Dunkelverarbeitung: Mit Digitalisierung die Effizienz in der Versicherungsbranche steigern

Unter der grauen Verarbeitung versteht man Prozesse, die teilautomatisiert sind. Mitarbeiter unterstützen diesen Prozess entweder manuell am Anfang, gegen Ende oder halten den Gesamtprozess am Laufen. Ein Beispiel hierfür ist das Erstellen und Versenden einer Rechnung oder das Sortieren des Posteingangs.

Die Dunkelverarbeitung basiert auf der Automatisierung und Digitalisierung von Prozessen. Der gesamte Prozess der Dunkelverarbeitung umfasst dabei die Schritte der Sammlung, Aufbereitung, Analyse, Modellierung sowie Überwachung und Überprüfung von Prozessen und Daten. Im Detail funktioniert die Automatisierung folgendermaßen:

Der erste Schritt besteht darin, große Mengen an Daten zu sammeln, die für die Analyse verwendet werden sollen. Dies beinhaltet Daten aus verschiedenen Quellen wie Kundendaten, Transaktionsdaten, Schadensdaten usw. Im nächsten Schritt, der Aufbereitung, müssen die Daten in einer Weise bereitgestellt werden, die sicherstellt, dass sie analysiert werden können.

Im dritten Schritt kann dann die Analyse erfolgen. Basierend auf künstlicher Intelligenz und Machine Learning können bei der Dunkelverarbeitung Algorithmen und Modelle verwendet werden, um Daten zu analysieren und Prognosen zu erstellen. KI-Algorithmen erkennen versteckte Muster und Beziehungen. Im vorletzten Schritt erfolgt die Modellierung der Daten. Dies ist ein wichtiger Vorgang und hilft dem KI-basierten Prozess Vorhersagen und Entscheidungen auf der Grundlage der erkannten Muster zu treffen. Der letzte Schritt besteht in der Überwachung und Überprüfung. Der finale Schritt der Dunkelverarbeitung dient somit als Sicherheitsvorkehrung, dass die vorhandenen Informationen zuverlässig und relevant sind.

Der große Vorteil dieses Prozesses ist, dass er sich fortlaufend selbst verbessert. Je mehr neue Daten hinzugefügt und je mehr Automatisierungen entwickelt werden, desto leistungsfähigere Ergebnisse können mit der Dunkelverarbeitung erzielt werden.

Die Dunkelverarbeitung wird in verschiedenen Branchen zu unterschiedlichen Zwecken eingesetzt. Neben allgemeinen Aufgaben, wie der Verarbeitung von großen Datenmengen oder der Analyse, wird sie bei Versicherungsunternehmen für diese spezifischen Aufgaben eingesetzt:

• Process Automation: Diese kann die digitale Transformation in Unternehmen unterstützen – beispielsweise bei der Überprüfung von Routineaufgaben wie Ansprüchen und der Bearbeitung von Policen.
• Schadensbewertung: Der automatisierte Schaden-Prozesse unterstützen Mitarbeiter bei der Bewertung von Schäden und der Bestimmung von Schadensbeträgen.
• Betrugserkennung: Setzt man die Prozessautomatisierung bei der Erkennung von Versicherungsbetrug ein, können falsche oder übertriebene Ansprüche schneller identifiziert werden.
• Kundenanalyse: Die Dunkelverarbeitung kann ebenfalls bei der Analyse von Kundendaten und Verhaltensmustern verwendet werden, um den Kundenservice zu verbessern.
• Personalisierte Angebote: Basierend auf den Bedürfnissen und Verhaltensmustern von Kunden, kann die Automatisierung für die Personalisierung von Versicherungsangeboten für Kunden verwendet werden.

Dies sind nur einige der typischen Aufgaben, bei denen Dunkelverarbeitung in der Versicherungsbranche eingesetzt werden kann. Dank der künstlichen Intelligenz lassen sich viele komplexe Geschäftsabläufe automatisieren, die zuvor nur schwer als digitaler Prozess realisierbar waren.

