Von Adam Fisher, Chief Data Officer
Das Volumen der täglich bearbeiteten Anträge und die Menge der diesen Anträgen zugeordneten Daten nimmt zu.
Aber was wir im Bereich des Schadenmanagements mit Daten machen, ändert sich ständig. Und während Risikofaktoren berücksichtigt werden müssen, haben wir gerade erst begonnen, die Möglichkeiten der Zukunft zu nutzen. Daten, kombiniert mit künstlicher Intelligenz, können genutzt werden, um Schadenkosten und -bearbeitungszeiten zu reduzieren und um Schadenregulierern, Ärzten und Kunden eine intelligentere Entscheidungsfindung bei der Schadenbearbeitung zu ermöglichen.
Meine Rolle als Chief Data Officer hat mir einen einzigartigen Einblick in die Möglichkeiten von Daten in unserer Branche gegeben. Ich habe diese Rolle 2021 übernommen und in den 1,5 Jahren seit meinem Eintritt bei Sedgwick hat sich für unser Data-Science-Team so viel verändert. Wir haben strategisch in den Ausbau dieses Teams investiert und die Silos aufgebrochen, damit die Analysten in unserem Unternehmen effektiver zusammenarbeiten können, um die Entscheidungsoptimierung für unsere Geschäftsbereiche zu unterstützen. Wir konzentrieren uns auf die Schulung, Ausbildung und Fortbildung der Datenanalysten. Um all dies zu ermöglichen, haben wir neue KI-fokussierte Plattformen und Tools integriert, die es sowohl hochtechnischen Nutzern als auch Geschäftsanwendern, die über wertvolles kontextbezogenes Wissen verfügen, ermöglichen, auf neue Weise zusammenzuarbeiten.
Aber warum eine solche Investition und Konzentration? Meines Erachtens geht es um zwei Dinge: Effizienz, natürlich, aber auch um Chancen. Bei Sedgwick sagen wir gerne, dass die Betreuung der Menschen im Mittelpunkt unseres Handelns steht, und das gilt auch, wenn wir darüber nachdenken, warum wir neue Initiativen im Bereich der Technologie ergreifen.
Effizienz ist eine wesentliche Voraussetzung für die Weiterentwicklung des Schadenbearbeitungsverfahrens - und der Art und Weise, wie wir Menschen betreuen
Das Schadenmanagement war schon immer bis zu einem gewissen Grad ein datengesteuertes Unterfangen. In Zukunft geht es darum, unseren zahlreichen Prüfern/Sachverständigen/Kliniken zu helfen, mehr Zeit bei den sich stark wiederholenden Aufgaben zu sparen, damit sie noch mehr Zeit haben, über die komplexeren Aspekte der Schadenregulierung, wie z. B. Reservierungen/Abwicklungsmaßnahmen, nachzudenken und Strategien zu entwickeln. Die Vereinfachung des Schadenbearbeitungsprozesses hilft uns bei der Betreuung unserer Kunden und der Menschen, die sie unterstützen - von Mitarbeitern über Versicherungsnehmer bis hin zu Kunden. Sie ist entscheidend für die Benutzerfreundlichkeit, die Qualität der Ergebnisse und die Schnelligkeit der Bearbeitung. Unser Ziel ist es, die Ergebnisse zu verbessern, indem wir die Kosten oder die Bearbeitungszeiten für Schadenfälle senken. Wir nehmen die Projekte in Angriff, von denen wir glauben, dass sie die größte Wirkung haben werden.
Wie Datenwissenschaft und künstliche Intelligenz etwas bewirken:
- Einfacher Zugang: Durch die Verknüpfung unseres Teams und unserer Daten über eine neue Plattform, die sowohl robust als auch benutzerfreundlich für einen großen Teil unserer Bevölkerung ist, können Analysten und Datenwissenschaftler leicht auf Datenelemente zugreifen, die vorher nur sehr schwer zugänglich waren. Verallgemeinerte Daten für die gängigen Elemente, die für die Analyse und Modellierung von Leistungsansprüchen benötigt werden, fließen nun problemlos in das System ein, und Modelle, die sich als nützlich erweisen, können leicht repliziert werden, so dass weitere Kunden fast sofort davon profitieren.
