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Schadenregulierung in Versicherungen: KI von FNOL bis Dunkelverarbeitung

In der Schadenbearbeitung entscheidet sich, wie Kundinnen und Kunden ihren Versicherer wahrnehmen, und genau dort bietet KI viel Raum für Automatisierung. Das zweitägige Intensivseminar folgt einem Schaden von der Erstmeldung über Belegerkennung und Bewertung bis zur Dunkelverarbeitung und behandelt dabei OCR und IDP, Computer Vision, Reserveprognosen und Betrugsindikatoren. Es richtet sich an Schadenmanagement, Betriebsorganisation, IT und Projektleitungen. Am Ende steht ein priorisierter Maßnahmenplan, der KI-VO, DSGVO und die Erwartungen der BaFin berücksichtigt.

Für wen

Fach- und Führungskräfte aus Schadenmanagement, Betriebsorganisation und IT in Versicherungsunternehmen sowie Projektleitungen, die Automatisierung in der Schadenbearbeitung voranbringen.

KI-Intensivseminar · 2 Tage

Meldung, Belege, Bewertung und Regulierung automatisieren, ohne die Kontrolle abzugeben

Das nehmen Sie mit

  • Eine Einschätzung, wie weit Ihr Schadenprozess heute automatisiert ist und wo KI ansetzen kann
  • Ein Entwurf für eine Extraktionsstrecke, die Rechnungen, Gutachten und Formulare in Datensätze überführt
  • Erfahrung im Training und in der Bewertung eines einfachen Schadenklassifikationsmodells
  • Eskalationsregeln mit Vier-Augen-Kontrolle, die festlegen, wann ein Fall automatisch reguliert wird
  • Ein priorisierter Maßnahmenplan vom Piloten bis zum Regelbetrieb

Ablauf

  1. Teil 1

    Tag 1 – Modul 1 – Ausgangslage: Der Schadenprozess und sein Automatisierungsgrad

    • Weshalb die Schadenbearbeitung über die Kundenbindung entscheidet und dort besonders viel KI-Potenzial liegt
    • Stationen eines Schadens: von der Erstmeldung (FNOL, First Notice of Loss) bis zur Dunkelverarbeitung
    • Wo KI-Systeme heute bereits im Hintergrund an der Regulierung mitwirken
    • Marktüberblick: Anbieter und Lösungen für Versicherer in Deutschland, Österreich und der Schweiz
    • Standortbestimmung: den Automatisierungsgrad des eigenen Schadenprozesses einschätzen
  2. Teil 2

    Tag 1 – Modul 2 – Eingang: Meldungen und Belege maschinell erfassen

    • Schadenmeldungen per E-Mail, Telefon oder App inhaltlich auswerten und an die zuständige Stelle leiten
    • Dokumenten-KI mit OCR und IDP: Rechnungen, Gutachten und Formulare automatisch auslesen
    • Live-Demo: Ein ungeordneter Stapel Schadenbelege wird zum strukturierten Datensatz
    • Übung: Eine Extraktionsstrecke für Werkstattrechnungen, Sachverständigengutachten und Ähnliches entwerfen
    • Ursachen schwacher Erkennungsquoten und Maßnahmen, mit denen sich die Quote anheben lässt
  3. Teil 3

    Tag 1 – Modul 3 – Bewertung: Machine Learning für Schadenhöhe, Reserve und Betrug

    • Computer Vision schätzt Kfz- und Gebäudeschäden anhand von Fotos ein
    • Schadenhöhe und Reserve prognostizieren, noch bevor die Sachbearbeitung den Fall aufruft
    • Betrugsindikatoren als unauffälliges Warnsignal während der Regulierung
    • Übung: Ein einfaches Modell zur Klassifikation von Schäden trainieren und seine Güte beurteilen
    • Konfidenzwerte richtig deuten und aus dem Modellergebnis eine tragfähige Entscheidung ableiten
  4. Teil 4

    Tag 2 – Modul 4 – Dunkelverarbeitung: Automatische Regulierung mit klaren Grenzen

    • Kriterien, nach denen die KI einen Schaden allein regulieren darf, und Fälle, in denen ein Mensch entscheidet
    • Human-in-the-Loop: Eskalationsregeln und Vier-Augen-Kontrolle durchdacht gestalten
    • Die Automatisierungsquote schrittweise erhöhen, ohne dass die Qualität der Regulierung leidet
    • Anbindung an Bestandssysteme über BiPRO und GDV-Datensatz, ohne ein IT-Großprojekt aufzusetzen
  5. Teil 5

    Tag 2 – Modul 5 – Recht: KI-VO, DSGVO und Erklärbarkeit gegenüber der BaFin

    • KI-VO: wie Schadensysteme eingestuft werden und welche Dokumentationspflichten zentral sind
    • DSGVO im Schadenprozess: Gesundheitsdaten und weitere besondere Datenkategorien schützen
    • Erklärbarkeit gegenüber Versicherten und Aufsicht (BaFin): Transparenz als Grundlage für Vertrauen
  6. Teil 6

    Tag 2 – Modul 6 – Rollout: Vom Piloten zum Regelbetrieb

    • Rechenbeispiel: welchen Wert ein zusätzlicher Prozentpunkt Dunkelverarbeitung für das Haus hat
    • Fahrplan für Ihr Unternehmen: vom Pilotprojekt in den laufenden Betrieb
    • Abschluss: einen priorisierten Maßnahmenplan für die kommenden Monate aufstellen

VoraussetzungenVorausgesetzt wird ein Grundverständnis betrieblicher Abläufe in der Versicherungswirtschaft. Eigene Programmierarbeit fällt nicht an; erste Erfahrung mit Datenanalysen erleichtert die Übungen, wird aber nicht erwartet.

AbschlussTeilnahmezertifikat und digitales Badge

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