KI im Inputmanagement steigert die Dunkelverarbeitung auf 95 Prozent

Mit Künstlicher Intelligenz hat eine Versicherung ihren zentralen Posteingang fast vollständig automatisiert. Rund 95 Prozent aller Dokumente werden nun korrekt klassifiziert. Das Volumen der Nachbearbeitung sinkt um knapp 20 Prozent.

KI im Inputmanagement
©AndreyPopov | istockphoto.com

KI im Inputmanagement: Mit dem Cognitive Classifier von Insiders Technologies analysiert und klassifiziert die Versicherungsgruppe Badische Versicherungen BGV eingehende Dokumente auf Basis Künstlicher Intelligenz. Die Automatisierung im zentralen Posteingang haben die Versicherer dabei um rund zehn Prozentpunkte gesteigert.

Mehr als 650.000 Dokumente verarbeitet der zentrale Posteingang der Badischen Versicherungen jährlich. An regulären Arbeitstagen sind es rund 3.000 Vorgänge, in saisonalen Spitzen deutlich mehr. Von Schadensmeldungen über Vertragsänderungen und Kündigungen bis zu individuellen Anliegen unterscheidet die Versicherungsgruppe rund 110 Geschäftsvorfälle, die zuverlässig erkannt und in den richtigen Fachprozess überführt werden müssen. Je heterogener die Eingänge, desto anspruchsvoller ist ihre Zuordnung.

Wie KI im Inputmanagement Text- und Bildanalyse kombiniert

Mit der Digitalisierung hat sich die Struktur der Eingangsdokumente deutlich verändert. Unterschiedliche Layouts, variierende Textmengen, eingebettete Bilder oder Anhänge erhöhen die Komplexität der Klassifikation. Gleichzeitig bleiben regulatorische Anforderungen, Service Level Agreements und interne Qualitätsstandards unverändert hoch.

Der Cognitive Classifier, eine Komponente der OmnIA Plattform von Insider Technologies, analysiert Dokumente daher ganzheitlich. Neben dem Text wertet das Tool auch visuelle und strukturelle Merkmale sowie Bilder aus. So werden Geschäftsvorfälle kontextsensitiv erkannt und konsistent den richtigen Prozessen zugeordnet. Die Dunkelverarbeitungsquote im zentralen Posteingang steigt mit dieser Technologie auf 95 Prozent. Folgeprozesse lassen sich früher und strukturierter anstoßen als bisher. Manuelle Eingriffe konzentrieren sich auf Ausnahmefälle.

 

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Doppelte Produktivität in der Nachbearbeitung

Im Tagesgeschäft wirkt die höhere Automatisierungsquote sofort. Rund 95 von 100 Eingangsdokumenten werden in der Dunkelverarbeitung korrekt vorklassifiziert und die relevanten Daten richtig extrahiert. In die Nachbearbeitung gelangen vor allem unsichere oder außergewöhnliche Fälle. Dort prüfen die Mitarbeiter meist lediglich ein bereits belastbares Ergebnis und bestätigen es. Bisher mussten sie den Vorgang vollständig neu analysieren. Das Volumen der manuell nachzubearbeitenden Vorgänge sinkt um knapp 20 Prozent, während die Durchlaufzeiten auch in Hochlastphasen stabil bleiben.

„Der Cognitive Classifier ist ein bedeutender Schritt in unserer langjährigen Zusammenarbeit mit Insiders Technologies“, berichtet Sören Hauser, Teamleiter Inputmanagement bei den Badischen Versicherungen. „Wir integrieren damit Künstliche Intelligenz schrittweise in unsere bestehenden Systeme. Das reduziert Klärungsaufwand und hat unsere Produktivität in der Nachbearbeitung nahezu verdoppelt.“

Künstliche Intelligenz als strategischer Baustein

Für die Badischen Versicherungen ist der Cognitive Classifier Teil einer langfristig angelegten Automatisierungsstrategie. Die Komponente fügt sich in die bestehende Systemlandschaft ein und ging selbst während der arbeitsintensiven Jahresrechnung erfolgreich in den Produktivbetrieb über.

„Der Posteingang einer Versicherungsgruppe ist heute sehr heterogen“, erläutert Christian Bokelmann, Head of Sales Unit Insurance bei Insiders Technologies. „Bei den Badischen Versicherungen sind rund 110 Geschäftsvorfälle zu unterscheiden, und ein Teil der relevanten Merkmale liegt in Layout, Struktur oder eingebetteten Bildern statt im Text. Die OmnIA Plattform kombiniert deshalb unterschiedliche Methoden zur Dokumentenanalyse. Unsere Kunden erhöhen damit den Grad ihrer Automatisierung und gewährleisten gleichzeitig Prozessstabilität und regulatorische Sicherheit.“

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