KI-Services im Inputmanagement

Die Versicherungsbranche ist ein Paradebeispiel für Branchen mit vielen Kundenkontakten in Form von textuellen oder multimedialen Dokumenten aus empfangenen Nachrichten oder Gesprächsprotokollen. Gleichzeitig befindet sie sich in einem Markt mit hohem Kostendruck. Zunehmende Digitalisierung und höhere Unwetterschäden durch den Klimawandel drängen die Anbieter zu Innovationen, sowohl im Hinblick auf die Kundenorientierung als auch auf die Senkung der Grenzkosten durch Prozessautomatisierung (Dunkelverarbeitung ohne manuelle Prozessschritte).

Während sich Prozesse mit strukturierten Daten, beispielsweise aus Web-Formularen, einfach mit Workflows automatisieren lassen, trifft dies leider auf „freie“ Kommunikationskanäle wie Briefe, E-Mails und Sprachnachrichten nicht zu. Diese unstrukturierten Daten folgen keinem Schema und an jeder Stelle eines solchen Dokuments könnte eine relevante Information enthalten sein. Selbst Meldungen aus der eigenen, eigentlich gut strukturierten App können durch schräg fotografierte Bescheinigungen oder handschriftliche Anmerkungen zur Herausforderung werden. 

Existierende Lösungen für das Inputmanagement erkennen bestenfalls schon automatisiert das Anliegen der Kunden und helfen dabei, den Posteingang in die richtigen Prozesse zu leiten. Bedauerlicherweise gleichen diese Prozesse heute immer noch häufig einer „Zebraverarbeitung“: Ein Teil des Prozesses läuft dunkel, bis eine wichtige Information des Geschäftsvorfalls fehlt (z. B. das Kündigungsdatum). Dann eskaliert der Prozess in die Hellverarbeitung, damit Mitarbeitende die Information aus dem Eingangsdokument auslesen können. Der Prozess danach wird in die Dunkelverarbeitung zurückgegeben, wo er dann wenig später z. B. für eine notwendige Freigabe wieder eskaliert und so wiederholt zwischen hell und dunkel wechselt, wie das Fell eines Zebras. 

Durch eine schlechte Dunkelverarbeitungsquote ergibt sich ein entsprechend hoher personeller Aufwand und ggf. eine schlechte Kundenerfahrung durch hohe Durchlaufzeiten. Erschwerend kommt hinzu, dass Rückmeldungen oder Rückfragen an den Kunden – insbesondere außerhalb von Kernarbeitszeiten – verzögert werden, bis Mitarbeitende die entsprechenden Dokumente verarbeiten konnten. 

KI-Services im InputmanagementQuelle: eigene Darstellung

Es gibt immer Aspekte, welche eine automatisierte Verarbeitung verhindern können und Rückfragen oder manuelle Freigaben erfordern. Ein benötigtes Datum ist vielleicht gar nicht in der E-Mail enthalten oder ein Freigabe-Schwellwert wurde überschritten. Eskalationen in die Hellverarbeitung nur aufgrund eines unangepassten Inputmanagements können jedoch durch den heutigen Stand der KI weitestgehend vermieden werden. 

Durch die KI-basierte Verarbeitung von unstrukturierten Inhalten können höhere Erfolgsquoten erreicht und komplexe Sachverhalte automatisiert ausgelesen werden. Damit können mehr Geschäftsvorfälle komplett dunkel verarbeitet werden und so schnellere Reaktionszeiten, eine höhere Kundenzufriedenheit und ein höherer Kundendurchsatz bei geringeren Kosten realisiert werden. 

Zudem sind KI-Services mittlerweile mit einfachen Mitteln realisierbar und können modular eingesetzt werden. Sie erlauben einen punktuellen Einsatz für genau die Vorfälle mit dem höchsten Kostendruck oder dem höchsten Durchsatz, ohne die komplette Inputmanagement-Strecke modernisieren zu müssen. Es kann beispielsweise ein eigener KI-Service für Kündigungen erstellt werden, der alle hierfür benötigten Inhalte aus dem Eingangsdokument extrahiert und sich nicht um die Details anderer Geschäftsvorgänge kümmern muss. Dadurch kann der „Zebraverarbeitung“ effizient Einhalt geboten werden.  

Zusammengefasst sind Ihre Vorteile durch den Einsatz von KI-Services im Inputmanagment:

• Steigerung der Kundenzufriedenheit durch beschleunigte Prozesse 
• Kostenersparnis durch weniger Hellverarbeitung 
• Einfachere Priorisierung bei der Automatisierung von Geschäftsvorfällen durch punktuellen KI-Einsatz 
• Bessere Interaktion zwischen Inputmanagement und Fachabteilung 

KI-Services ermöglichen eine hohe Bandbreite an Anwendungsfällen. Manche müssen individuell auf Ihr Unternehmen erstellt oder zumindest zugeschnitten werden, da jede Versicherung ihre Geschäftsvorfälle anders schneidet und andere Inhalte aus der Kundenkommunikation erfasst werden müssen. Andere sind hingegen über Unternehmensgrenzen hinweg standardisierbar, wie z. B. das Auslesen eines KFZ-Scheins. Letztere müssen nur geeignet eingebunden werden.  

