AUTOMATISIERTE RISIKOPRÜFUNG IM VERSICHERUNGSWESEN

Höhere Anzahl verarbeiteter Policen

Mit RPA, maschinellem Lernen (ML) und künstlicher Intelligenz (KI) lässt sich die Bearbeitungszeit durch den Wegfall sich wiederholender manueller Aufgaben verkürzen, was sich sichtbar auf die Reaktionszeit für Angebote und die Ausstellung von Policen auswirkt.

Größere Datensätze

Die Digitalisierung von Daten aus verschiedenen Quellen und die KI-Auswertung ermöglichen Big Data- und prädiktive Analysen. RPA-Bots können Hunderte von Datenquellen pro potenzieller Police durchsuchen und in Sekundenschnelle prüfen. Eine manuelle Risikoprüfung zur Ermittlung der Risikofaktoren des Antragstellers würde viel länger dauern.

Optimierte Workflows

Aggregieren und integrieren Sie Daten aus unterschiedlichen Quellen – von Papierdokumenten bis hin zu mehreren Legacy- und API-basierten digitalen Systemen – mithilfe automatisierter Prozesse. Mit Automation Co-Pilot können sich Sachbearbeiter beispielsweise von einem einzigen Bildschirm aus bei verschiedenen Systemen anmelden, was die Komplexität reduziert und ein besseres Zeitmanagement ermöglicht.

Weniger Fehler bei der Risikoprüfung

Überprüfen Sie jede Police anhand der Risikoprüfungsrichtlinien und erhalten Sie sofortige Warnmeldungen, wenn etwas nicht passt. Durch den Einsatz von RPA entgehen Ihnen weniger potenzielle Risiken, wenn Sie einen Antragsteller hinsichtlich des Risikos und der Policenangebote beurteilen.

Gesteigerte Mitarbeiterproduktivität

Durch die Automatisierung der einfacheren Aufgaben gewinnen Mitarbeiter Zeit und Ressourcen für ertragreichere Bereiche mit höherer Wertschöpfung. Tätigkeiten wie die Anpassung individueller Policen oder die Preisgestaltung und Verwaltung von Anträgen mit „mittlerem Risiko“ können in den Vordergrund rücken.

Erhöhte Kundenzufriedenheit

Mit Automation 360, Automation Co-Pilot, Document Automation und anderer RPA-Unterstützung können Ihre Callcenter-Mitarbeiter in Echtzeit auf einheitliche Versicherungsnehmerdaten im gesamten Unternehmen zugreifen. Viele Kundenanfragen, wie z. B. die Aktualisierung der Versicherungspolice, können durch intelligente Softwarebots mithilfe von maschinellem Lernen (ML) automatisch bearbeitet werden.