- Lassen Sie uns zusammenarbeiten: Mit neuen unterstützenden Tools und robusteren Berichtsfunktionen sind wir jetzt in der Lage, innerhalb unserer IT-Organisation besser zusammenzuarbeiten und die Zusammenarbeit mit dem Unternehmen zu verbessern. Unser Team für die Entscheidungsoptimierung und die Analysten und Interessenvertreter in unseren Geschäftsbereichen suchen gemeinsam nach Möglichkeiten, die Effizienz der aktuellen Systeme zu steigern oder wertvolle Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen, um den Prozess zu verbessern.
- Gemeinsame Nutzung ist der Standard: Durch die Verknüpfung von Menschen, Technologie und Daten auf neue Weise kann unser Data-Science-Team jetzt schnell Scorecards, Benchmarking-Tools und Modelle entwickeln, gemeinsam nutzen und einsetzen, um benefits und den Wert für alle Kunden zu nutzen. Mit den Werkzeugen für den Fortschritt in der Hand ist die Replikation von Projekten jetzt ganz einfach. Wenn wir ein Kundenmodell erstellen, das für einen unserer Kunden erfolgreich ist, können wir das Modell einfach kopieren, den Kunden wechseln und es dann auf den einzigartigen Anwendungsfall und die historischen Daten des Kunden abstimmen. Wir haben eine neue Ebene der globalen Zusammenarbeit erreicht, die über die Technologie hinausgeht.
Auswirkungen auf die gesamte Branche und Möglichkeiten zur Umgestaltung
Wir haben die Aufgabe, Risiken zu verringern und unsere Kunden mit Hilfe von Datenwissenschaft vorzubereiten und zu schützen. Eine häufige Herausforderung für Unternehmen und Versicherungsträger besteht darin, einen Anwalt oder eine Kanzlei zu finden, dem/der sie vertrauen können, um die Ergebnisse von Schadensfällen zu verbessern. Außerdem wollen sie sich vor finanziellen und Reputationsrisiken sowie vor besonderen Herausforderungen wie Betrug und nuklearen Urteilen schützen. Wir sind der Meinung, dass vergleichbare Leistungskennzahlen verwendet werden sollten, um diese Bedenken auszuräumen. Genauso wie das Benchmarking von Anbietern auf Daten beruht, um vorherzusagen, welche Anbieter die besten Ergebnisse bei einem Schadenfall erzielen werden, glauben wir, dass eine Anwalts-Scorecard, die auf der Historie von Schadenfällen und Gerichtsurteilen basiert, einen ähnlichen Nutzen bieten kann.
Wenn es darum geht, die Nutzung von Daten und KI zu systematisieren und mehr Rollen und Profilen einen Platz am Tisch zu geben, besteht in der Tat die Möglichkeit, neue und bestehende Modelle in den gesamten Schadenbearbeitungsprozess zu integrieren. Alle Beteiligten wie Schadenprüfer, Kundendienstleiter und Manager würden die bereitgestellten Daten und Erkenntnisse nutzen, um ihre Entscheidungsfähigkeit zu verbessern.
Eine Möglichkeit wäre die Anwendung einer globalen Bewertung auf alle Schadensfälle. Auf diese Weise könnten diejenigen, die auf der Schadenebene arbeiten, diese Punktzahlen nutzen, um Schäden zu priorisieren und zu vergleichen, und der Branche ein Bewertungssystem als Benchmarking-Standard anbieten. Heute gibt es diese Möglichkeit nur in Form von Zeitspannen für Dinge wie Richtlinien zur Rückkehr an den Arbeitsplatz oder Schweregradindizes. Die Anwendung von Scores oder Modellen auf mehrere Bereiche eines Schadensfalls kann sicherlich dazu beitragen, die Arbeitsabläufe zu rationalisieren, aber erst wenn KI oder maschinelles Lernen selbst diese Prüferaufgaben übernimmt, wird das Team KI in großem Umfang einsetzen können.
Wenn es um Daten und KI geht, bedeutet Erfolg für uns, einen Prozess zu haben, der von Anfang bis Ende ein brauchbares Produkt liefert und vollständig in die Systeme von Sedgwick integriert ist, während er nur minimale Wartung oder manuelle Eingriffe erfordert. Dank des Kalibers unserer globalen Datenteams, der Tools, die wir einsetzen, und der Leistungsfähigkeit unserer Daten ist unser Unternehmen in der Lage, einzigartige Chancen zu entdecken, die anderswo vielleicht nicht möglich wären. Wir können unsere Daten nicht nur zur Verbesserung unseres eigenen Schadenmanagementprozesses nutzen, sondern auch neue Methoden oder Erkenntnisse entwickeln, die für die gesamte Branche von Nutzen sind.