Kleine Schadenfälle in der Versicherung: per KI zwischen Direktregulierung und menschlicher Prüfung sortieren

Kurz gesagt. Ein Versicherer kann seine kleinen Schadenfälle schneller regulieren, indem er ein KI-Modell die eingehenden Meldungen in zwei Warteschlangen sortieren lässt: diejenigen, die alle vom Unternehmen festgelegten Bedingungen für eine Direktregulierung ohne manuellen Eingriff erfüllen, und diejenigen, die an einen Sachbearbeiter gehen müssen. Das Modell beurteilt die Deckung nicht anstelle des Versicherers; es prüft ein vom Schadendienst definiertes Kriterienraster, und alles, was aus dem Rahmen fällt, geht an eine Person zurück. Keine Ablehnung wird automatisch ausgesprochen.

Dieser Artikel beschreibt ein typisches Szenario. Es handelt sich nicht um einen genannten Kunden, und wir geben keine bezifferten Ergebnisse an: Sie hängen von Ihrem Portefeuille und Ihren Schwellenwerten ab.

Das Problem: einfache Dossiers, die wie komplexe behandelt werden

Glasbruch, Schaden an einem Telefon, beschädigtes Gepäck, eine kleine Tierarztrechnung, ein Privathaftpflichtschaden mit geringem Betrag: Je nach Sparte betrifft ein Teil der Meldungen bescheidene Beträge und klare Sachverhalte; dieser Anteil ist an Ihrem Portfolio zu messen. In diesem Szenario durchlaufen diese Dossiers denselben Ablauf wie die anderen: Eröffnung, Erfassung, Belegkontrolle, Deckungsprüfung, Entscheid, Zahlung, Schreiben.

In diesem Szenario warten die Versicherten auf eine Antwort, die sofort hätte erfolgen können, und erfahrene Sachbearbeiter verbringen Zeit mit Dossiers, die ihre Expertise nicht brauchen.

Der Prozess vorher und nachher

Vorher. Jede Meldung, unabhängig von ihrer Grösse, wird von einem Sachbearbeiter übernommen, der liest, erfasst, kontrolliert und entscheidet.

Nachher. Die Triage erfolgt schon beim Eingang der Meldung.

1. Die Meldung und ihre Belege treffen über das Portal, per E-Mail oder als eingescannte Post ein.
2. Das Modell extrahiert die nützlichen Angaben: Schadenart, Datum, Umstände, Betrag, eingereichte Belege.
3. Die deterministischen Regeln wendet das Verwaltungssystem an, nicht das Modell: am Schadentag gültige Police, abgeschlossene Deckung, Selbstbehalt, Höchstgrenzen.
4. Das Modell prüft die Kriterien, die eine Lektüre erfordern: Übereinstimmung zwischen Schilderung und Belegen, Beteiligung eines Dritten, Erwähnung einer Verletzung, lesbare und vollständige Rechnung.
5. Ist alles erfüllt, geht das Dossier in die Direktregulierung. Andernfalls geht es mit einer Zusammenfassung und dem Grund der Weiterleitung in die menschliche Prüfung.

Die Rollenverteilung ist wichtig: Was sich mit Sicherheit berechnen lässt, bleibt im Verwaltungssystem. Das Modell dient nur dazu, zu lesen, was ein klassisches Programm nicht lesen kann.

Die Regeln und Schwellenwerte gehören dem Versicherer

Drei Grundsätze kommen zum Raster hinzu. Ein einziges nicht erfülltes Kriterium genügt für die Weiterleitung in die Prüfung. Das Modell lehnt nie eine Leistung ab: Nur ein Sachbearbeiter kann das tun. Und die Schwellenwerte sind Parameter, die der Schadendienst nach Sparte und Produkt selbst ändert, ohne das Modell anzufassen.

