KI-gestützte Schaden und Antragsplattform im Webumfeld
Die Herausforderung
Versicherungsunternehmen stehen unter hohem Druck, Schaden- und Antragsprozesse schneller, effizienter und gleichzeitig regelkonform abzuwickeln. Steigende Schadenvolumina, komplexe Policenlogiken und zunehmende Betrugsrisiken treffen auf historisch gewachsene IT-Systeme und stark fragmentierte Prozesslandschaften.
Klassische regelbasierte Systeme stoßen dabei an ihre Grenzen:
Fallklassifizierungen sind unflexibel, Fraud-Muster werden zu spät erkannt und manuelle Prüfprozesse verursachen hohe Durchlaufzeiten und Kosten. Gleichzeitig steigen die regulatorischen Anforderungen an Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Auditierbarkeit KI-gestützter Entscheidungen.
KONTROLLIERTE KI. SKALIERBARER WERT.
Entwicklung einer mehrstufigen, KI-gestützten Antrags- und Schadenplattform zur intelligenten Fallklassifizierung, Priorisierung und Unterstützung der Sachbearbeitung. Die Plattform kombiniert automatisierte Vorverarbeitung mit KI-basierter Entscheidungsunterstützung und ist nahtlos in bestehende Versicherungs-Kernsysteme integriert. Ziel ist eine schnellere, konsistente und kontrollierbare Bearbeitung von Anträgen und Schadenfällen.
Die Lösung wurde als cloud-native, containerisierte Plattform umgesetzt und auf Kubernetes betrieben. Eingehende Antrags- und Schadendaten werden automatisiert erfasst, klassifiziert und angereichert. KI-Modelle analysieren strukturierte und unstrukturierte Daten, erkennen Auffälligkeiten und liefern kontextbezogene Entscheidungshilfen für die Sachbearbeitung. Alle KI-gestützten Entscheidungen sind nachvollziehbar dokumentiert und in bestehende Governance-, Risiko- und Compliance-Prozesse eingebettet. Die Architektur ermöglicht eine schrittweise Erweiterung der Use Cases sowie den sicheren Betrieb unter regulatorischen Rahmenbedingungen.
Die Plattform reduziert manuelle Prüfaufwände erheblich und beschleunigt die Bearbeitung von Anträgen und Schadenfällen deutlich. Auffällige Fälle werden frühzeitig erkannt und gezielt priorisiert, während Standardfälle automatisiert verarbeitet werden können. Versicherer profitieren von höherer Prozessstabilität, besserer Betrugserkennung und einer konsistenten Entscheidungslogik – bei gleichzeitiger Wahrung von Transparenz, Kontrollierbarkeit und regulatorischer Sicherheit.