KI optimiert Prozesse und erhöht die Dunkenverarbeitungsquote

Herausforderung

Auch in Zeiten fortgeschrittener Digitalisierung ist der manuelle Aufwand von internen Prüf- und Abrechnungsprozessen insbesondere im Versicherungsumfeld (bspw. in der Schadenregulierung im Bereich der KfZ-Haftpflichtversicherung oder der DRG-Leistungsprüfung im Stationärbereich der PKV) noch immer massiv. Umfangreiche manuelle Prüfungen und das Zusammentragen entscheidungsrelevanter Informationen verlangsamen derartige Prozesse. Dies führt zu längeren Wartezeiten bei Endkunden und bindet wertvolle Ressourcen. Ziel im Rahmen einer erfolgreichen digitalen Transformation ist eine signifikante Senkung der manuellen Aufwände und somit eine Erhöhung der sogenannter „Dunkelverarbeitungsquote“.

Lösung

Methoden aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz und des Machine Learning machen es möglich, komplexe Prüfprozesse zu automatisieren und somit die Dunkelverarbeitungsquote zu erhöhen. Grundlage für die Anpassung eines solchen KI-Systems an die kundenindividuelle Datenlage bildet eine Menge sogenannter Trainingsbeispiele, d.h. in der Vergangenheit erfolgreich manuell bearbeiteter Fälle. Nach Abschluss des Trainings ist es möglich, vom System auch neue Fälle automatisiert bearbeiten zu lassen. Hierbei übertrifft ein KI-System häufig sowohl die Leistungsmenge als auch die Präzision der manuellen Prüfung.

Häufig finden auch Hybrid-Systeme Anwendung, die eingehende Fälle priorisieren und als unterstützendes Element in der manuellen Bearbeitung eingesetzt werden.

Nutzen

Eine Erhöhung der Dunkelverarbeitungsquote führt zu kürzeren Bearbeitungszeiten sowie einer geringeren Fehlerquote und trägt so zu einer höheren Kundenzufriedenheit bei. Zudem werden wertvolle Ressourcen freigesetzt, die dann an anderer Stelle einen gewinnbringenden Beitrag zur digitalen Transformation liefern können.

 

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Dr. Markus Knappitsch
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