Automatisierung in der Versicherungsbranche: 34% genauere Preisgestaltung & Underwriting

.NET

Business-Analyse

Datenanalyse

Datenmanagement (DMS)

DevOps

Versicherung

OCR

RPA

Innowise hat RPA implementiert, um die Bearbeitung von Ansprüchen, Underwriting, Preisgestaltung, Betrugserkennung, Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und mehr zu automatisieren.

Der Kunde

Branche

Versicherung

Region

Kunde seit

2023

Unser Kunde bietet ein breit gefächertes Portfolio an Versicherungsleistungen, darunter Kfz-, Sach- und Unfall-, Lebens- und Gewerbeversicherungen. Das Unternehmen hat sich zu einem vertrauenswürdigen Namen im Versicherungsbereich entwickelt und bietet eine breite Palette von Lösungen an, die auf die vielseitigen Bedürfnisse von Privatpersonen und Unternehmen zugeschnitten sind.

Detaillierte Informationen über den Kunden können aufgrund der Bestimmungen des NDA nicht veröffentlicht werden.

Herausforderung

Manuelle Anfragebearbeitung von Versicherungsnehmern führte zu zahlreichen Fehlern

Unser Kunde hatte erhebliche Probleme mit der Automatisierung des Versicherungswesens und meldete zahlreiche Fehler bei der Bearbeitung von Anfragen der Versicherungsnehmer, der manuellen Schadensregistrierung, der Risikobewertung und der Policenverwaltung. Das Hauptproblem bestand darin, dass die Arbeit sehr arbeitsintensiv war und die Kundenmanager Informationen aus verschiedenen Quellen sammeln und überprüfen mussten, wobei sie sich häufig in einem Stapel von Papieren verzettelten. Zu diesen Quellen gehörten Polizeiberichte für Kfz-Versicherungsansprüche, Fotos von beschädigten Fahrzeugen oder Gepäckstücken für Reiseversicherungen und Krankenakten für Lebensversicherungsansprüche. Dies führte häufig zu Verzögerungen, Ineffizienz und einem erhöhten Risiko, dass betrügerische Ansprüche durch die Maschen schlüpfen.

Daher wandte sich der Kunde an uns in der Erwartung, die Schadenbearbeitung zu rationalisieren, die Betrugserkennung zu verbessern, das Underwriting und die Preisgestaltung zu optimieren, die Policenverwaltung zu automatisieren, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zu gewährleisten und die Fähigkeit zu verbessern, schnell auf Kundenanfragen zu reagieren.

Lösung

RPA für Schadenerfassung, Underwriting und Preisgestaltung

Auf Grundlage der Analyse von Arbeitsabläufen des Kunden haben wir eine RPA-Lösung entwickelt, die den gesamten Versicherungsprozess automatisiert. Von der Schadensregistrierung bis zur Beantwortung von Anfragen haben unsere Spezialisten auch die Möglichkeiten zur Betrugserkennung deutlich verbessert.

Registrierung von Ansprüchen

Unser erster Schwerpunkt war die Automatisierung der Schadenserfassung und -bearbeitung bei gleichzeitiger Verbesserung der Betrugserkennung, denn diese Prozesse sind das Herzstück eines Versicherungsunternehmens. Auf der Grundlage unserer Erfahrung implementierten unsere talentierten RPA-Entwickler fortschrittliche Algorithmen zur Datenextraktion, die auf modernster OCR-Technologie (Optical Character Recognition) basieren. Damit wurden relevante versicherungsrelevante Informationen aus verschiedenen Quellen abgerufen, darunter Polizeiberichte, Fotos von beschädigten Fahrzeugen, Texte aus Krankenakten usw. Sobald OCR die Informationen verarbeitet hat, verwendet die Software KI-gesteuerte Algorithmen , um die Richtigkeit und Vollständigkeit der Daten zu überprüfen und Unstimmigkeiten oder potenzielle Probleme zu markieren.

Anschließend konsolidierten unsere Spezialisten die unterschiedlichen Datensätze über ein zentrales Repository, das das Risiko von Datenredundanz und -inkonsistenz minimierte. Auf diese Weise wurden fragmentierte Informationen in verwertbare Erkenntnisse umgewandelt und das Risiko einer fehlerhaften Antragsbearbeitung deutlich reduziert.

Underwriting und Preisgestaltung

Mithilfe von Datenintegrationstools ist es jetzt möglich, Daten aus externen und internen Quellen zu sammeln, um die mit der Versicherung von Personen und Vermögenswerten verbundenen Risiken zu bewerten und zu analysieren. Dort führten wir fortschrittliche Analysetools ein, die speziell für das Underwriting von Versicherungen entwickelt wurden und historische Daten analysierten, um Einblicke in frühere Schadensfälle, Verluste und Risikomuster zu erhalten. Dieser Schritt stellte sicher, dass Underwriting-Entscheidungen auf einem umfassenden Verständnis des Risikoprofils des Kunden beruhten.

