KI-Einsatz im Schadenmanagement

Mit den Herausforderungen in der Schadenversicherung haben wir uns in einem vorangegangenen Blogbeitrag bereits befasst. Jetzt geht es darum, wie Versicherer KI-Technologien strategisch nutzen können, um das Schadenmanagement zu verbessern. Schließlich ist KI und im Besonderen generative KI das Top-Technologiethema – auch in der Versicherungsbranche. Wie aus einer Studie der Unternehmensberatung Deloitte zusammen mit dem Insurtech Hub Munich von Dezember 2024 hervorgeht, sieht die Mehrheit der Versicherungsunternehmen im Schaden- und Vertragsmanagement das größte Potenzial von KI. „Fast jeder zweite Versicherer (47 Prozent) tätigt derzeit KI-Investitionen in diesen Bereichen“, heißt es. Als Haupttreiber für den KI-Einsatz gelten Effizienzsteigerungen und Kostensenkungen.

Schnelle und personalisierte Schadenregulierung mit Hilfe von KI

KI-Technologien wie z.B. Large Language Models (LLMs) revolutionieren die Schadenregulierung, indem sie nicht nur Prozesse End-to-End digitalisieren, sondern auch eine adaptive und intelligente Entscheidungsfindung ermöglichen. Durch den Einsatz von LLMs können Schadensfälle vollautomatisch analysiert und bewertet werden – mit einer flexiblen, kontextbezogenen Verarbeitung. Dabei kombinieren moderne Systeme natürliche Sprachverarbeitung mit strukturierten Datenquellen. Dank maschinellen Lernens lassen sich Schadenmeldungen in Echtzeit verstehen, kategorisieren, priorisieren und proaktiv bearbeiten. Manuelle Eingriffe durch Sachbearbeiter können reduziert werden, während komplexe oder strittige Fälle weiterhin durch menschliche Expertise überprüft werden. Bestenfalls kann der Schaden ganz ohne manuelle Eingriffe automatisch abgewickelt werden – schnell und unkompliziert.

Versicherer profitieren von optimierten Workflows, reduzierten Kosten und einer gesteigerten Effizienz. Gleichzeitig verbessert eine schnellere und personalisierte Schadenregulierung die Kundenzufriedenheit erheblich. Die Zukunft der Schadenabwicklung basiert auf intelligenten, lernfähigen Systemen, die sich flexibel an neue Anforderungen anpassen können und eine kundenorientierte Abwicklung ermöglichen.

Von der Dokumentenanalyse bis zur Entscheidungshilfe

KI-Anwendungen unterstützen konkret bei der Dokumentenanalyse und -klassifikation, Triagierung und Steuerung des Schadenfalls und können gegebenenfalls Entscheidungshilfen bieten. Auf Basis eines LLM werden die Eingangsdokumente analysiert, strukturierte Informationen extrahiert und mit zusätzlichen Informationen angereichert. Im Zusammenspiel mit guten Schadenprozessen ist dies der zentrale Hebel für die Automatisierung. Auf Basis der enthaltenen Informationen können Schadensfälle vollständig dunkel verarbeitet, Handwerker, Sachverständige oder Werkstätten in time beauftragt oder Spezialfälle zur Beurteilung an den richtigen Sachbearbeiter ausgesteuert werden. Dabei unterstützen KI-basierte Entscheidungshilfen die Sachbearbeiter bei der Frage, ob z.B. ein Gutachten eingeholt oder eine Regressprüfung eingeleitet werden soll.

Win-win-Situation im Schadenmanagement

Eine schnelle Schadenabwicklung und ein qualitativ hochwertiger 24/7-Service fördert nicht nur die Kundenzufriedenheit, sondern befreit zugleich die Sachbearbeiter von zeitraubenden Routineaufgaben. Immerhin verbringen Mitarbeiter im Kundenservice rund 35 Prozent ihrer Zeit damit, Informationen aus verschiedenen Versicherungsunterlagen zusammenzutragen, betont Christopher Freese, Leiter der Praxisgruppe Versicherungen bei der Boston Consulting Group (BCG), kürzlich in einem Interview. Die Entlastung der Sachbearbeiter mit Hilfe von KI spielt auch mit Blick auf den Fachkräftemangel und Bearbeitungsrückstände, die bei einigen Versicherern entstanden sind, eine wesentliche Rolle.

KI im Regressmanagement

Mit modernen Datenanalyse- und KI-Technologien können Schadenversicherer zudem das Regressmanagement effizienter nutzen. Durch die Analyse von strukturierten, aber vor allem auch unstrukturierten Daten wie E-Mails, Schadengutachten oder Handwerkerrechnungen, können Muster und Trends identifiziert werden, die auf mögliche Regressansprüche hinweisen. So können Versicherer potenzielle Regressfälle frühzeitig erkennen, genauer einschätzen und bessere Entscheidungen treffen.

KI in der Betrugserkennung

Wie aus einer Schätzung des GDV hervorgeht, beträgt der Schaden durch Versicherungsbetrug in der Schaden- und Unfallversicherung mehr als sechs Milliarden Euro pro Jahr. Der Anteil verdächtiger Schadenmeldungen liegt demnach bei etwa zehn Prozent. Um Versicherungsbetrug entgegenzutreten, nutzen inzwischen zahlreiche Versicherer KI-basierte Betrugserkennungssoftware, die riesige Datenmengen aus verschiedenen Quellen analysiert, um atypische Schadenmerkmale aufzuspüren. So kann z.B. mit Bildanalyse-Systemen festgestellt werden, ob Bilder von Schäden nachträglich manipuliert oder bereits zuvor in anderen Fällen verwendet wurden. Bei Ungereimtheiten oder Auffälligkeiten werden die Sachbearbeiter umgehend gewarnt.

Langfristiger Erfolg durch frühzeitige Investitionen in KI

Im Schadenmanagement können KI und Automatisierung Prozesse optimieren und beschleunigen, Sachbearbeiter entlasten und den Kundenservice deutlich verbessern. Das Innovationstempo mit Blick auf den Einsatz von KI-Technologien in diesem Bereich ist hoch. Wir verfolgen diesen Prozess mit größter Aufmerksamkeit und beschäftigen uns intensiv damit. Gemeinsam mit unseren Kunden arbeiten wir mit Nachdruck daran, KI-basierte Anwendungen für ein effizientes Schadenmanagement voranzutreiben. Denn nur Schadenversicherer, die frühzeitig in KI-Technologien investieren, werden langfristig und nachhaltig erfolgreich sein.