Digitalisierung im Underwriting

14.07.2022 | Johannes Humbert

Komplexe Themen, Hightech-Support: KI-Technologie ersetzt keinen Underwriter, kann aber bei der täglichen Arbeit mit langen, komplexen Texten unterstützen und Prozesse massiv beschleunigen.


Komplex und alles andere als trivial

Versicherungsanträge prüfen und Risiken abwägen – der Versicherungsvertrag soll für Kunden möglichst viele Risiken abdecken und im Wettbewerbsvergleich standhalten, wobei das Risiko für den (Rück-)Versicherer tragfähig sein muss. Es geht um Kundengewinn, Kundenbindung und Profitabilität.

Underwriter haben eine anspruchsvolle Aufgabe. Komplexe Sachverhalte müssen einer belastbaren Risikobewertung unterzogen werden. Dazu werden unterschiedliche, oft lange Unterlagen, Akten oder Dokumente analysiert. Die zu prüfenden Texte und Daten liegen selten in standardisierten Formaten vor. Daten können also nicht einfach mittels gängiger Texterkennungsmethoden (OCR) zugänglich gemacht werden. Wie also die Prozesse automatisieren?

KI-Technologie macht die Analyse komplexer Texte möglich

Präzise und schnell Daten und Kerninformationen aus Texten und Dokumenten auslesen – unabhängig von Form, Aufbau oder Formulierung: Das ist durch Natural Language Processing (NLP) mit Deep Learning-Verfahren möglich. Hierzu werden die einzelnen Textbausteine nicht nur erkannt, sondern in Beziehung zueinander gesetzt.

So können nicht nur Basisinformationen aus Dokumenten extrahiert werden – auch potenziell risikobehaftete Klauseln können hervorgehoben werden.

Support der täglichen Arbeit und Prozessbeschleunigung

Die Technologie zur Analyse von Dokumenten und Text kann den Prozess des Underwritings unterstützen und insbesondere zeitintensive Basistätigkeiten massiv beschleunigen.

Egal ob Arztbrief oder vorformulierte Verträge von Industriemaklern, Underwriter:Innen erhalten wichtige Informationen schnell und präzise. Darunter neben Terminen und Fristen auch wichtige Informationen zur Risikobewertung, wie Deckungszusagen inkl. Deckungssummen und Subdeckungssummen oder kritische Klauseln.

Mit der KI-Technologie lassen sich die konkret für die Branche oder den Versicherungsfall relevanten Merkmale aus großen Mengen an Text extrahieren und strukturiert zur Ansicht, Weiterverarbeitung und Bewertung verfügbar machen.

Das spart nicht nur Underwriter:Innen selbst viel Zeit und sorgt für noch mehr Präzision, natürlich profitieren auch die Versicherungsunternehmen. Wichtige Informationen sind schnell verfügbar und die Risikobewertung kann noch strukturierter erfolgen, was wiederum die Profitabilität steigert. Nicht zuletzt steigt auch die Kundenzufriedenheit – denn die Kunden erhalten natürlich entsprechend schneller ein Angebot.

Der Vertragsbestand als Informationsquelle

Präzise und schnell Daten und Kerninformationen aus Texten und Dokumenten auslesen – unabhängig von Form, Aufbau oder Formulierung: Das ist durch Natural Language Processing (NLP) mit Deep Learning-Verfahren möglich. Hierzu werden die einzelnen Textbausteine nicht nur erkannt, sondern in Beziehung zueinander gesetzt.

So können nicht nur Basisinformationen aus Dokumenten extrahiert werden – auch potenziell risikobehaftete Klauseln können hervorgehoben werden.

Der richtige Ansatz

Nicht alle Versicherungsunternehmen arbeiten gleich und es sind unterschiedlichste IT-Systeme im Einsatz. Der richtige Schritt zum erfolgreichen Einsatz der KI-basierten Dokumentenanalyse zur Prozessbeschleunigung ist also der zum Experten – am besten gemeinsam mit den hauseigenen IT-Spezialisten. Zusammen kann die individuell beste Lösung für die wirklich relevanten Einsatzgebiete gefunden und umgesetzt werden.



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