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Donnerstag, 16. November 2017

Automatisierung ist Teamwork von Mensch und Maschine

Digitalisierung, Kostendruck und Kundenzentrierung stellen Versicherer vor neue Herausforderungen, ihre Ressourcen wertschöpfend einzusetzen. Durch die Kombination von Künstlicher Intelligenz und Experten lassen sich signifikante Effizienz- und Qualitätsvorteile im operativen Geschäft realisieren. Die intelligente Interaktion zwischen Mensch und Maschine entscheidet dabei über den Erfolg.

Foto: Stock

Künstliche Intelligenz verändert Versicherungsprozesse

Künstliche Intelligenz (KI) ist bei Versicherern bereits an zahlreichen Stellen im Einsatz. Aktuell stehen die Unterstützung von Menschen und die Automatisierung von wiederkehrenden, manuellen und weitestgehend standardisierten Tätigkeiten im Vordergrund. Viele dieser Aufgaben sind regelhaft und folgen einer vorgegebenen Routine. Moderne Systeme mit KI-Komponenten können derartige Geschäftsprozesse automatisieren – die Arbeit erleichtern und beschleunigen. Aber was macht den Einsatz von KI so wichtig? Immer mehr Daten und Beteiligte, immer höhere Geschwindigkeit, immer komplexere Prozesse – diesen Herausforderungen begegnen Versicherer täglich. KI-Systeme helfen diese Komplexität zu bewältigen. Sie sind in der Lage, Dokumente zu klassifizieren, Daten zu extrahieren und so Prozesse automatisiert zu steuern. Dafür müssen eingehende Dokumente wie Anschreiben, KVA, Rechnungen, Gutachten oder Schadenberichte zunächst digital erfasst und verstanden werden. Relevante Daten werden aus unstrukturierten Dokumenten extrahiert und regelbasiert nach individuellen Versicherungsvorgaben interpretiert: für ein optimales Routing und spezialisiertes Bearbeiten durch Versicherer oder Dienstleister. Je hochtechnisierter ein System oder Prozess ist, bei dem automatisierte und manuelle Tätigkeiten aufeinander aufbauen bzw. voneinander abhängen, desto wichtiger ist es, dass jeder Schritt korrekt abläuft – und damit das Zusammenspiel funktioniert.

Mensch und Maschine: Kombination von KI und Experten

Um KI wertschöpfend zu nutzen, ist es nötig, Technologie mit menschlicher Erkenntnis, Fachlichkeit und prozessualem Know-how zu verbinden. Es ist also Teamarbeit, und man braucht Menschen mit Fachkenntnissen, Erfahrung und Beurteilungsvermögen, um komplexe Aufgaben zu bewältigen und Prozesse zu verstehen. Anwender müssen Parameter identifizieren und fachliche Regeln definieren. Das System „lernt“ aus dem, was der Benutzer ihm zeigt. Im Prinzip nehmen diejenigen, die ein KI-System anlernen, die Rolle eines Trainers ein. Je höher die Qualität der Lernmenge ist, desto besser ist das System in der Lage, daraus Rückschlüsse und Gemeinsamkeiten abzuleiten (= zu lernen), mit denen es zukünftige unbekannte Eingaben verarbeiten (= verstehen) kann. Und desto besser können sich die Anwender – die Spieler – die Bälle schnell, effizient und sicher zuspielen.

KI ist im Schadenmanagement bereits Realität

Gute KI-Systeme werden nur dann in die Lage versetzt, qualitativ hochwertige Ergebnisse zu erzeugen, wenn ein Versicherungsexperte das Training begleitet. Dies beginnt bei der Auswahl der Beispiele, geht über das Definieren der relevanten Daten (= die das System hinterher „verstehen“ soll) bis hin zur Bewertung und Verbesserung der Trainingsergebnisse. Nur wenn der Trainer die fachlichen „Rohdaten“ versteht und weiß, warum sie benötigt werden, ist das System in der Lage, die eingehenden Daten richtig zu bewerten und künftig anzuwenden. Man muss also Rahmenbedingungen der Branche und Prozesse – oder auch Spielregeln und Spielzüge – kennen und beherrschen. KI-Systeme ermöglichen heute die Entlastung von Mitarbeitern durch die automatische Ausführung von wiederkehrenden Tätigkeiten. Gerade bei der Bearbeitung von Schadendokumenten bieten sich enorme Möglichkeiten, Vorgänge mithilfe von KI effizienter abzuwickeln. Ein Beispiel: Versicherer beschäftigen viele Sachbearbeiter mit der manuellen Klassifizierung und Vorprüfung von Schadenfällen. Die richtigen KI-Systeme sind bereits in der Lage, diese Aufgaben kostenoptimiert zu übernehmen. Statt Arbeitszeit mit diesen einfachen Tätigkeiten zu binden, können sich die Mitarbeiter zukünftig auf den Kunden und wertschöpfendere Aufgaben konzentrieren. Auch das durch die Automatisierung generierte Wissen kann – im richtig lernenden System – genutzt werden, um Entscheidungen zu unterstützen: die der Systeme, des bearbeitenden Experten oder auch des Managements. Auch dank Predictive Analytics oder BI-Komponenten eröffnen die neuen technologischen Möglichkeiten allen Beteiligten wertvolle Chancen.