Effizienz: OCR + KI digitalisieren und verarbeiten Dokumente automatisch (dunkel)
Flexibilität: Auch ungewöhnliche Formate werden zuverlässig erkannt.
Integration: Einfache Anbindung an bestehende Systeme
Die Anforderung nach immer schnelleren Prozessabläufen setzt Versicherungsunternehmen zunehmend unter Druck. Dies betrifft nicht nur den Kundenservice und die Einhaltung hoher Servicelevel, sondern auch die effiziente Verarbeitung von Zahlungseingängen, SEPA-Mandaten oder Lastschriftrückläufern.
Die Herausforderungen liegen dabei einerseits im Übergang von papierbasierten zu digitalen Prozessen (handschriftliches SEPA-Mandat) und andererseits in der automatisierten Erkennung und Zuordnung von Dokumenttypen und Inhalten (ich bin ein SEPA-Mandat der xy Bank). Angesichts der enormen täglichen Dokumentenflut stößt die traditionelle manuelle Bearbeitung schnell an ihre Grenzen und erweist sich als zeit- und ressourcenintensiv.
Einen vielversprechenden Ausweg bieten hier moderne Technologien wie OCR (Optical Character Recognition) und künstliche Intelligenz. Ihr Einsatz ermöglicht nicht nur eine deutliche Effizienzsteigerung, sondern markiert auch einen grundlegenden Paradigmenwechsel in der Zahlungs- und Dokumentenverarbeitung von Versicherungen.
Von Papierbergen zu automatisierten Prozessen
Erst durch die Kombination von OCR und den anschließenden Einsatz von KI lassen sich Inhalte aus Papier- oder PDF-Dokumenten nicht nur digitalisieren, sondern auch zuverlässig erkennen und strukturiert weiterverarbeiten. Selbst sogenannte „Ausreißer“, die in klassischen Regelwerken scheitern und bisher manuell über Clearing-Masken von Sachbearbeitern geprüft werden mussten, können mithilfe von LLMs (Large Language Models) automatisiert identifiziert und korrekt zugeordnet werden.
Bisheriges Vorgehen:
Ein eingescanntes Überweisungsformular wird nicht nur als Bild abgespeichert, sondern zu maschinenlesbarem Text umgewandelt. Kontonummern, Beträge und Referenznummern werden durch Zonenerkennung bzw. regelbasierte OCR erkannt. Danach clustern regelbasierte Bearbeitungswarteschlangen („Wenn Feld ‚Schadennummer‘ befüllt, an Schadenbearbeitung geben“) die Inhalte und geben die Informationen weiter. Das Vorgehen beruht, vereinfacht gesagt, auf festen, vorher definierten „Wenn-Dann“-Regeln. Hohe Fehlerquoten z. B. durch unleserliche Handschrift und damit verbundene manuelle Prüfung durch Mitarbeiter sind die Realität.
Lösungsansatz durch OCR/KI:
Künstliche Intelligenz kann eine wertvolle Ergänzung zu bestehenden, häufig bereits sehr effizienten Regelwerken darstellen. Sie erweitert deren Möglichkeiten insbesondere durch ihre Flexibilität im Umgang mit unterschiedlichen Eingangsformaten durch das Lernen von Mustern, Zusammenhängen und Kontexten (etwa durch maschinelles Lernen oder LLMs). Gerade im Bankensektor zeigt sich, dass verschiedene Institute ihre eigenen Formate verwenden, während Kundinnen und Kunden im Internet zusätzlich eine Vielzahl an SEPA-Vorlagen vorfinden. Für jede dieser Varianten ein separates Regelwerk zu entwickeln, wäre nicht nur extrem aufwendig und kostenintensiv, sondern in der Praxis kaum realisierbar.
Hier bietet KI einen entscheidenden Vorteil: Sie ist in der Lage, über klassische Regelwerke hinauszudenken. Durch ihre Fähigkeit, aus bereits gelernten Mustern Zusammenhänge zu erkennen, kann sie relevante Informationen automatisch identifizieren, strukturieren und in nutzbare Form überführen. Dadurch werden Prozesse nicht nur effizienter gestaltet, sondern auch robuster gegenüber Abweichungen („Ausreißern“) und neuen Formaten. KI übernimmt also dort, wo starre Regelwerke an ihre Grenzen stoßen, und sorgt so für eine deutlich höhere Flexibilität und eine höhere Zuordnungsquote.
Gibt es Probleme bei der Integration in die übrige IT-Infrastruktur?
Ganz klar: nein. Die von uns eingesetzten Lösungen lassen sich unkompliziert hinter das Input-Management anbinden und übergeben ihre Daten standardmäßig im weitverbreiteten JSON-Format an die angebundenen Umsysteme. Weiterhin ist die Unterstützung weiterer Formate jederzeit möglich und bei Bedarf problemlos umsetzbar.
Die Vorteile weitergedacht…
Die Stärken von OCR- und KI-gestützten Ansätzen lassen sich auch auf zahlreiche weitere Anwendungsbereiche übertragen. Sie können nicht nur das Input-Management, sondern ebenso die nachgelagerten Systeme wirkungsvoll unterstützen und entlasten (z. B. durch Dunkelverarbeitung). So ist es unter anderem möglich, eine Vielzahl unstrukturierter Eingangsdokumente – etwa Rechnungen, Schadenmeldungen, Kündigungsschreiben, Gutachten und vieles mehr – anzulernen und mithilfe von LLMs in Kombination mit bestehenden Regelwerken noch präziser zu klassifizieren und auszuwerten.
Im Gegensatz zu statischen Verfahren ist die KI nicht an feste Positionen oder starre Muster gebunden. Sie „versteht“, dass Beträge an unterschiedlichen Stellen im Dokument vorkommen können, extrahiert sämtliche Werte und ordnet diese auf Basis des zuvor Gelernten kontextbezogen zu. Damit bietet sie eine deutlich höhere Flexibilität und Robustheit im Umgang mit heterogenen oder neuen Eingangsformaten.
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