Die Schnittstelle sieht fast immer gleich aus. Unstrukturierte Inhalte (E-Mails, Anhänge, Bilder) werden an den KI-Service geschickt und strukturierte Informationen wie Datumsangaben, Rechnungsbeträge, Kundenanliegen, Versicherungsnummern usw. kommen zurück. Diese Inhalte lassen sich dann leicht in Regeln und Workflows zur weiteren Automatisierung nutzen. Damit ersetzt ein KI-Service häufig eine Eskalation in die Hellverarbeitung. 

Abgesehen von standardisierten und damit zukaufbaren KI-Services, müssen die Lösungen auf Ihren Daten angelernt werden, denn jede KI ist nur so gut wie ihre Trainingsdaten. Aufgrund von Protokollierungspflichten sind die unstrukturierten Inhalte meist in Massen vorhanden. Das deckt schon die eine Hälfte der Trainingsdaten ab. Die strukturierten Inhalte, welche daraus extrahiert werden sollen, müssen für das Training ebenfalls vorliegen. Bestenfalls können diese direkt aus der Workflow-Engine noch während des manuellen Betriebs ausgelesen werden. Alternativ müssen sie einmalig von Hand erstellt werden. 

Einmal trainiert kann die KI einen manuellen Schritt in der Bearbeitung ersetzen oder ergänzen. Im unteren Bild soll beispielhaft ein Prozess gezeigt werden, bei dem ein fehlendes Datum in der Datenprüfung sofort in die Hellverarbeitung ausgesteuert wird. Eine KI-basierte Verarbeitung könnte schon im Vorfeld mehr Daten auslesen oder anstelle des manuellen Prozessschritts „Daten anreichern“ aufgerufen werden und so der Prozessinstanz eine „zweite Chance“ auf Dunkelverarbeitung gewähren, bevor ggf. doch ausgesteuert werden muss.

Einsatz von KI-Services im ProzessQuelle: eigene Darstellung

Das Ziel ist die Nutzbarmachung der unstrukturierten Dokumentinhalte für eine bessere Unterstützung der Workflowprozesse. Folge ist die Erschließung all der oben genannten Vorteile wie Kundenzufriedenheit durch schnellere Antworten, Kostenersparnis durch mehr Dunkelverarbeitung und höhere Individualisierung der Kundenkommunikation.  

Durch verschiedene KI-Bausteine kann ein Prozess in der Pipeline automatisch um immer mehr strukturierte Information ergänzt werden: 

• Eine Textklassifikation weist das Anliegen verschiedenen Prozesskategorien zu, um im Anschluss den richtigen Workflow zu starten. 
• Eine Informationsextraktion markiert und extrahiert wichtige Inhalte wie Kundennummern, Namen, Orte, Schadensarten und weitere Details. 
• Eine Bildanalyse kann aus Anhängen noch mehr Inhalte ableiten, z. B. die Marke der an einem Unfall beteiligten Fahrzeuge. 

Alle diese Bausteine basieren auf maschinellen Lernverfahren, insbesondere Deep Learning, und dokumentieren, wie sicher sie sich bei ihren Resultaten sind. Dies erlaubt eine Aussteuerung von unsicheren Fällen zur Sicherung der Qualität. 

KI-basierte Services können dank Container-Virtualisierung beispielsweise als Sammlung von Microservices sowohl in lokalen Umgebungen als auch in der Cloud ausfallsicher und redundant betrieben werden. Hier hat die Integration in bestehende vor- und nachgelagerte Prozesse die oberste Priorität, an der sich die weiteren Aspekte orientieren müssen.  

Das Training der Services kann im Hintergrund unabhängig von den laufenden Prozessen erfolgen und ist nur lose durch den Export von Modellen und den Import von Daten gekoppelt. Ist bereits ein bestimmter Infrastrukturanbieter durch Ihre Unternehmensrichtlinien gesetzt, kann es sinnvoll sein, dessen Komponenten für die Trainingsumgebung der Modelle zu nutzen. 

Unser Vorgehensmodell für den Einsatz von KI-Services im Inputmanagement.Quelle: eigene Darstellung

Wir unterstützen Sie gerne bei der Integration oder Umsetzung individueller KI-Services im Inputmanagement. Dabei steht immer Ihr konkreter Business-Case im Vordergrund und wir wollen Ihre Anforderungen an ein solches System sehr gut verstehen. Daher arbeiten wir nach diesem Vorgehensmodell: 

• In einem ersten Gespräch oder Workshop sondieren wir gemeinsam Ihre aktuelle Situation und die Rahmenbedingungen, diskutieren Ihr Business-Ziel und überprüfen, ob alle Voraussetzungen für den Einsatz von möglichen Lösungen vorliegen. Gemeinsam erarbeiten wir einen Fahrplan. 
• Als nächsten Schritt wählen wir durch unsere Erfahrung zielgerichtet die passenden Technologien für Ihre Anforderungen aus und planen die Umsetzung mit Ihnen detailliert. Wir erarbeiten auch gemeinsam, ob Sie eher auf vorhandene Systeme oder Dienste zurückgreifen möchten, die bei Ihnen integriert werden sollen, oder ob die Anforderung eine maßgeschneiderte Entwicklung erfordert, die wir gerne für Sie und mit Ihnen übernehmen. 
• Bei der Implementierung des Projekts legen wir Wert auf einen agilen Ansatz. In enger Kooperation mit Ihnen erstellen wir die Lösung schrittweise und integrieren sie fortlaufend in Ihre Strukturen. So können wir auf Änderungen flexibel reagieren und sorgen dafür, dass jeder Schritt und jedes Zwischenprodukt bereits einen echten Mehrwert für Sie schafft.