KFZ-Schäden: Schadendurchlaufzeiten senken mit KI?


Versicherer betreiben einen enormen finanziellen Aufwand, um die Kundenansprüche von heute zu erfüllen und gleichzeitig so kosteneffizient wie möglich zu arbeiten. Doch ist dieser Spagat überhaupt möglich und was bringen die digitalen Services wirklich?

Im Zeitalter der Digitalisierung haben sich die Anforderungen der Kunden grundlegend geändert. Dank Amazon und Co. erwarten Kunden heute, dass alle Services und Leistungen direkt verfügbar sind und legen hierbei besonderen Wert auf die Schnelligkeit. Auch die Schadenabteilungen versuchen dem Anspruch der Kunden Rechnung zu tragen und setzen zunehmend auf moderne Technologien.

Bei den von den Versicherungsnehmern als modern wahrgenommenen Services geht es oft darum, den Schaden anhand digitaler Kommunikationswege zu melden und in kürzester Zeit vom Versicherer eine Rückmeldung zur Vorgehensweise zu erhalten. Hierfür können Anwendungen, die auf einer Künstlichen Intelligenz (KI) basieren, hilfreich sein.

Künstliche Intelligenz ist nicht neu

Der Begriff „Künstliche Intelligenz“ ist allgegenwärtig und scheint doch vielen noch nicht greifbar. Dabei ist KI nur der Überbegriff für Anwendungen, bei denen Maschinen menschenähnliche Intelligenzleistungen wie Lernen, Urteilen und Problemlösen erbringen. Die Theorien dahinter sind nicht neu, doch die technischen Möglichkeiten zu ihrer Umsetzung sind erst seit einigen Jahren gegeben. Eine spezifische Anwendung von Künstlicher Intelligenz ist die automatisierte Bilderkennung.

Schadenmeldung anhand geführter Meldemasken

Die Nutzung von Online-Diensten in Schadenfällen wird auch bei Versicherungsnehmern immer beliebter. Die Möglichkeiten, einen Schaden auf digitalem Weg zu melden, sind vielfältig. So kann die Schadenmeldung per App, per Link oder über das Kundenportal des Versicherers erfolgen. In allen Fällen gelangen die Versicherungsnehmer auf eine geführte Schadenmaske. In der Schadenmeldemaske werden die Versicherungsnehmer gebeten, auch Fotos von den Beschädigungen am entsprechenden Fahrzeug hochzuladen. Ein modernes Schadensystem kann mittels Künstlicher Intelligenz die Fotos auswerten und innerhalb weniger Stunden eine Schadenhöhe ermitteln.

Doch wie funktioniert das? Ein Exkurs in die Arbeitsweise einer künstlichen Intelligenz.

Eine KI ist grundlegend auf selbstlernenden Algorithmen aufgebaut. Die Ergebnisqualität verbessert sich fortlaufend, wenn neue Informationen bzw. Datensätze hinzukommen. Einen solchen Prozess nennt man maschinelles Lernen. Das maschinelle Lernen basiert wiederum auf der Funktionsweise eines menschlichen Gehirns. So werden Modelle aufgebaut, die aus künstlichen neuronalen Netzen mit verschiedenen miteinander verknüpften Knotenpunkten und unterschiedlichen Ebenen bestehen. Innerhalb dieser Netze werden Informationen durch positive oder negative Gewichtung verarbeitet und als Ergebnis dargestellt. Die Lernprozesse der neuronalen Netze nennt man Deep Learning.

Unterschied zur regelbasierten Bildverarbeitung

Eine regelbasierte Bildverarbeitung orientiert sich an fest programmierten Regeln, wie etwa der Form, der Anzahl oder der Lage von Objekten. Die Bilderkennung auf Basis einer KI erlernt durch Bildbeispiele, Objekte ähnlich wie ein Mensch anhand gemeinsamer Merkmale zu identifizieren. So erkennt ein Mensch einen Außenspiegel unabhängig seiner Lage, der Größe, der Form oder der Farbe. Auch spezielle Außenspiegel erkennt der Mensch.

Ein KI-System kann durch maschinelles Lernen eine fast so hohe Erkennungsrate wie ein Mensch erreichen. Dazu genügt es, ausreichend viele Fotos von Außenspiegeln unterschiedlichen Typs auszuwerten. Dadurch erfasst die KI, welche Objekte zum Typ „Außenspiegel“ gehören.

Wie hilft die KI den Schadenprozess zu beschleunigen? Ein Beispiel:

Der Versicherungsnehmer ist gegen seine Garagenwand gefahren und hat nun einen Riss in seiner Heckstoßstange. Der Versicherungsnehmer meldet seinem Versicherer einen Vollkaskoschaden per App, per Link oder auf dem Kundenportal. Hierbei muss er einen geführten Fragebogen ausfüllen und Fotos von seinem Fahrzeug hochladen.

Nun kommt das moderne Schadensystem des Versicherers inklusive der angebundenen Komponente der intelligenten Bilderkennung ins Spiel. Der Eingang der Informationen im Schadensystem führt zu einer vollautomatisierten Schadenanlage. Die Fotos werden an die Bilderkennungssoftware weitergeleitet. Diese erkennt auf den Fotos anhand der antrainierten Erfahrungen das beschädigte und zu ersetzende Fahrzeugteil.

Die aus der Schadenmeldung und der Bilderkennung extrahierten Daten werden anschließend an einen Dienstleister versandt und dort mit einer Datenbank abgeglichen. Diese Datenbank enthält umfangreiche Daten zu Ersatzteilpreisen (Heckstoßstange des betroffenen Fahrzeugmodells), Instandsetzungszeiten (Ausbau/Lackierung/Einbau der Stoßstange) und den Stundenverrechnungssätzen in der Region des Versicherungsnehmers.

So kann eine Kalkulation der zu erwarteten Reparaturkosten innerhalb kürzester Zeit ermittelt und dem Versicherungsnehmer übersandt werden.

Fazit

Anhand dieses Beispiels ist erkennbar, dass eine Bilderkennung, die auf einer Künstlichen Intelligenz basiert und mit hinreichend Daten trainiert wurde, sinnvoll in einem modernen Schadenprozess eingebunden werden kann. Die Versicherer können die Schadendurchlaufzeiten signifikant senken und gleichzeitig Kosten sparen und die Versicherungsnehmer freuen sich über eine schnelle und verbindliche Rückmeldung zu dem gemeldeten Schaden.

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