Der Mensch im Prozess

• Stichprobenkontrolle der direkt regulierten Dossiers, in einem vom Unternehmen festgelegten Rhythmus.
• Systematische Prüfung jedes Dossiers, das von den Betrugsregeln markiert wird, unabhängig vom Betrag.
• Fachlich Verantwortliche oder Verantwortlicher, benannt, um jede Änderung des Rasters freizugeben.
• Einfacher Beschwerdeweg für die versicherte Person, der immer bei einer Person endet.
• Jederzeitige Aussetzung der Direktregulierung, Sparte für Sparte, ist möglich.

Audit-Trail und Erklärbarkeit

Für jedes Dossier bewahrt das System die Version der Regeln, die Version des Modells, die extrahierten Angaben, das Ergebnis jedes Kriteriums, die gewählte Warteschlange und die menschlichen Eingriffe auf. Die Erklärung hat die Form einer Liste geprüfter Kriterien, lesbar für einen Sachbearbeiter, für die interne Revision oder für die Aufsichtsbehörde.

Dieses Mass an Dokumentation entspricht auch einer Erwartung der Regulierungsbehörde. In ihrer Aufsichtsmitteilung 08/2024 erwartet die FINMA von den beaufsichtigten Instituten, dass sie die mit dem Einsatz von KI verbundenen Risiken angemessen identifizieren, bewerten, steuern und überwachen, und sie nennt unter diesen Risiken die Robustheit, die Richtigkeit, die Erklärbarkeit und die Verzerrungen (Bias) der Modelle sowie die Abhängigkeit von Dritten.

Die Fehler: welche, und wer sie trägt

• Zu Unrecht regulierter Schadenfall. Die Kosten sind durch den Schwellenwert begrenzt und werden vom Versicherer getragen. Sie werden durch die Stichprobenkontrolle gemessen. Das ist auch das Feld des Betrugs mit kleinen Beträgen: Ein bekannter und stabiler Schwellenwert kann ausgenutzt werden, daher ist es sinnvoll, die Häufigkeit pro versicherter Person zu überwachen und die Kontrollen variieren zu lassen.
• Ohne Notwendigkeit zur Prüfung geschickter Schadenfall. Die Kosten sind Zeit des Sachbearbeiters. Das System ist so eingestellt, dass es diesen Fehler vorzieht.
• Nicht erkannter Personenschaden oder Dritter. Das ist der Fehler, der zu vermeiden ist. Strenge Regeln begrenzen ihn: Bestimmte Wörter, bestimmte Belege und bestimmte Sparten führen immer zu einer menschlichen Prüfung.

Die versicherte Person darf einen Fehler des Systems nicht tragen. Ist sie nicht einverstanden, wird ihr Dossier von einem Sachbearbeiter übernommen.

Datenschutz und Aufsichtsrahmen

Einige Anhaltspunkte, die Ihr Rechtsdienst und Ihre Compliance validieren sollten:

• Automatisierte Entscheidung. Art. 21 des Datenschutzgesetzes (DSG) verpflichtet dazu, die Person zu informieren, wenn eine Entscheidung ausschliesslich automatisiert getroffen wird und für sie mit einer Rechtsfolge verbunden ist oder sie erheblich beeinträchtigt; die Person kann eine Überprüfung durch eine natürliche Person verlangen. Das Gesetz sieht eine Ausnahme vor, wenn die Entscheidung in unmittelbarem Zusammenhang mit dem Abschluss oder der Abwicklung eines Vertrags steht und dem Begehren der Person stattgegeben wird. Eine Direktregulierung, die dem Begehren der versicherten Person stattgibt, fügt sich in diese Logik ein; eine automatisierte Ablehnung nicht. Das ist ein weiterer Grund, Ablehnungen nie zu automatisieren.
• Sensible Daten. Gesundheitsdaten sind besonders schützenswerte Personendaten (Art. 5 lit. c DSG). Schadenfälle mit Personenschaden sind daher aus zwei Gründen von der Direktregulierung ausgeschlossen: wegen des fachlichen Risikos und wegen der Art der Daten.
• Folgenabschätzung. Art. 22 DSG verlangt eine vorgängige Datenschutz-Folgenabschätzung, wenn die Bearbeitung voraussichtlich ein hohes Risiko mit sich bringt.
• Aufsicht. Versicherungsunternehmen werden vom Bund gestützt auf das Versicherungsaufsichtsgesetz (VAG) beaufsichtigt. Die Erwartungen der FINMA an die KI-Governance und an die Auslagerung sind von Beginn der Konzeption an zu berücksichtigen.

