Digitalisierung & Automatisierung von Versicherungsprozessen

Einstieg: Digitalisierung im Versicherungsunternehmen – wichtige Voraussetzungen und Erfolgsfaktoren

• Current Practice, Insights & Learnings
• Offener Austausch & Diskussion

Markus Wernad, MSc, IT Bereichsleiter, Prokurist, ACREDIA Versicherung AG
 

Wie Sie die Geschäftsprozesse Ihrer Versicherung digitalisieren – Vorgehensschritte

• Prozesse mit hohem Digitalisierungs- und Automatisierungspotenzial identifizieren
• Prozessdesign für die digitale Transformation – Methodik, Ergebnisdokumentation
• Prozess-Automatisierung durch kombinierte Technologien (OCR, ICR, RPA, KI)
• Digitale Versicherungsprozesse implementieren und erfolgreich betreiben

Innovationsmanagement: Technologie- und Trendradar in der Versicherungsbranche

• Intelligente (innovative) Technologien und Trends identifizieren und dokumentieren
• Assessments zur Technologie- und Trendbewertung in Versicherungen durchführen
• Technologie- und Trendradar-Auswertungen: Analysen, Entscheidungen
• Technologie- und Innovations-Roadmapping
• Strategische Planung und Investitionsportfolios
• Anwendungsbeispiel für Technologie- und Trendradar (ERGO, Munich RE)

Dipl.-Hdl. Ing. Ernst Tiemeyer, IT-Consultant , Hochschuldozent
 

Wie geht Data Driven Insurance? - Wege und Lösungen zu datengetriebenen Geschäftsmodellen, Versicherungsprodukten und Services

• Data Assessments, Positionierung, Capabilities und Anforderungsanalysen für Versicherer
• Handlungskonzept zur Umsetzung der Datenmanagement-Leitplanken (Data Fabric, Data Mesh- und Data as a Service)
• Change der EDM-Organisation (Data Governance, Data Services, Data Culture)
• Praxisbeispiel: Next Generation Datenmanagementprozesse in der Versicherung
• Datengetriebene Kundenbindungsprogramme und digitale Mehrwertdienste
• Data Analytics und Enterprise Data Governance

Dipl.-Hdl. Ing. Ernst Tiemeyer, IT-Consultant , Hochschuldozent

Kundenschnittstelle in Versicherungen – Optimierung der CX und Vertriebs-/Serviceprozesse

• Stoßrichtung „Customer Journey" und „Customer Experience" (neue Vertriebs/Sales-Prozesse für Versicherungen)
• Digital Services und Digital Empowerment in der Insurance-Branche
• Neue Serviceprozesse mit den Kunden (etwa Schadenbearbeitungs- oder Vertragsmanagementprozesse mit datengetriebenen Serviceportalen)
• Wie lassen digitale Prozesse und Produkte in der Versicherung kundenfreundlich gestalten?

Dipl.-Hdl. Ing. Ernst Tiemeyer, IT-Consultant , Hochschuldozent
 

Prozessoptimierung und Digitalisierung in Versicherungsunternehmen

• Der Blick über den Tellerrand in der Prozessoptimierung: Wie kann man Customer Journey Experience, Geschäftsmodellentwicklung und Design Thinking Prinzipien in den Digitalisierungs-Initiativen integrieren?
• Prozessoptimierung „from a higher perspective“: Prozessdesign mit Berücksichtigung von Governance, Riske und Compliance – Wie kann man beide Ansätze gemeinsam verfolgen?
• Von der Prozessoptimierung zur Digitalisierung: Welche Technologien (Robotic Process Automation, Workflow-Systeme, Process Mining, etc.) sind für welche Prozesskategorien von Relevanz?
• KI „beyond ChatGPT“: Welchen Impact können KI-Technologien auf die Versicherungskernprozesse „Vertrieb“, „Bestandsmanagement“ und „Schadensmanagement“ haben? Welche ersten Use Cases gibt es im Markt?

Mag. Robert Strobl, Geschäftsführer, BOC Information Technologies Consulting GmbH
 

KI/ML-Potenziale in Versicherungen bzw. in betroffenen Arbeits- und Geschäftsprozessen

• Generative KI – Grundlagen und Anwendungspotenziale in Versicherungen
• KI/ML-Anwendungsbeispiele in Insurance im Überblick (z. B. Mahnwesen u. a.)
• Anwendungspraxis: KI im Kundendialog (etwa mit Chatbots und ChatGPT)
• KI-Agents für bessere Geschäftsprozesse (Document AI oder Contact Center AI)
• Kompakt-Workshop: KI-UseCases für Versicherungen – Planung und Umsetzung
• KI-Use Cases formulieren und dokumentieren, Umsetzung konzipieren
• KI-Use Case-Beispiele für Versicherungen: Schadenmanagement, Business Intelligence, IMS und Regulatorik, Identifizierung von Emerging Risks, u. a.

Erfolgreiche KI-Transformation in Versicherungen – Operationalisierung von ML-Modellen

• MLOps-Schritte – Geschäftsverständnis, Datenbeschaffung, Entwicklung von Modellen 
• MLOps-Schritte – Umsetzung und Monitoring von Modellen (LMM etc.)

Dipl.-Hdl. Ing. Ernst Tiemeyer, IT-Consultant , Hochschuldozent