Wie moderne Fluggesellschaften ihre traditionelle Anpassungsmethodik radikal verändern

Das Versicherungsmanagement ertrinkt in der Menge und Komplexität der Daten, die mit jedem Schadensfall verbunden sind. Viele dieser Daten sind jahrelang gültig und enthalten Hunderte von Seiten strukturierter und unstrukturierter Daten. Das Ergebnis ist kostspielig und'bereitet die Versicherungsbranche auf eine der bedeutendsten Innovationen der letzten hundert Jahre vor: eine grundlegende Änderung ihres zugrunde liegenden methodischen Ansatzes.
Dank Deep-Learning-KI verfolgen führende Fluggesellschaften jetzt einen Ansatz der nächsten Generation zur Schadensregulierung, der speziell für die heutige Zeit entwickelt wurde'ist eine technologiegetriebene Landschaft. Es'ist ein System, das es Versicherungsträgern ermöglicht, besser zu wissen, wann und warum sie auf einen bestimmten Schaden reagieren müssen, da die enormen Fallzahlen täglich auf der Grundlage neuer Daten und Erkenntnisse neu priorisiert werden.
Die Umstellung stellt die nächste Phase der Entwicklung für die Branche dar und reduziert bereits bei einer Reihe von Early Adoptern die Dauer, die Kosten und die Verluste erheblich.

Mängel der traditionellen Methodik

Das von Versicherungsträgern am häufigsten verwendete Verfahren zur Schadensüberwachung ist im Wesentlichen kalenderbasiert, selbst in Unternehmen, die durch verschiedene neue Softwareanwendungen erweitert wurden. Bei dieser Methode überprüfen die Prüfer grundsätzlich alle Fallinformationen zu einem bestimmten, wiederkehrenden Zeitpunkt, um sicherzustellen, dass der Fall seit der letzten Prüfung der Akte vollständig aktualisiert wurde. Obwohl es viele Varianten gibt, arbeitet das System in erster Linie nach einem zeitintervallbasierten Modell, bei dem Anträge nach Ablauf einer vorher festgelegten Zeit, z. B. 30, 90 oder 180 Tage, erneut geprüft werden. Diese Testberichte beziehen sich jedoch selten auf den Antrag mit dem höchsten Wert oder die frühestmögliche Interventionsmöglichkeit.
In Verbindung mit einem oft überwältigenden Anstieg der Fallzahlen, die jedem Prüfer zugewiesen werden, und der Komplexität der Daten pro Fall kann dieser Ansatz zu dramatischen Defiziten führen.
In erster Linie mangelt es an umsetzbaren Erkenntnissen. Unternehmen in der Versicherungsbranche und darüber hinaus sind von Daten besessen, und das zu Recht. Datengestützte Entscheidungen tragen dazu bei, das Risiko von Vorurteilen und menschlichem Versagen zu verringern, was zu fundierten Strategien und zeitoptimierten Prozessen führt.
Aber Daten allein sind'Es reicht aus, um die potenziellen Vorteile zu nutzen. Fluggesellschaften benötigen eine Interpretation. Sie benötigen ein System oder Team, das Rohinformationen auswertet und umsetzbare Erkenntnisse extrapoliert. Viele Versicherungsangestellte an vorderster Front tun dies jedoch't über die Ressourcen verfügen, die erforderlich sind, um die Datenmenge zu durchsuchen, faktenbasierte Schlussfolgerungen abzuleiten, die beste Vorgehensweise zu bestimmen und dann auszuführen.
Dies kann sogar im Kontext von Systemen auftreten, die behaupten, die zeitsparende Kraft der KI zu nutzen. Der Insurtech-Bereich boomt und es kommen immer mehr Lösungen auf den Markt, die größere Einsparungen und eine höhere Effizienz versprechen. Trotz der Vielzahl von Optionen verwenden sie immer noch dieselbe alte Methode, die darin besteht, Fälle zu suboptimalen Zeiten und ohne Kontext zu prüfen.

