KI automatisiert repetitive Aufgaben, die bisher nur von Menschen ausgeführt werden können, wie z. B. die Analyse von Dokumenten, Bildern sowie komplexen Informationen
Beispielbereiche, wo Versicherer KI erfolgreich für die Prozessautomatisierung einsetzen
Vorteile von KI für Versicherer
Niedrigere Betriebskosten
Weniger Schadenersatzzahlungen
Menschen machen Fehler, die dazu führen, dass Schadensersatz gelegentlich auch in ungerechtfertigten Fällen ausgezahlt werden. Die KI, sobald eintrainiert, arbeitet immer konsistent und unermüdlich
Niedrigere Ersatzkosten bei Schadensansprüchen
KI-automatisierung kann den Prozess der Bearbeitung von Schadensansprüchen verkürzen, was möglicherweise zu kürzerer Mietzeit für Ersatzfahrzeuge führt oder niedrigeren Kosten bei Schadensansprüchen von Ertragsausfällen.
Besseres Kundenerlebnis
KI ermöglicht es, mit Kunden auf neue Weisen zu interagieren. Eine sofortige, einfühlsame und richtige Antwort vonseiten des Versicherers hat eine positive Auswirkung auf die Wahrnehmung von Kunden.
Bessere Analyse für Betrüge, Tarife und Effizienz
Automatische KI-Erkennung legen Daten offen, die in unstrukturierter Form in Dokumenten und Bildern verstecken, die zuvor von Mitarbeitern manuell verarbeitet werden mussten. Strukturierte Daten sind der Treibstoff für voraussagende Analyse.
Erhöhte Vertragssichtbarkeit und verbessertes Compliance & Risikomanagement
KI ermöglicht automatische Suche und Analyse von verschiedenen Typen von Verträgen. Sie versetzt Versicherer in die Lage, schnell auf regulatorische Anforderungen zu reagieren und die Sichtbarkeit von vertragsbezogenen Risiken.
Besseres Mitarbeitererlebnis
KI-Automatisierung wird manuelle Aufgaben reduzieren und Effizienz fördern. Damit wird es den Mitarbeitern möglich, sich auf die kreativen und die höherwertigen Aspekte seiner Arbeit zu konzentrieren.
Höhere Qualität der menschlichen Arbeit
KI kann für die Arbeit aller Mitarbeiter, nicht nur der Experten, behilflich sein, indem sie sich Funktionen wie analytischer Fertigkeiten sowie Skalierbarkeit bedient. Das ermöglicht einen schnelleren Entscheidungsprozess, präzisere Lösungen von Problemen und fördert Innovationen in der gesamten Organisation.
Mangelndes Wissen über KI-Automatisierung
Mangel an Wissen über KI-Automatisierung hindert einen daran, die richtigen Entscheidungen in Bezug auf die Planung von Automatisierungen zu treffen
- Welche Automatisierung soll ich in Erwägung ziehen?
- Es gibt zahlreiche KI-Tools – welche soll ich aussuchen, um mit einem vertretbaren Kosten meine Probleme zu lösen?
- Wie soll man sich mit der Komplexität der neuen Geschäftslogik sowie der neu definierten Geschäftsprozesse umgehen?
- Wie sollen wir als eine Organisation Wissen über KI-Automatisierung erlangen und verwalten?
Mit der Komplexität der Architektur des Unternehmens umgehen
KI-Tools sind nur ein kleiner Teil der Gesamtlandschaft
- KI-Automatisierung bringt i. d. R. neue Daten und Geschäftsprozesse in das bestehende System hinein, was bedeutet, dass die gesamte Architektur des Unternehmens neu gedacht werden muss, damit diese die KI-Automatisierung tragen kann.
- Andernfalls können überhöhte Implementierungskosten und die Komplexität der Architektur das Unterfangen der KI-Automatisierung am Voranschreiten hindern.
