In Artikel 1 unserer Data Analytics-Reihe haben wir die Basics erklärt. In Artikel 2 sind wir auf einige der Herausforderungen im Schadenmanagement eingegangen, bei denen Data Analytics Abhilfe schaffen kann. Nun folgt ein Blick auf konkrete Anwendungsbeispiele von Data Analytics im Schadenmanagement.
Anwendungsbeispiele von Data Analytics im Schadenmanagement
Wie bereits ausgeführt, können Versicherer durch die Nutzung und Analyse von Daten wertvolle Erkenntnisse gewinnen, die es ihnen ermöglichen, Schadenfälle schneller, effizienter und mit stärkerem Fokus auf Kundenzufriedenheit zu bearbeiten. Dabei gibt es vielfältige konkrete Anwendungsmöglichkeiten, von denen wir im Folgenden einige näher ausführen.
Schadenprognose und Risikobewertung
Data Analytics kann bei der Schadenprognose und Risikobewertung helfen, indem es Muster in den Schadendaten identifiziert und somit Vorhersagen über zukünftige Schadenfälle ermöglicht. Dieser Use Case ist etwa in Form einer anschließenden Anpassung der Prämienhöhe bereits seit einer Zeit weit verbreitete und gängige Praxis in der aktuariellen Arbeit.
Schadenprävention
Data Analytics kann nicht nur bei der Risikobewertung, sondern auch im Rahmen einer daran anschließenden konkreten Schadenprävention zum Einsatz kommen. Hier können mit Blick auf die identifizierten Risikofaktoren Maßnahmen ergriffen werden, bevor es zu einem Schadenfall kommt. Ein konkretes Beispiel wäre an dieser Stelle die datenbasierte Identifizierung von Materialverschleiß, etwa bei Rohren, und folglich ein präventiver Eingriff, bevor ein Schaden entsteht.
Kostenoptimierung
Im Rahmen der Verarbeitung großer Datenmengen ist auch das Potenzial zur Kostenoptimierung zu nennen. Mehr Details, wie hier konkreter Mehrwert für Versicherer entstehen kann, gibt es in unserem Blogbeitrag zu dem Thema und auf der Produktseite unserer neuen Data Analytics-Lösung.
Prozessoptimierung durch maschinelle Entscheidungsfindung
Data Analytics kann bei der Verarbeitung großer Datenmengen helfen. Versicherer sammeln eine Vielzahl heterogener Daten aus verschiedenen Quellen. Die Auswertung dieser Daten kann dabei helfen, manuelle Tätigkeiten zu unterstützen und/oder Prozesse beziehungsweise Prozessschritte zu automatisieren.
Ein Beispiel ist die automatisierte OK-Prüfung von Belegen. Daran anschließen kann eine Dunkelverarbeitung von OK-Belegen, während NOK-Belege zur manuellen Nachprüfung ausgesteuert werden – mit einer datenbasierten Handlungsempfehlung an den Sachbearbeiter. So wird datenbasiert sowohl Kürzungspotenzial aufgedeckt als auch die Bearbeitungszeit gesenkt.
Allgemein kann die Automatisierung durch die Verarbeitung großer Datenmengen dabei helfen, die Anzahl manueller Prozessschritte und dadurch auch menschlicher Fehler zu minimieren – egal ob durch eine vollautomatisierte Bearbeitung oder einen Augmented Intelligence Ansatz, bei dem KI und Mensch eng zusammenarbeiten und voneinander lernen. Grundsätzlich ist jedoch zu beachten, dass Daten und die im Rahmen einer Analyse gewonnen Erkenntnisse zwar Voraussetzungen für anschließende Automatisierungsbemühungen sind, alleine allerdings nicht ausreichen. Hier sind immer auch technisch unterstützte Prozesse notwendig, um Automatisierungsvorhaben umzusetzen.
Identifikation von Betrugsfällen
Data Analytics hilft durch das Erkennen von ungewöhnlichen Mustern in den Schadendaten bereits vielerorts bei der Identifizierung von Betrugsfällen. Verdächtige Fälle können dann samt einem Hinweis zur detaillierten manuellen Prüfung ausgesteuert werden. Eucon bietet hier mit dem Claims Radar ein entsprechendes Produkt an.
Fazit
Insgesamt bietet die Nutzung von Data Analytics im Schadenmanagement zahlreiche Möglichkeiten, um Prozesse zu optimieren und Kosten zu senken. Die oben genannten Anwendungsmöglichkeiten sind nur einige Beispiele dafür, wie Versicherungsunternehmen von der Nutzung von Data Analytics profitieren können. Blickt man auf die rasanten Fortschritte in den Bereichen künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Big Data, ist damit zu rechnen, dass sich bereits in naher Zukunft weitere spannende Möglichkeiten eröffnen werden, Schadenfälle effektiv zu bearbeiten. Die Bedeutung von Data Analytics im Schadenmanagement wird definitiv weiter zunehmen.
Es ist und bleibt spannend, zu sehen, welche weiteren Use Cases sich durch die Weiterentwicklung von und die Anpassung an neue Technologien ergeben werden. Aus Eucon-Perspektive kann man ganz umgangssprachlich auf jeden Fall sagen: „Wir haben richtig Bock, die Entwicklungen in diesem Bereich als Daten-, Prozess-, und Digitalpionier weiter aktiv mitzugestalten!“
