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Mittwoch, 15. November 2017

Digitalisierung beginnt im Kopf: Menschliche Expertise – ein Erfolgsfaktor für KI-basierte Automatisierung

Bei Versicherern erreicht der digitale Umbruch die nächste Stufe der Zukunftstechnologien. Künstliche Intelligenz (KI) ist in zahlreichen Prozessen bereits im Einsatz. Oft geht es um die Unterstützung oder Entlastung von Mitarbeitern. Letzteres durch die Automatisierung von wiederkehrenden, manuellen und weitestgehend standardisierten Tätigkeiten. Viele der Aufgaben sind regelhaft und folgen einer vorgegebenen Routine. Moderne Systeme, angereichert mit KI-Komponenten, können derartige Geschäftsprozesse automatisieren.

Schon heute sind KI-basierte Systeme in der Lage, Sachbearbeitern simple, repetierende Tätigkeiten abzunehmen, und helfen bei Klassifizierung, Routing und Vorprüfung von Dokumenten. Besonders das Auffinden von relevanten Daten in unstrukturierten Texten, wie Anschreiben, E-Mails oder abfotografierten Belegen, sind Stärken solcher Werkzeuge. Technologische Basis hierfür sind maschinelles Lernen und künstliche neuronale Netze. Falsch ist allerdings die Annahme, dass derartige Werkzeuge „von sich aus“ passende Informationen finden. Meist arbeiten sie nach dem gleichen Prinzip, dem auch menschliches Lernen folgt – sie lernen anhand von Beispielen, um die richtige Fachlichkeit zu beherrschen. Nur viel schneller, umfangreicher und sicherer als wir Menschen.

Fachliche Expertise: Unverzichtbar bei der Nutzung von KI

Nehmen wir zum Beispiel das automatisierte Schadenmanagement: Der Mensch ist hierbei nicht obsolet, sondern Erfolgsfaktor. Trotz der immensen Leistung moderner Systeme ist es weder ratsam noch möglich, komplett auf Menschen zu verzichten. Domänen- und Expertenwissen sind bei der zielgerichteten Nutzung von KI entscheidend. Das System kann nur aus den Daten lernen, die der Benutzer ihm antrainiert. 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 nur wenn der Trainer die „Rohdaten“ versteht und weiß, warum und wie sie benötigt werden, ist das System in der Lage, die eingehenden Daten richtig zu bewerten und künftig anzuwenden. Tiefes fachliches und prozessuales Wissen über die jeweilige Aufgabe sind bei der KI – neben der richtigen Technologie – Schlüssel zum Erfolg.

Beispielhaft sind Dokumenteneingänge wie Anschreiben von Versicherten, eingereichte Rechnungen, genauso wie Gutachten oder Schadenberichte zu nennen. Die KI-Systeme müssen einmalig jeden Dokumententyp – dessen Struktur und Aufbau – lernen. Dies erfolgt in der Lernphase durch manuelle Zuordnung der einzelnen Positionen. Mittels Verfahren des maschinellen Lernens (Machine Learning) können sie zukünftig so alle Dokumente bereits beim Scannen oder beim elektronischen Eingang identifizieren. Dank mobiler Lösungen zur digitalen Schadenaufnahme lassen sich die Daten bereits durch den Versicherungsnehmer strukturiert erheben und „verstanden weiterverarbeiten“.

KI ist im Schadenmanagement bereits Realität

Zur Automatisierung des Schadenmanagements im Kfz- und Sachgeschäft lassen sich verschiedene KI-Tools in Produktivsystemen nutzen, um automatisiert Dokumente zu klassifizieren, relevante Daten zu extrahieren, intelligente Entscheidungen zu treffen und datengetriebene Prozesse zu beschleunigen. Konsequent genutzt lässt sich die Bearbeitungszeit eines Schadenfalls wesentlich senken und der Schaden z. B. innerhalb kürzester Zeit fiktiv abrechnen. Ein enormer Zeitgewinn und Kostenvorteil. Dabei gilt es, alle Dokumente intelligent verarbeiten und steuern zu können: unabhängig von Eingangskanal, Dokumentenart oder Schadenkategorie. Es bedeutet, ein intelligentes Dokumenten- und Datenmanagement zu etablieren, welches schadenergänzende Informationen auf Wunsch einbinden kann. Ein nächster Schritt wäre hier das Hinzuziehen von Vertragsinformationen.

Wichtig ist, das durch die Erkennung von Mustern und Zusammenhängen generierte Wissen im lernenden System zu nutzen: Einbindung von Predictive Analytics und BI-Tools helfen so, Entscheidungen datenbasiert intelligenter zu treffen oder vorzubereiten. Denn damit kann wiederum der Experte – ob Sachbearbeiter, Gutachter oder Manager – einfacher, effizienter und sicherer entscheiden. Dieses Ziel verfolgen wir auch bei Eucon. Denn wir gehen davon aus, dass auch in naher Zukunft nicht alle Prozessschritte vollständig digitalisiert werden können. Aufgaben, wie z. B. die fallabschließende Verhandlung mit Handwerkern oder die finale Beurteilung bei komplexen Schadenfällen, werden weiter durch hochqualifizierte Experten ergänzt. Aspekte wie reine Texterkennung und Extraktion, Steuerung der Dokumente, maschinelle Vorprüfungen anhand von Regelwerken und Analyse im Sinne von Mustererkennung werden aber mit Sicherheit über alle Schäden vollständig automatisiert werden.

Technologie mit menschlicher Erkenntnis kombinieren

Diese durch neue Technologien ermöglichte Veränderung von Prozessen stellt dabei aber auch hohe Anforderungen an alle Beteiligten. Menschen müssen ihre Gewohnheiten ändern, Neues erlernen und in ihren Arbeitsalltag integrieren. Das volle Potenzial werden dabei nur diejenigen Marktteilnehmer heben können, welche die Zukunftstechnologie annehmen und systematisch in ihr Geschäft integrieren. Versicherer müssen definieren, was ihre KI-Lösungen ausmachen und welche Vorteile durch den Einsatz erzielt werden sollen.

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 neben der Technik Menschen mit Fachkenntnissen, Erfahrung und Beurteilungsvermögen, um komplexe Aufgaben zu bewältigen und Prozesse zu verstehen. So kann gemeinsam mit den richtigen Partnern, die über diese Kompetenzen verfügen, viel erreicht werden – zum Vorteil von Kunden, Mitarbeitern und Versicherern.

Unser Artikel ist im Themendossier der Versicherungsforen Leipzig erschienen. Das PDF können Sie hier herunterladen.