zum Einsatz kommen, werden für den kurz- und langfristigen Gesamterfolg aller Unternehmen in den Bereichen Versicherungs- und Schadenmanagement von entscheidender Bedeutung sein. Die frühzeitige Einführung von Lösungen, die Schadensregulierer datengestützte Anleitungen bieten, ermöglicht eine schnellere und genauere Entscheidungsfindung, eine Reduzierung der Anzahl von Rechtsstreitigkeiten, ein Frühwarnsystem für schwerwiegende Forderungen von FNOL und während des gesamten Lebenszyklus eines Schadens und letztendlich eine nachhaltige Reduzierung der Verlustquote in allen Geschäftsbereichen.

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