Wie funktioniert automatisierte Dokumentenerkennung?

Erik Pfannmöller: Hallo und herzlich willkommen zu einem neuen AI-Unplugged-Podcast von Digital Kompakt. Kurzer Disclaimer am Anfang, wie wahrscheinlich alle in der aktuellen Zeit sind auch wir im Homeoffice und das ist eine Remote-Aufnahme, daher entschuldigt bitte, falls die Audioqualität nicht so perfekt ist, wie ihr das sonst gewohnt seid. Mein Name ist Erik Pfannmüller, ich bin Ihr Moderator für heute, ehemaliger Kanu-Weltmeister, Familienvater und Gründer von SolveMate, einer KI-basierten Plattform zur Automatisierung von Kundenservice. Unsere Chatbots ermöglichen es, dass Endkunden ihre Serviceanfragen im Handumdrehen und ohne menschliche Serviceagenten lösen können. Wie immer bei AI Unplugged erklären wir Alltagsthemen rund um das Thema KI einfach und für jedermann verständlich. Wir besprechen gesellschaftliche Umwälzungen durch KI, aber auch neueste KI-Trends. Heute geht es bei AI Unplugged um das Thema Dokumentenerkennung und die Zukunft des Sachbearbeiters. Dazu habe ich bei mir einen Experten, und zwar Martin Mikko, COO bei Omnius, einer Deep-Tech-AI-Firma, die sich auf Schadenmanagement im Versicherungsbereich spezialisiert hat. Herzlich willkommen, Martin Micko. Stell dich doch erstmal selbst vor. Wer bist du? Was machst du?

Martin Micko: Hallo Erik, herzlichen Dank für die Einladung. Ich freue mich, bei dir sein zu dürfen. Ja, mein Name ist Martin Mikko, ich bin COO von Omnius. Und wie du schon gesagt hast, sind wir eine AI-Company.

Erik Pfannmöller: Sagst du Omnius? Ich sage immer Omni-Ass.

Martin Micko: Ja, du weißt eh, in Deutschland muss man sich verdeutschen. Colgate heißt ja auch überall anders Colgate. Insofern müssen wir uns auch anpassen. Okay, gut. Ja, also wir sind ein Deep Tech AI Company und wir fokussieren uns ausschließlich auf Versicherung und innerhalb von Versicherung ausschließlich auf das Thema Schadensmanagement. So wie du auch schon im früheren Podcast erklärt hast, wie wichtig es ist, wirklich sich zu fokussieren. Gerade im Bereich of AI haben wir uns schon vor Jahren darauf fokussiert, eben das Thema Schadenmanagement ganz genau zu beleuchten.

Erik Pfannmöller: Spannend. Wie bist du zu Omni erst gekommen? Was hast du vorher gemacht?

Martin Micko: Ich bin eigentlich ein Quereinsteiger. Ich war 20 Jahre lang in den verschiedensten IT-Firmen, unter anderem IBM. oder EMC, die ja dann von Dell übernommen wurde, war aber auch dazwischen im Consumer Business wie Sony und habe dann 2014 meine Mitgründer kennengelernt. Und wir haben uns damals zusammengetan und haben gemeint, wir wollen gemeinsam das Thema AI beleuchten und haben uns auf den Weg gemacht, ursprünglich mit dem Thema Handschriftenerkennung und in weiterer Folge dann, wo kann man das einsetzen? und sind wir relativ rasch auf die Versicherungsbranche gekommen und da auf das Thema Schadenmanagement. und dort sind wir heute inzwischen seit mehreren Jahren.

Erik Pfannmöller: Spannend. Ich kenne ja sozusagen eure Geschichte auch schon seit einigen Jahren und ich finde es interessant, wie man sozusagen von Handschriften Erkennung, was ja, wenn man darüber nachdenkt, Formulare erkennen, Image Recognition. Wir hatten mal Computer Vision, eine Folge bei AI Unplugged, wie sozusagen von Basistechnologien, wo wir letztes Jahr einen Podcast hatten, nämlich irgendetwas visuell erkennen, aber das kannst du gleich nochmal sagen. hin zu einer echten Business-Anwendung, sozusagen Dinge, wo wirklich was passiert und wo KI den Menschen unterstützt und ihm hilft, wo sozusagen die Basistechnologie KI zu Realwelt-Anwendungen wird und Firmen wie ihr da wirklich ganz viel Wert schaffen.

