Zur Optimierung ihrer Geschäftsprozesse haben Versicherungsunternehmen jahrelang auf manuelle Datenanalysen mit Excel, zeitintensive Interviews mit Führungskräften oder Vor-Ort-Begehungen zurückgegriffen. Diese Methoden hatten allerdings nicht nur einen erheblichen Zeitaufwand zur Folge, sondern legten auch einen subjektiven Optimierungsfokus fest und konnten keinen ausreichenden Nutzen aus dem täglich wachsenden Datenberg generieren. Auf Grundlage IT-gestützter Prozesse und einer einheitlichen Sicht auf die Daten lassen sich Geschäftsprozesse jedoch mit einfachsten Mitteln visualisieren und wesentliche Schwachstellen identifizieren. Process Mining macht es möglich.
Potenzial und Nutzung von Process Mining
Process Mining ist eine Technologie zur systematischen Analyse und Auswertung aller relevanten Prozessparameter und -informationen auf Basis digitaler Spuren in IT-Systemen. Daten, die durch digitale Geschäftsabläufe generiert und in sogenannten Event-Logs festgehalten werden, werden durch Process Mining untersucht, Prozessabläufe in Echtzeit visualisiert und Schwachstellen identifiziert. Die großen Datenmengen und die damit verbundenen intuitiven Auswertungsmöglichkeiten liefern dabei eine solide Entscheidungsgrundlage zur Prozessoptimierung. So können Versicherungsunternehmen per Knopfdruck die Durchlaufzeiten sämtlicher Verträge ermitteln, Kaufprozesse detailliert abbilden, verdächtige Transaktionen feststellen, hohe Liegezeiten und stark schwankende Bearbeitungszeiten erkennen oder unnötige Prozessschleifen identifizieren. Aufwand, Zeit und letztendlich die Kosten für die Prozessanalyse und -optimierung können mithilfe der automatisierten Geschäftsprozessanalyse erheblich verringert werden.
Bei vielen Versicherungsunternehmen sind relevante Arbeitsabläufe noch nicht digitalisiert, sondern werden durch manuelle Arbeit erledigt. Gründe dafür sind in der Regel fehlendes fachliches oder technisches Know-how, eine unzureichende Datenqualität oder Bedenken, die vorhandene Datenbasis enthalte nicht alle benötigten Informationen. So kam auch eine Studie zur Nutzung von Data Analytics in der Versicherungsbranche aus dem Jahr 2021 zu dem Ergebnis, dass sich noch nicht einmal in jedem vierten Versicherungsunternehmen die Nutzung von Data-Analytics-Lösungen etabliert hat.
Selbsteinschätzung von Versicherungsunternehmen bezüglich des Data-Analytics-Reifegrads [1]
Langfristig gesehen können Versicherungsunternehmen durch die intelligente Analysetechnologie enorm profitieren. Process Mining lässt sich auf sämtliche Prozessmodelle anwenden, selbst kleinste Optimierungsmaßnahmen ermöglichen erhebliche Einsparungen und Gewinnsteigerungen. So bietet Process Mining der Versicherungsbranche die Möglichkeit auf eine datengetriebene und zukunftsorientierte Neuausrichtung. Zwar hat der überwiegende Teil der Versicherungsunternehmen den Aufbau der eigenen Analytics-Kompetenzen bereits aktiv in Angriff genommen. Um dem Wunsch nach Optimierung der Produktivität, Steigerung der Effizienz sowie dem Erhalt von Bestandskunden und der Gewinnung neuer Kunden gerecht zu werden, müssen sich auch die Nachzügler auf eine intelligente Datenverarbeitung einlassen und damit einhergehend effiziente Systeme etablieren. Nur so lassen sich langfristige Wettbewerbsnachteile vermeiden und die Anpassungsfähigkeit an die sich stets ändernden Marktbedingungen gewährleisten, die einen kritischen Erfolgsfaktor für die Branche darstellt.
Process Mining in der Versicherungswirtschaft
Webinar on Demand | Schadensprozesse unter die Lupe genommen: mpmX im Einsatz bei der BGV