KI-Schadensteuerung — Von 4 Tagen Rückstau zum 6-Stunden-Median für EU-Versicherer

• 4 Tage → 6 Stunden — Mediane Triage-Zeit
• 78% — Automatisch geroutet, ohne manuelle Neuklassifizierung
• 92% Genauigkeit — Automatisch extrahierte Dokumentfelder
• Beseitigt — Rückstau (12 Wochen nach Launch)

Das Problem

Schadenmeldungen gingen über fünf Kanäle ein – E-Mail, Maklerportal, mobile App, Contact Center und Post – und landeten in einer einzigen Warteschlange, die von erfahrenen Regulierern manuell gesichtet wurde. Schweregrad, Geschäftsbereich und erforderliche Dokumente wurden händisch ermittelt und oft erneut in das Kernversicherungssystem eingegeben. Das Ergebnis: ein rollierender Rückstau von 4 Tagen, Kundeneskalationen und Regulierer, die mehr Zeit mit dem Sortieren als mit der eigentlichen Regulierung verbrachten.

Was Visual-AI-Labs entwickelt hat

Visual-AI-Labs implementierte eine AI-Triage-Ebene in einem einzigen 45-Tage-Zyklus. Eingehende Ansprüche (einschließlich Anhängen) fließen in eine Extraktions-Pipeline, die strukturierte Felder ausliest – Policennummer, Ereignisart, Schweregradindikatoren, fehlende Dokumente – und diese in das Kernsystem zurückschreibt. Eine Engine, die vom Claims-Operations-Team konfiguriert wird, leitet jeden Anspruch mit einem Confidence Score an die richtige Warteschlange weiter. Alles, was unter dem Schwellenwert liegt, wird einem menschlichen Prüfer vorgelegt, wobei die vorgeschlagene Klassifizierung und die Begründung der AI sichtbar sind.

• Multi-Channel-Ingestion (E-Mail, Portal, App, Contact-Center-Exporte, gescannte Post)
• LLM-basierte Feldextraktion mit Confidence Scores pro Feld
• Regel-Engine in der Hand der Operations (keine Code-Änderung zur Anpassung des Routings erforderlich)
• Human-in-the-loop Review-Warteschlange für Fälle mit geringem Vertrauenswert
• Write-Back in das bestehende Kernversicherungssystem über dessen REST API

Ergebnisse

Die mediane Zeit bis zur Triage sank bereits im ersten Monat von 4 Tagen auf 6 Stunden. 78 % der Ansprüche werden ohne manuelle Neuklassifizierung automatisch weitergeleitet. Der 4-Tage-Rückstau wurde innerhalb von 12 Wochen nach dem Start vollständig abgebaut, wodurch erfahrene Regulierer entlastet wurden und sich auf komplexe Fälle statt auf das Warteschlangen-Management konzentrieren konnten.

Warum ein einziger Zyklus ausreichte

Das Triage-Problem war klar abgegrenzt: Die Inputs waren bekannt, die Outputs ließen sich bestehenden Warteschlangen zuordnen und das Kernsystem bot bereits eine REST API an. Visual-AI-Labs hat den ersten Zyklus bewusst nur auf die Triage beschränkt – kein Fraud-Scoring, keine vollständige Automatisierung –, damit das Team in 45 Tagen einen messbaren Erfolg erzielen und das Vertrauen für nachfolgende Zyklen gewinnen konnte.

Besprechen Sie ein ähnliches Projekt mit Visual-AI-Labs →