Process Mining für Versicherungsunternehmen Beispiele und bewährte Verfahren

Versicherungsprozesse sind oft manuell, komplex und schwierig zu verwalten. Daher konnten sie bisher nur langsam von neuen Technologien wie der SoftwareProcess Mining profitieren. Neue Methoden haben jedoch process intelligence für Versicherungsunternehmen zugänglicher gemacht als die herkömmliche Process Mining. In diesem Artikel gehen wir auf die wichtigsten Anwendungsfälle, Beispiele und Best Practices ein.

Was ist Process Mining?

Process Mining ist eine Methode zur fortschrittlichen Datenanalyse, um reale Geschäftsprozesse zu entdecken, zu überwachen und zu verbessern, indem Daten aus Ereignisprotokollen in Informationssystemen extrahiert werden. Process Mining kann verwendet werden, um Engpässe oder Ineffizienzen in Prozessen zu identifizieren, um besser zu verstehen, wie Prozesse ausgeführt werden, und um letztendlich die Prozessleistung zu verbessern.

‍
Versicherungsunternehmen nutzen Process Mining in der Regel, um vier wichtige Ziele zu erreichen:

1. Process discovery - den "Ist-Zustand" Ihrer Prozesse und die Varianten Ihrer Schlüsselprozesse zu ermitteln.
2. Prozessüberwachung - Verfolgung der Einhaltung der vereinbarten Prozesse in den Teams oder im Unternehmen.
3. Prozess-Reengineering - Neugestaltung Ihrer Prozesse zur Verbesserung der Effizienz und Straffung der Arbeitsabläufe.
4. Digitale Transformation - Versicherungsprozesse sind oft manuell und zeitaufwendig, Process Mining kann dazu genutzt werden, die Digitalisierung zu beschleunigen.

Process Mining Anwendungsfälle für Versicherungsunternehmen

Versicherungsunternehmen können aus den Methoden von Process Mining eine Reihe konkreter geschäftlicher Vorteile ziehen.

1. Beschleunigung der Schadenbearbeitung: Versicherungsunternehmen können mit Process Mining den gesamten Lebenszyklus des Schadenmanagements analysieren und überwachen, um Engpässe und Ineffizienzen zu erkennen. 

2. Überwachung und Aufdeckung von Betrug: Process Mining kann zur Aufdeckung von betrügerischen Aktivitäten verwendet werden, indem Schadendaten und Transaktionsdaten von Versicherungsnehmern analysiert werden. 

3. Verbesserung des politischen Prozesses: Process Mining kann genutzt werden, um Bereiche zu identifizieren, in denen der politische Verwaltungsprozess verbessert werden kann, wie z. B. die Identifizierung von Möglichkeiten zur Rationalisierung des politischen Genehmigungsprozesses. 

4. Rationalisierung des Underwriting: Process Mining kann zur Analyse des Underwriting-Prozesses verwendet werden, z. B. der Zeit, die für die Genehmigung von Anträgen benötigt wird, und der Genauigkeit der Risikobewertungen.

Process Mining bewährte Verfahren für Versicherungsunternehmen

Viele Versicherungsunternehmen haben bereits Pilotprojekte durchgeführt oder Process Mining Lösungen mit gemischten Ergebnissen getestet. Hier sind einige bewährte Verfahren, die eine erfolgreiche Umsetzung gewährleisten.

• Ziele an der Unternehmensstrategie ausrichten. Stellen Sie sicher, dass die Projektziele von Process Mining mit den allgemeinen Geschäftszielen und der Strategie des Unternehmens übereinstimmen. 

• Definieren Sie Erfolgsmetriken und einen Fahrplan. Legen Sie klare und messbare Wege zur Erfolgsmessung fest und stellen Sie sicher, dass das Projekt einem genau definierten Fahrplan folgt. 

• Erkundung und Bewertung der richtigen Software. Nutzung der richtigen Tools und Technologien, um sicherzustellen, dass Process Mining auf die effektivste und effizienteste Weise durchgeführt wird. 

• Relevante Interessengruppen einbeziehen. Beziehen Sie die richtigen Mitarbeiter und Interessengruppen in den Process Mining Prozess ein, um sicherzustellen, dass die Erkenntnisse möglichst effektiv umgesetzt werden. 