Zur Berechnung der Prämien und zur Planung der Einnahmeströme haben wir KI-gesteuerte Preisoptionen integriert, die auf historischen Kundenschäden und anderen Risikofaktoren basieren. Unsere Modelle des maschinellen Lernens analysierten Daten, um die am besten geeignete Preisgestaltung zu ermitteln und sicherzustellen, dass die Preisstrategien der Versicherungsnehmer mit ihrer Risikobereitschaft und Marktpositionierung übereinstimmen.

Automatisierung der Abrechnung

Wir haben RPA nicht nur direkt für die Schadenbearbeitung, das Underwriting und die Preisgestaltung eingeführt, sondern auch zur Rationalisierung von Transaktionsaufgaben, einschließlich Buchhaltung, Abrechnung, Risikoerfassung, Kreditkontrolle, Steuern und anderen. Unsere Softwareingenieure beschleunigten zuvor repetitive, regelbasierte und zeitaufwändige Aufgaben durch RPA-Bots, die bei der Bearbeitung und Automatisierung von Abrechnungen eine wichtige Rolle spielten. Sie berechneten Abrechnungsbeträge auf der Grundlage der Vertragsbedingungen, leiteten Zahlungsprozesse ein und aktualisierten die Vertragsdatensätze, um diese Transaktionen widerzuspiegeln, wodurch der Abrechnungsprozess beschleunigt und Fehler minimiert wurden.

Wir implementierten RPA zur Unterstützung der Versicherungskontrolle durch die Überwachung von Prämien und Gebühren, die Generierung von Warnmeldungen bei Verstößen und das Einfrieren von Policentransaktionen bei Überschreitung von Kreditlimits.

Betrugserkennung

Um Muster und Anomalien zu erkennen, die auf betrügerische Aktivitäten hindeuten, stattete unser Projektteam die RPA-Bots mit Funktionen für maschinelles Lernen aus, die eingehende Daten, einschließlich Versicherungsanträge und Ansprüche, analysierten. Die RPA-Bots verglichen aktuelle Ansprüche mit historischen Daten und fanden verdächtige oder unzulässige Punkte. Alle Ungereimtheiten oder Abweichungen von historischen Trends wurden sofort an die zuständigen Spezialisten weitergeleitet. Diese wiederum lösten sofortige Warnungen aus, um Untersuchungen einzuleiten und geeignete Maßnahmen zu ergreifen.

Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen

Nicht zuletzt nutzten unsere erfahrenen Spezialisten RPA, um umfassende Compliance-Prüfungen durchzuführen. Wir haben Bots programmiert, um zu überprüfen, ob jede Police und jeder Kunde die Branchenvorschriften einhält, einschließlich Versicherungsbedingungen, Kundendaten und Finanztransaktionen. Dazu gehörte auch die Überprüfung der Authentizität der vom Kunden zur Verfügung gestellten Informationen anhand vertrauenswürdiger externer Quellen. So überprüften die RPA-Bots beispielsweise die Richtigkeit der persönlichen Ausweisdokumente und Finanzunterlagen und stellten sicher, dass das Kundenprofil mit den angegebenen Informationen übereinstimmt.

Unser Projektteam setzte die Vorschriften zur Datensicherheit und zum Datenschutz durch. Wir überwachten und sicherten sensible Kundendaten durch Zugriffskontrolle, Verschlüsselung und die Einhaltung von Datenschutzgesetzen wie GDPR und garantierten so einen angemessenen Schutz vor Verstößen.

Technologien

RPA

.NET, C#, Entity Framework, UiPath Studio, UiPath Data Service, UiPath Document Understanding, UiPath Test Suite, UiPath Automation Hub, UiPath Insights

Prozess

Während des gesamten Entwicklungsprozesses hielt sich unser Team an die agile Methodik, um Flexibilität und Kundenbeteiligung zu gewährleisten. Das Projekt wurde in dreiwöchige Sprints unterteilt, die jeweils spezifische und messbare Ergebnisse und Zwischenkontrollen enthielten.

Wir begannen mit einer gründlichen Analyse der bestehenden Prozesse, Probleme und Anforderungen des Kunden. Innowise's Business-Analysten arbeiteten mit den wichtigsten Interessengruppen zusammen, um klare Ziele für die RPA-Lösung festzulegen. Sie legten spezifische Aufgaben und Prozesse fest, die innerhalb des Versicherungsbetriebs automatisiert werden mussten, wie z. B. Schadenbearbeitung, Underwriting, Compliance-Prüfungen und mehr. Am Ende dieser Phase erstellten wir ein Dokument mit Vision und Umfang, in dem die Ziele und der Umfang des Projekts beschrieben wurden.

