Die Schadensbearbeitung in der Versicherungsbranche ist oft zeitaufwendig und datenintensiv. Meena Ganesh, Senior Product Marketing Manager bei Box AI, zeigt, wie KI-Agenten Prozesse automatisieren, Fehler reduzieren und die Kommunikation mit externen Dienstleistern optimieren – und warum sie für die Zukunft der Schadenregulierung unverzichtbar werden.
Die Bearbeitung von Schadensfällen ist eine der zeitintensivsten und datengetriebensten Aufgaben in der Versicherungsbranche. Die Einführung von KI-Agenten verspricht hier einen entscheidenden Wandel: Die Prozesse werden effizienter, transparenter und schneller. Doch wie genau können KI-Agenten die Schadensbearbeitung optimieren?
Schadensmeldungen bringen oft eine Flut unstrukturierter Daten mit sich – von eingereichten Fotos über Dokumente bis hin zu Kundenbeschreibungen. Diese Daten müssen geprüft, eingeordnet und verarbeitet werden. In traditionellen Prozessen führt dies zu hohen Bearbeitungszeiten, da viele Aufgaben manuell erledigt werden müssen.
Einsatzmöglichkeiten von KI-Agenten in der Schadensbearbeitung
KI-Agenten können allerdings einen Großteil der Arbeit übernehmen und Lösungen für verschiedene Phasen der Schadensbearbeitung anbieten:
- Analyse der Schadensmeldung: Sobald ein Kunde eine Schadensmeldung einreicht, kann der KI-Agent automatisch prüfen, ob alle notwendigen Unterlagen vorliegen. Er analysiert eingereichte Fotos und Textdokumente und erkennt, welche Informationen fehlen, um den Fall vollständig zu bearbeiten.
- Automatisierte Schadensbewertung: Mithilfe von Bildanalysemodulen kann der KI-Agent Schäden auf Fotos erkennen und eine erste Einschätzung der Reparaturkosten abgeben. Beispielsweise kann er Beschädigungen an Karosserieteilen identifizieren und mit Daten früherer Fälle vergleichen, um präzisere Schätzungen zu liefern.
- Erstellung von Formularen und Berichten : Der KI-Agent kann auf der Grundlage der Metadaten und der Analyse eines Bildes relevante Formulare automatisch ausfüllen und neue erstellen. Anschließend kann er einen Berichtsentwurf erstellen, den Mitarbeitende weiterverarbeiten können. Diese agentengestützte Routine reduziert die Anzahl der Schritte und den Zeitaufwand für die Erstellung eines Schadensberichts deutlich.
- Effiziente Kommunikation mit externen Dienstleistern : Um die Produktivität über das eigentliche Unternehmen hinaus zu steigern, können fortschrittliche KI-Agenten auch effektiv mit anderen Agenten in anderen Unternehmen zusammenarbeiten, z. B. mit Partnern wie Reparaturwerkstätten. Stellen Sie sich mehrere Agenten vor, z. B. den „KI-Schadensagenten“ und den „Mechaniker-Agenten“ - diese können sich gemeinsam abstimmen, sich auf eine genauere Schätzung der Reparaturkosten einigen und einen Zeitplan dafür erstellen.
Ein:e Versicherungsnehmer:in reicht nach einem Unfall ein Foto des beschädigten Fahrzeugs ein. Der KI-Agent analysiert das Bild und erkennt, dass der Stoßfänger beschädigt ist. Basierend auf historischen Daten ähnlicher Fälle gibt er eine Reparaturkostenschätzung ab und füllt die entsprechenden Formulare aus. Der oder die Sachbearbeiter:in erhält dann einen Berichtsentwurf mit einer Zusammenfassung aller relevanten Informationen zur abschließenden Prüfung. Was früher Wochen dauerte, benötigt nun nur noch wenige Tage oder sogar Stunden.
Effizienz, Präzision und Skalierbarkeit in der Schadensbearbeitung
KI-Agenten optimieren den gesamten Bearbeitungsprozess, indem sie Routineaufgaben wie die Dokumentenprüfung und Berichtserstellung in Sekunden durchführen. Dadurch werden Mitarbeitende entlastet und können sich auf anspruchsvolle Fälle konzentrieren, die mehr Fachwissen erfordern. Standardisierte Workflows und validierte Daten minimieren zudem Fehler und sorgen für eine höhere Prozessqualität mit weniger Korrekturschleifen.
Ein weiterer Vorteil ist ihre Skalierbarkeit: KI-Agenten passen sich an steigende Fallzahlen an und lernen kontinuierlich aus neuen Daten, ohne zusätzliche Ressourcen zu beanspruchen. Dies macht sie besonders wertvoll in Situationen, in denen Versicherungsunternehmen flexibel und schnell agieren müssen, wie etwa nach Naturkatastrophen.
Die Einhaltung von Compliance, Regulierungen und Standards im Blick behalten
KI-Agenten in der Versicherungsbranche können eine zentrale Rolle bei der Einhaltung regulatorischer Standards in der jeweiligen Region spielen. Diese spezialisierten Systeme können so konzipiert sein, dass sie spezifische Compliance-Anforderungen verstehen. Dadurch gewährleisten sie, dass alle Prozesse den lokalen Vorschriften und den Best Practices der Branche entsprechen. Durch die Automatisierung von Routineaufgaben wie der Prüfung von Dokumenten, der Analyse von Daten und der Erstellung von Berichten reduzieren KI-Agenten das Risiko menschlicher Fehler und erhöhen die Präzision bei compliance-relevanten Tätigkeiten.
Zusätzlich ermöglichen sie Echtzeit-Audits und liefern wertvolle Einblicke in die Einhaltung von Vorschriften. Dies fördert Transparenz und Rechenschaftspflicht, während Unternehmen komplexe regulatorische Vorgaben einfacher bewältigen können. Darüber hinaus stärken sie das Vertrauen von Kunden und Stakeholdern, indem sie ein Engagement für hohe Governance-Standards und operative Integrität demonstrieren.
Mit der wachsenden Verbreitung von KI-Agenten wird es jedoch immer wichtiger, Sicherheits- und Berechtigungsfragen sorgfältig zu adressieren. Systeme mit sicherer Retrieval-Augmented-Generation (RAG) garantieren, dass KI ausschließlich auf autorisierte Inhalte zugreift und nur relevante Antworten generiert, während sie gleichzeitig den Schutz von Inhalten und Benutzerrechten sicherstellen.
Die Partnerschaft von Schadenregulierung und KI: Ein neues Kapitel für die Prozessoptimierung
KI-Agenten sind nicht dazu da, ganze Abteilungen von Mitarbeitenden zu ersetzen. Vielmehr fungieren sie als intelligente und proaktive Helfer, die lästige Aufgaben automatisieren und verborgene Erkenntnisse aufdecken.
KI-Agenten ermöglichen es Versicherungsunternehmen, sich eine zukunftssichere Position in einem wettbewerbsintensiven Markt zu sichern. Sie gehen über eine einfache Prozessautomatisierung hinaus, indem sie intelligente Entscheidungen treffen und Arbeitsabläufe dynamisch anpassen. Dadurch steigern sie nicht nur die Effizienz, sondern ermöglichen auch einen proaktiven Kundenservice und schnellere Lösungen - ein wesentlicher Wettbewerbsvorteil in einer Branche, die zunehmend auf intelligente Technologien angewiesen ist.