Prozessautomatisierung mit DeepOpinion

In dieser Folge des Digital Insurance Podcast spreche ich mit Martin Ossadnik, Abteilungsleiter Service und Marketing bei Markel und Stefan Engl, CEO und Co-Founder bei DeepOpinion. Markel ist ein Versicherer, der in Deutschland seit rund zehn Jahren und weltweit seit 90 Jahren am Start ist. Sie bezeichnen sich als globalen Spezialversicherer mit Fokus auf gewerblicher Haftpflicht. DeepOpinion betreibt KI-Forschung im Bereich Prozessautomatisierung. Sie sind spezialisiert auf intelligente Automatisierungen unter der Zuhilfenahme von Künstlicher Intelligenz. Texterkennung bei eingereichten Formularen ist nur eine der tagtäglichen Aufgaben, die bei Versicherern anfallen. Schickt ein Makler oder Kunde etwas in Textform ein, muss dies ausgelesen und weiterverarbeitet werden. Fehler, die während dieses Prozesses auftauchen können, sind z. B: Eine Information fehlt oder kann nicht ausgelesen werden. Ein zusätzlicher Servicemitarbeiter werde für derlei Aufgaben fällig, sagt Martin. Im schlimmsten Fall drohe gar der Verlust des Kunden. Hier kommt Stefan mit DeepOpinion ins Spiel. Es gilt stets herauszufinden, welche Informationen in einem Dokument stecken. Texte müssen digitalisiert, klassifiziert und anschließend an die richtige Stelle im Unternehmen weitergeleitet werden. All dies geschehe unter der Mithilfe von Künstlicher Intelligenz, erklärt Stefan. Diese erkennt: Um welche Person, Versicherungshöhe usw. handelt es sich? Am Ende werden diese Informationen in das System (z. B. CRM-System) des Versicherers integriert. Ein manuelles Eintippen ist nicht mehr nötig. Auf diese Weise würden Service- und Sachbearbeiter entlastet, sagt er. Links in dieser Ausgabe Zur Homepage von Jonas Piela Zum LinkedIn-Profil von Jonas Piela Zum LinkedIn-Profil von Martin Ossadnik Zum LinkedIn-Profil von Stefan Engl Whitepaper: KI verantwortungsvoll einsetzen Das Einzige, was riskanter ist als KI, ist sie zu ignorieren. Ladet euch jetzt das Whitepaper von Thoughtworks herunter und setzt KI verantwortungsvoll ein.

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