Auf der Grundlage der Analyse erstellten unsere Spezialisten detaillierte Flussdiagramme und Prozessdiagramme, um die an der Automatisierung beteiligten Schritte abzubilden, die als Grundlage für RPA-Workflows dienen. Anschließend entwickelten unsere versierten Ingenieure RPA-Bots gemäß den definierten Regeln und der Logik, um bestimmte Aufgaben innerhalb der Versicherungsprozesse auszuführen.

Unsere QA-Spezialisten führten strenge Tests durch, um sicherzustellen, dass die Bots Aufgaben genau und effizient ausführen, und prüfte sie auf Konformität und Ausnahmebehandlung.

Derzeit überwacht unser Projektteam kontinuierlich die Leistung der RPA-Lösung, behebt etwaige Probleme umgehend und pflegt die Bots, um Änderungen an Prozessen oder Vorschriften Rechnung zu tragen.

Team

RPA-Entwickler

RPA-Business-Analyst

Lösungsarchitekt

UiPath Orchestrator Administrator

UiPath Geschäftsprozess-Analyst

RPA-Infrastruktur-Ingenieur

UiPath QA Ingenieur

RPA-Projektleiter

RPA CoE-Manager

RPA Support Analyst

Ergebnisse

27% schnellere Schadensregistrierung mit der Software zur Automatisierung von Versicherungen

Innowise hat eine leistungsstarke Lösung zur Automatisierung von Roboterprozessen für die Versicherungsbranche entwickelt, die den Kunden bei der Bearbeitung von Schadensfällen, beim Underwriting, bei der Preisgestaltung, Betrugserkennung, Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und vielem mehr unterstützt. Bevor sich der Kunde an Innowise wandte, kämpfte er mit schwerfälligen, manuellen Vorgängen, die anfällig für Fehler und Fehlberechnungen waren. Von nun an kann er von RPA-Bots profitieren, die mit ML gestärkt werden und papierintensive Versicherungsverfahren vereinfachen, so dass sich die Manager auf kompliziertere und nicht triviale Aktivitäten konzentrieren können.

Durch die Arbeit unseres Projektteams konnten wir eine hochentwickelte RPA-Lösung bereitstellen, die die betriebliche Effizienz des Kunden in vielen Bereichen verbesserte, von verbesserter Genauigkeit und Sicherheit bis hin zu schnellerer Schadensbearbeitung und erhöhter Geschäftskontinuität.

Projektdauer

Juni 2023 - Fortlaufend

27%

schnellere Anmeldung von Ansprüchen

34%

präzisere Preisgestaltung und Underwriting

Kontaktieren Sie uns!

Buchen Sie einen Anruf oder füllen Sie das Formular unten aus und wir melden uns bei Ihnen, sobald wir Ihre Anfrage bearbeitet haben.

Name

Unternehmen

E-Mail

Telefon

Nachricht Bitte fügen Sie Projektdetails, Dauer, Technologie-Stack, benötigte IT-Experten und andere Infos bei.

Bitte fügen Sie Projektdetails, Dauer, Technologie-Stack, benötigte IT-Experten
und andere Infos bei.

Hängen Sie nach Bedarf zusätzliche Dokumente an.

Datei hochladen

Sie können bis zu 1 Datei von insgesamt 2 MB anhängen. Gültige Dateien: pdf, jpg, jpeg, png

Bitte beachten Sie, dass Innowise mit dem Anklicken der Schaltfläche 'Senden' Ihre persönlichen Daten nach der Datenschutzrichtlinie verarbeiten wird, um Ihnen die gewünschten Informationen zukommen zu lassen.

Wie geht es weiter?

Sobald wir Ihre Anfrage erhalten und bearbeitet haben, werden wir uns mit Ihnen in Verbindung setzen, um Ihre Projektanforderungen zu besprechen und eine NDA für die Vertraulichkeit der Informationen zu unterzeichnen.

Nach der Prüfung der Anforderungen erstellen unsere Analysten und Entwickler einen Projektvorschlag, der Arbeitsumfang, Teamgröße, Zeit- und Kostenschätzung enthält.

Wir vereinbaren einen Termin mit Ihnen, um das Angebot zu besprechen und eine Vereinbarung zu treffen.

Wir unterzeichnen einen Vertrag und beginnen umgehend mit der Arbeit an Ihrem Projekt.

Automatisierung in der Versicherungsbranche: 34% genauere Preisgestaltung & Underwriting

Der Kunde

Herausforderung

Manuelle Anfragebearbeitung von Versicherungsnehmern führte zu zahlreichen Fehlern

Lösung