• Entwickeln Sie ein solides Schulungsprogramm. Investieren Sie in Aus- und Weiterbildung, um sicherzustellen, dass das am Projekt beteiligte Personal über die erforderlichen Fähigkeiten und Kenntnisse verfügt. 

• Messung und klare Kommunikation der Ergebnisse. Nutzen Sie Datenvisualisierungen, um die im Rahmen des Projekts Process Mining gewonnenen Erkenntnisse effektiv zu kommunizieren.

• Streben Sie eine kontinuierliche, nicht eine sofortige Verbesserung an. Überwachen und bewerten Sie die Ergebnisse von Process Mining fortlaufend, um sicherzustellen, dass die Erkenntnisse auf die effektivste Weise genutzt werden. 

Beispiel, wie Process Mining zur Aufdeckung von Versicherungsbetrug verwendet wird

Ein wichtiger Anwendungsfall von Process Mining für Versicherungsunternehmen ist die Aufdeckung von Betrug. Allein in den Vereinigten Staaten schätzt das FBI die Kosten des Versicherungsbetrugs auf mehr als 40 Milliarden Dollar jährlich. Process Mining kann Versicherungsunternehmen bei der Aufdeckung von Betrug helfen, indem es die mit Prozessen wie Ansprüchen und Zahlungen verbundenen Daten analysiert. 

Wie funktioniert die Betrugserkennung in der Praxis?

Process Mining kann Muster und Anomalien in Prozessen erkennen, die auf betrügerische Aktivitäten hindeuten könnten. So könnte ein System wie Process Mining beispielsweise erkennen, wenn ein Antrag mehrfach eingereicht wird, wenn eine Zahlung an eine unbekannte Partei erfolgt oder wenn ein Vorgang länger als üblich dauert. Durch die Erkennung dieser Muster können Versicherungsunternehmen proaktive Schritte unternehmen, um Betrug zu verhindern und Geld zu sparen.

In der obigen Infografik sehen Sie ein Beispiel für eine Stichprobenprüfung mit der Software Process Mining von KPMG. Wenn Process Mining konfiguriert ist, kann die Betrugserkennung die zu prüfenden Transaktionstypen auf der Grundlage einiger gängiger Variablen identifizieren, darunter:

• Ungewöhnliche Akteure oder Schritte im Antragsverfahren,
• Verzögerung bei der Transaktionsdurchlaufzeit,
• Erfolglose Schritte oder Schleifen in einem Prozess.

Beschränkungen von Process Mining für Versicherungsunternehmen

• Mangelnde Datenqualität. Die Techniken von Process Mining sind auf die verfügbaren Daten beschränkt, so dass sie möglicherweise nicht alle Informationen über einen Prozess aufdecken können. Bei Versicherungsunternehmen ist dies insbesondere dann der Fall, wenn einige Datensysteme keine Ereignisprotokolldaten enthalten. 
• Kosten der Implementierung. Process Mining kann zeitaufwendig und kostspielig sein, da es die Erfassung und Speicherung von Daten über einen bestimmten Zeitraum hinweg erfordert. Für Versicherungsunternehmen, die verschiedene Datenquellen integrieren müssen, kann insbesondere das traditionelle Process Mining kostspielig sein.
• Automatisierte Einblicke sind nicht perfekt. Process Mining ist nicht immer in der Lage, Unregelmäßigkeiten in Prozessen oder betrügerische Aktivitäten zu erkennen, so dass möglicherweise nicht alle potenziellen Probleme identifiziert werden können.
• Mangelnde Flexibilität. Process Mining eignet sich möglicherweise nicht für Versicherungsunternehmen mit komplexen und dynamischen Prozessen, da es nicht in der Lage ist, Änderungen im Prozess im Laufe der Zeit zu erkennen.

Erwägen Sie eine Alternative: Hybrid process intelligence

Wenn Sie Process Mining bereits ausprobiert haben oder noch überlegen, welche Möglichkeiten Sie haben, sollten Sie sich die hybride Softwareprocess intelligence ansehen. Dieser neue Ansatz bietet Ihnen den Detaillierungsgrad der task mining Software und gleichzeitig die Abdeckungstiefe der Process Mining Software. Und nicht nur das: Es ist bekannt, dass es 10x schneller implementiert werden kann als die bekannte Process Mining Lösung. Vereinbaren Sie einen Termin mit unseren Experten, um mehr zu erfahren!