- Haben wir als eine Organisation Erfahrung damit, die komplexe Architekturänderung zu bewältigen, die mit der Businesstransformation verbunden ist.
Beratung zu KI-Lösungen
Soller kann Ihr Team beim Lernen von KI-Tools unterstützen, damit Sie die richtige Entscheidung treffen
- Informations- bzw. Startworkshops – lassen Sie Ihr Team von den Möglichkeiten mit KI begeistern
- Analyse des Ist-Zustands von den Prozessen, um Chancen zu identifizieren und mögliche Vorteile der KI-Automatisierung zu erzielen.
- PoC – KI-Tools vor dem Hintergrund Ihrer tatsächlichen Prozesse, aber losgelöst von der Produktionsumgebung – keine Risiken, niedrige Kosten
Eine KI-Transformation konzipieren
Sollers kann eine KI-Transformation konzipieren und planen
- Prozessänderungen konzipieren und deren Einfluss auf Ihre Organisation einschätzen
- Den Umfang der benötigten KI-Tools herausfinden
- Eine Leitplan für die erwünschte Architektur erstellen, um Arbeitsaufwand zu optimieren
- Die Kosten und Vorteile der Transformation nachvollziehen, um bessere Entscheidungen im Transformationsprozess zu treffen
KI-Transformationen implementieren
Soller kann bei den folgenden Aufgaben helfen:
- Den Leitplan für die Transformation verwalten
- KI-Tools und Geschäftslogik konfigurieren
- Geschäftsprozesse neue definieren
- UI neu entwerfen für geschäftliche Nutzer oder Kunden
- Änderungen an IT-Kern- und Frontendsystemen implementieren
Cloud-Plattformen mit KI-Tools
Die größten Clouddienstanbieter bieten eine Reihe von erstrangigen KI-Komponenten an, die auf verschiedene Probleme der Automatisierung zugeschnitten sind. Man kann sie sich als Bausteine vorstellen, welche die Verwendung von KI demokratisieren.
Beispiele: AWS, Azure, GCP.
omni:us Digital Claim Adjuster
Diese Lösung ermöglicht Ende-zu-Ende-Automatisierung des Bearbeitungsprozesses von Schadensansprüchen. Es kommt mit KI-Komponenten, Referenzprozessen und prekonfigurierter Geschäftslogik
SEND Smart Submission & Underwriting Workbench
Underwriting Workbench unterstützt Underwriter-Arbeitsprozess in Bezug auf Neugeschäfte, Verlängerungen und Vermerke.
Intelligente Dokumentenverarbeitungsplattformen
IDP-Plattformen bieten eine ganze Reihe von Funktionalitäten an, inklusive KI und NLP, um den gesamten Arbeitsfluss der Informationsgewinnung aus verschiedenen Arten von Dokumenten schlanker zu machen.
Beispiellösungen: ABBYY, Appian, Hyperscience, Indico Data, Tungsten
Generative KI/LLMs
Generative KI/Large Language Models (LLM) wie z. B. ChatGPT, kann Experten verstärken, komplexe Aufgaben ausführen, Businessprozess verbessern. In Sollers Consulting, wir setzen die Resourcen von LLMs ein, um die Bedürfnisse der Versicherer bestens zu bedienen.
Beispiele: Amazon Bedrock, Google Gemini, OpenAI
Vorhersagende Analysetools
Ein vorhersagendes Analysetool verwendet statistische Algorithmen und Techniken von Machine Learning, um historische Daten zu analysieren, Muster aufzudecken, und künftige Ereignisse und Tendenzen vorherzusagen. Dies ermöglicht Organisationen, Kenntnisse zu gewinnen, Ergebnisse zu antizipieren und informierte Entscheidungen zu treffen. Diese Lösungen sind u. a. in verschiedenen KI-Cloud-Plattformen und System der Entscheidungsmaschinen für Unternehmen integriert.
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Piotr Kondratowicz
Business Architect