So entwickelt sich die Methode zur Schadensregulierung

Mit dem technologischen Fortschritt haben sich auch die Versicherungsdaten weiterentwickelt. Die Branche ist von Papier auf digital umgestiegen. Die Datenvisualisierung lieferte dann historische Einblicke. Und Echtzeitdaten ermöglichten den Zugriff auf Rohinformationen und ebneten den Weg für Datenanalysen, die es Versicherern ermöglichen, Fragen zur Zukunft zu stellen und Antworten auf der Grundlage vergangener Trends und Leistungen zu erhalten. Die nächste Phase der Methode zur Schadensregulierung wird eine kontinuierliche Entscheidungshilfe beinhalten.
Hier haben Prüfer nicht mehr die Aufgabe, die Frage zu stellen. Stattdessen identifiziert die intelligente KI, woran gearbeitet werden muss, informiert die Gutachter, warum die Maßnahme empfohlen wurde, und legt ein Ziel für das optimale Ergebnis fest. Auf diese Weise erhalten Fälle, die zur Bearbeitung oder Lösung bereit sind, zuerst die erforderliche Aufmerksamkeit, und Prüfer können sich auf die interessantesten, komplexesten und wirkungsvollsten Entscheidungen konzentrieren. Wichtig ist, dass das System täglich einen ganzen Block mit Tausenden von aktiven Schadensfällen neu bewertet. Danach wird eine neue, wertoptimierende Strategie entwickelt und umgesetzt. Im Wesentlichen entsteht eine Arbeitsteilung, bei der das maschinengestützte System über große Blöcke von Schadensfällen hinweg strategisch denkt, riesige Datenmengen verarbeitet, versteht und aus ihnen lernt. Anschließend werden dem menschlichen Prüfer empfohlene Optionen und die Gründe für ihre Auswahl angezeigt, der dann alle Entscheidungen trifft.

Vier Grundpfeiler der neuen Methodik.

Die modernisierte Anpassungsmethode reduziert die Dauer, die Verluste und die Kosten der Schadensfälle drastisch, da vier wichtige Säulen aufrechterhalten werden:

1. Auswahl der richtigen Ansprüche. Im Rahmen der alten Methodik arbeiten Prüfer in der Regel in zeitbasierten Intervallen. Im Gegensatz dazu stellt die neue Methode sicher, dass Prüfer immer Anträge bearbeiten, die für das Luftfahrtunternehmen den höchsten Nutzen bringen.
2. Handeln Sie früh im Lebenszyklus. Reklamationen, die in vorab ausgewählten Zeitintervallen bearbeitet werden, werden selten zum frühestmöglichen Zeitpunkt bearbeitet. Mithilfe eines kontinuierlichen, präzise gesteuerten Ansatzes werden Schadensfälle zu einem frühen Zeitpunkt ihres Lebenszyklus bearbeitet, sodass die Möglichkeit einer Intervention garantiert ist.
3. Bereitstellung einer umsetzbaren Empfehlung. Die neue Methode stellt sicher, dass Ansprüche mit Kontext und einem objektiven Grund, warum der Anspruch klagbar geworden ist, an die Sachverständigen weitergeleitet werden, z. B. wenn kürzlich ein medizinisches Ereignis eingetreten ist. Anträge werden nicht wie bei der herkömmlichen Vorgehensweise geprüft, um sie zu verlängern.
4. Bereitstellung objektiver Lösungen. In einem traditionellen System sind geltend gemachte Ansprüche nicht mit einer Handlungsempfehlung verbunden. Stattdessen wird von den Prüfern erwartet, dass sie ihre Erfahrung und Dateninterpretation nutzen, um die geeigneten nächsten Schritte zu identifizieren. Die schiere Datenmenge in Kombination mit dem Fachkräftemangel macht es schwierig, die Maßnahmen auszuwählen, die den höchsten Nutzen bringen. Im modernen System sind jedoch alle Empfehlungen zielorientiert. Hier werden die Prüfer mit einer Mission beauftragt, die zu einem bestimmten Ergebnis führt, beispielsweise zu einer Lösung. Der Auftrag könnte beispielsweise darin bestehen, den Antrag aufgrund einer erwarteten medizinischen Genesung innerhalb von 45 Tagen abzuschließen.

Versicherungsträger sind mit mehr Daten konfrontiert als je zuvor, und immer mehr Versicherer kommen zu dem Schluss, dass ihre Kernmethodik zur Schadensregulierung aufholen muss. Für Vorreiter ist es'Es ist nicht nur ein Weg zu sofortigen Kosteneinsparungen und zur Steigerung der Effizienz, der Mitarbeitermoral und der Zufriedenheit der Antragsteller, sondern stellt auch die Weichen für Wettbewerbsvorteile, indem Deep Learning im Wesentlichen genutzt wird, um ihre Systeme zukunftssicher zu machen.

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