Warum ein in der Schweiz gehostetes Open-Source-Modell passen kann

Die Aufgabe ist eng und repetitiv: eine kurze Meldung lesen, einige Felder extrahieren, eine Liste prüfen. Ein Open-Source-Modell mittlerer Grösse (Familien Llama, Mistral, Qwen oder Gemma) kann dafür genügen, vorbehaltlich eines Tests an Ihren Dossiers.

Drei Argumente sprechen für diese Option. Die Volumen sind hoch, was Fixkosten attraktiver macht als eine nutzungsabhängige Abrechnung. Das Modell ändert sich nicht ohne Ihren Entscheid, was die Prüfung erleichtert. Und die Abhängigkeit von einem Drittanbieter, die die FINMA unter den Risiken nennt, wird verringert. Befindet sich Ihr Schadenverwaltungssystem bereits in einer bestimmten Cloud, kann auch ein proprietäres Modell in derselben Umgebung gerechtfertigt sein. Unsere Entscheidungshilfe erläutert die Kriterien.

Wie ein Pilot abläuft und gemessen wird

1. Test am Archiv. Das Modell sortiert abgeschlossene Schadenfälle einer Sparte, und seine Triage wird mit den getroffenen Entscheidungen verglichen.
2. Parallelbetrieb. Die neuen Dossiers werden vom Modell sortiert und von den Sachbearbeitern wie gewohnt bearbeitet.
3. Begrenzte Direktregulierung. Öffnung für eine Sparte, mit tiefem Schwellenwert und verstärkter Stichprobenkontrolle.

Grenzen: wann nicht automatisiert werden sollte

• Jeder Personenschaden und jeder Schadenfall mit einem beteiligten Dritten.
• Deckungen, deren Anwendung eine Auslegung erfordert.
• Neue Produkte ohne ausreichende Vorgeschichte zum Testen.
• Sparten, in denen die Belege zu uneinheitlich sind, um zuverlässig gelesen zu werden.
• Situationen, in denen der Schadendienst seine eigene Regel nicht aufschreiben kann.

Häufige Fragen

Entscheidet das Modell über die Deckung? Nein. Die Policenbedingungen werden vom Verwaltungssystem und, im Zweifelsfall, von einem Sachbearbeiter geprüft. Das Modell liest die Belege und prüft Kriterien.

Kann man auch Ablehnungen automatisieren? Wir raten davon ab. Eine Ablehnung hat Folgen für die versicherte Person und muss eine menschliche, begründete Entscheidung bleiben.

Begünstigt die Direktregulierung Betrug? Sie kann ihn anziehen, wenn der Schwellenwert bekannt und die Kontrollen vorhersehbar sind. Daher die Überwachung der Häufigkeit pro versicherter Person, die Stichprobenkontrollen und die Beibehaltung der Betrugsregeln im Vorfeld.

Müssen wir unser Schadenverwaltungssystem ersetzen? Nein. Die Triage wird an das bestehende System angebunden, das die Referenz für Policen, Zahlungen und Vorgeschichte bleibt.

Mit welcher Sparte soll man beginnen? Mit derjenigen, in der es viele Dossiers, geringe Beträge und standardisierte Belege gibt. Der Discovery-Workshop dient dazu, sie auszuwählen.

Weiterführend

Dasselbe Schema gilt für die Haftpflicht-Bagatellfälle im Spital und die Triage von KYC-Dossiers und Alarmen.

Unsere KI-Beratung beginnt mit einem Discovery-Workshop, um die Sparte und die Regeln auszuwählen. Kontaktieren Sie uns, um darüber zu sprechen.

Referenzen

• Bundesgesetz über den Datenschutz (DSG) – Fedlex
• Versicherungsaufsichtsgesetz (VAG) – Fedlex
• FINMA-Aufsichtsmitteilung 08/2024: Governance und Risikomanagement beim Einsatz von KI