Vielfältige Einsatzmöglichkeiten bringen auch viele Vorteile mit sich. Zu diesen Vorteilen zählen unter anderem:

• Zeitersparnis: Zeitaufwändige Prozesse lassen sich effizient automatisieren, wodurch Anwender Zeit sparen und sich wichtigeren Aufgaben widmen können, wie etwa dem Kundenkontakt.
• Steigerung der Effizienz: Die Automatisierung ermöglicht es, Daten schneller und genauer zu verarbeiten, was die Effizienz von Prozessen erhöht und schnellere Entscheidungen ermöglicht. Auch unstrukturierte Daten stellen kein Problem dar.
• Kosteneinsparungen: Die Prozessautomatisierung ermöglicht neben der Effizienzsteigerung auch die Einsparung von Kosten der manuellen Bearbeitung.
• Fehlerminimierung und Qualitätssteigerung: Durch den Einsatz von Dunkelverarbeitung werden Fehler durch menschliche Sachbearbeiter reduziert, die bei manuellen Prozessen auftreten können.
• Skalierbarkeit: Da man mit dem intelligenten System große Mengen an Daten effizient und schnell bearbeiten kann, erhalten Unternehmen die Möglichkeit, ihre Geschäftstätigkeit zu skalieren.
• Erhöhter Datenschutz: Dunkelverarbeitung kann dazu beitragen, die Privatsphäre von Benutzern zu schützen, indem sensible Informationen automatisch verarbeitet und geschützt werden, ohne dass der Anwender direkten Zugriff hat.
• Verbesserter Kundenservice: Weniger Fehler, verkürzte Antwortzeiten sowie mehr Zeit für einen persönlichen Kundenkontakt verbessern den Kundenservice und sorgen für mehr zufriedene Kunden.

Trotz der vielen Vorteile ist der maschinelle Prozess noch nicht komplett ausgereift. Daher ergeben sich folgende Herausforderungen:

• Mögliche Fehlinterpretationen: Die Automatisierung basiert auf Algorithmen, die auf Daten trainiert werden. Fehlinterpretationen und falsche Ergebnisse können bei fehlerhaften oder unvollständigen Informationen entstehen.
• Nachvollziehbarkeit und Transparenz: Da der automatisierte Prozess im Hintergrund abläuft, gestaltet es sich schwierig, die genauen Schritte nachzuvollziehen, die zu einem bestimmten Ergebnis geführt haben. Dies kann dazu führen, dass Entscheidungen infrage gestellt werden und das Vertrauen in die Technologie beeinträchtigt wird.
• Vorbereitung der Mitarbeiter: Das Unternehmen muss gewisse digitale Standards besitzen, um die Dunkelverarbeitung und andere automatisierte Prozesse umsetzen zu können.

In der Versicherungsbranche gibt es mehrere aktuelle Trends im Bereich der Dunkelverarbeitung. Ein Trend ist die Verwendung von Predictive Analytics. Unter Predictive Analytics versteht man die Nutzung von KI, um Vorhersagen über künftige Trends und Märkte zu treffen. Dies hilft Versicherern bessere Geschäftsentscheidungen in der Zukunft zu treffen. Außerdem kann man die Dunkelverarbeitung nutzen, um personalisierte Angebote und Produkte für Kunden zu entwickeln, die den individuellen Bedürfnissen entsprechen. Des Weiteren lässt sie sich zur Effizienzsteigerung bei der Schadensregulierung einsetzen. Der Prozess wird in diesem Bereich angewendet, um schnellere Entscheidungen zu treffen und Fehler zu minimieren. Die Dunkelverarbeitung kann hier unterstützen, den Schadenregulierungsprozess zu beschleunigen und zu verbessern. Ein weiterer Trend liegt in der Betrugserkennung. Hier kann man die Automatisierung nutzen, um verdächtige Muster und Trends zu identifizieren und Betrug zu erkennen und zu verhindern.

Diese Beispiele zeigen, dass die Dunkelverarbeitung in der Versicherungsbranche zur Steigerung der Effizienz, Verbesserung der Kundenerfahrung und Verhinderung von Betrug beitragen kann.

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