Vom Use Case zum gelebten KI-Modell​

Warum ein Target Operating Model die Voraussetzung für die vollständige Hebung von KI-Potenzialen im Schadenmanagement ist

Schadenmanagement ist trotz zahlreicher Optimierungsinitiativen (Business Process​ Reengineering, Kaizen etc.) ein operativ anspruchsvoller Bereich in der Assekuranz.​ Zwar wird KI bereits erfolgreich eingesetzt, allerdings überwiegend​ in einzelnen Workflows und ohne Ausschöpfung aller Potenziale und neuester​ KI-Technologien wie Agentic AI.​

Die wirksame Nutzung von KI im Schadenmanagement erfordert deshalb einen integrativen​ Ansatz über Prozesse, KI, Steuerungsmodelle und Change Management hinweg. Durch eine end-to-end-Betrachtung der gesamten Wertschöpfungskette Schaden​ können Effizienzpotenziale identifiziert und gehoben sowie der Einsatz von Agentic AI​ zielgerichtet gesteuert werden.​

Dieses Whitepaper zeigt, wie Versicherer mithilfe eines Target Operating Models (TOM) ein ganzheitliches Zielbild für das Schadenmanagement entwickeln können. Darüber hinaus wird aufgezeigt, wie Agentic AI die Prozesssteuerung und KI-Workflow-Gestaltung erweitert, welche Rolle Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter künftig als steuernde Supervisoren einnehmen und welche Voraussetzungen für eine erfolgreiche KI-Transformation geschaffen werden müssen.​

Unser Whitepaper „Vom Use Case zum gelebten KI-Modell: Warum ein Target Operating Model die Voraussetzung​ für die vollständige Hebung von KI‑Potenzialen im Schadenmanagement ist“ ​zeigt,

  • warum mit einem Target Operating Model die KI-Potenziale im Schadenmanagement​ vollständig ausgeschöpft werden können,
  • wie zur Hebung von KI-Potenzialen und zur KI-Integration entlang der​ gesamten Wertschöpfungskette Schaden vorgegangen werden sollte und
  • welche Voraussetzungen für einen nachhaltigen und wirksamen Einsatz​ fortgeschrittener KI-Ansätze, wie z.B. Agentic AI, es gibt.​