Der Fokus lag dabei auf der Implementierung einer „near-realtime“ Überprüfung innerhalb des Schadenprozesses, um die Schadenbearbeiter im täglichen Geschäft optimal zu unterstützen. Im Kern der Lösung stehen KI-Algorithmen, Netzwerkanalysen und konventionelle Regelwerke zu Prüfung spezifischer Fachkriterien.
Herausforderung
- Integration von Legacy-Systemen im zentralen Versicherungsprozess mit einer innovativen SaaS-basierten Betrugserkennungstechnologie
- Verarbeitung von Prozess- und Personendaten aus verschiedenen Fachbereichen unter strikter Berücksichtigung geltender Datenschutzrichtlinien
- Starke zeitliche und personelle Abhängigkeiten zu parallelen Transformationsprojekten, insbesondere im Bereich der Versicherungs-Kernsysteme und der Modernisierung mehrerer unternehmensinterner Daten- und Integrationsplattformen
Vorgehen
- Strukturierte Planung und Steuerung des Integrationsprojekts, aufgeteilt in die Handlungsdimensionen „Fachprozess“, „Daten“, „Technologie“, „Governance“ und „Organisationsstruktur“
- Enge Abstimmung mit parallelen Transformationsprojekten
- Integration von mehr als 12 essenziellen Datenquellen aus dem Hauptversicherungsprozess sowie diversen externen Datenanbietern
- Durchführung von Datenqualitätsmassnahmen
- Moderation fachspezifischer und IT-bezogener Workshops
- Verhandlungsführung mit externen Partnern, darunter Softwarelieferanten und Datenanbieter
- Entwicklung eines operativen Modells zur kontinuierlichen Anpassung und Verbesserung der Betrugserkennungskompetenzen in Reaktion auf interne und externe Veränderungen
Erfolgsfaktoren
- Proaktives Management der verschiedenen Handlungsdimensionen
- Intensives Stakeholder-Management zur Sicherstellung der Mitwirkung sowohl interner als auch externer Partner
- Führung des Projektteams bestehend aus internen Mitarbeitern unterschiedlicher Bereiche und verschiedenen Zulieferern als gemeinsam agierende Einheit
Ergebnis
Obwohl das Projekt von bedeutenden Abhängigkeiten und begrenzten Ressourcen beeinflusst wurde, konnte es entsprechend der ursprünglichen Roadmap termingerecht und im vorgesehenen Budgetrahmen abgeschlossen werden.
Die nahtlose Integration des vorgesehenen Betriebsteams während der Projektphase gewährleistete einen reibungslosen Übergang in den regulären Betriebsmodus.
Als direktes Ergebnis des Projekts werden nun bei jedem Schadensfall automatisch hunderte von Parametern überprüft. Die Zuverlässigkeit der Betrugsausteuerungen wurde im Vergleich zu manuellen Prüfungen erheblich gesteigert. Die Quote ungerechtfertigter Versicherungsauszahlungen konnte erheblich reduziert werden.
Dank analytischer Auswertungen werden Betrugsmuster effizienter erkannt. Die Nachverfolgung der Verdachtsfälle durch die Ermittler zur Bekämpfung von Versicherungsmissbrauch (BVM) können deutlich zielgerichteter durchgeführt werden.