Martin Micko: Genau. Und genau dort haken wir auch ein. Also eine unserer USPs ist, dass wir zwei Basistechnologien miteinander in Bezug bringen können. Das eine ist Computer Vision und das andere ist NLP, also Natural Language Processing. Mit Computer Vision schaffen wir es relativ rasch und zu sehr hoher Qualität, Kommunikationsdokumenten unterschiedlichster Art, also sei es Scans, Faxe, auch handschriftliche Dokumente, PDFs, wie auch immer, relativ rasch voneinander zu unterscheiden und zu klassifizieren. Und wenn dann eine Klassifizierung auf visueller Ebene nicht mehr möglich ist, musst du in das Dokument hineingehen und anhand von Texten und den Inhalten derselben dann beginnen wirklich noch granularer zu werden. Gutes Beispiel ist, eine Rechnung kannst du von einem Diebstahlsanzeiger der Polizei visuell sehr rasch voneinander unterscheiden. Wenn es aber darum geht, zum Beispiel eine Haftpflichtversicherungspolize von einer Kfz-Versicherungspolize zu unterscheiden, Rein optisch ist das relativ schwierig schon zu unterscheiden und da gehst du dann textuell in den Inhalt hinein und dort können wir dann mit NLP genau diese Unterscheidungsmerkmale herausfinden.

Erik Pfannmöller: Super, wir sind keine drei Minuten im Podcast drin und wir haben schon NLP und Computer Vision besprochen. Finde ich gut. Finde ich auch sehr interessant, dass zwei verschiedene Algorithmentypen Und das macht auch Sinn, zusammenkommen, nämlich verschiedene Formulare zuerst erkennen und Verträge sehen ja bei einem Kunden von euch immer gleich aus und dann kommt es auf den Inhalt an und was da drin steht. Lass uns mal einen kleinen Schritt zurück machen. Wir werden heute über das Thema sozusagen Dokumentenerkennung und natürlich die KI, die die Prozesse automatisiert vor allen Versicherungen sprechen, nochmal einen Schritt zurück. Warum gibt es euch überhaupt? Was ist das Problem, das ihr löst und wie ist das entstanden?

Martin Micko: Also Versicherung auf den ersten Blick klingt jetzt nicht super spannend. Aber auf den zweiten Blick habe ich gelernt, Versicherung zu lieben. Warum? Weil in der Versicherungswirtschaft ist gerade ein massiver Umbruch. Es gibt ein paar wesentliche Ströme, die einen großen Impact auf die Versicherungen haben und aufgrund dessen einfach eine Veränderung nach sich ziehen werden. Und der Prozess hat eigentlich schon begonnen, auch wenn es für viele von uns noch gar nicht so transparent ist. Und die wesentlichen Treiber sind auf der einen Seite die Endkunden, Versicherungen umgehen. Wir kaufen alle täglich bei Amazon und ähnlichen Plattformen ein und haben da eine Serviceerwartung gelernt, die wir natürlich auch von Versicherungen in irgendeiner Form erwarten, insbesondere wenn wir zum Moment of Truth kommen, wie die Versicherungen typischerweise sagen, also zu dem eigentlichen Schadensfall.

Erik Pfannmöller: Das ist spannend. Um kurz einzuhaken, wir dürfen gleich weiterreden. Ich hatte letztens einen kleinen Autokratzer, Und hatte genau den Moment of Truth mit der Versicherung. Und wir kommen gleich noch zu dem KI und Schadenaufnahme. Ich habe mit einem Chatbot die Fotos von meinem Auto gemacht zur Schadenvergutachtung. Also es ist wirklich so, dass der Moment of Truth ist wichtig. Und dann ist die Frage, wie gut ist eigentlich die Versicherung? Sind die schnell? Handeln die gut? Kommunizieren die gut? Aber bitte.

Martin Micko: Und Geschwindigkeit ist eines der Erwartungshaltungen, die wir haben, aber einfach auch eine gewisse Interaktivität. Und viele Kunden von uns sprechen eigentlich von Empathie. Also was Versicherungen eigentlich erreichen wollen, ist, dass sie vom Endkunden als empathischer Partner wahrgenommen werden wollen. Weil letztlich ist ja eigentlich aus meiner Sicht für Sicherung was total Tolles, nämlich, dass wir als Bürger unserer Gesellschaften uns zusammentun, um gemeinsam unsere Risiken zu teilen. Insofern, wenn es dir mal schlecht geht und du krank werden solltest, bin ich mit allen anderen hier, um genau dafür dann einzustehen und umgekehrt ebenso. Also eigentlich was zutiefst Schönes im wortwörtlichen Sinn.

Erik Pfannmöller: Man hört da auch die positive Passion, die du für das Thema Versicherung aufgebaut hast, raus. Weil wenn man so sieht, das ist ja was Tolles. Eine Krankenversicherung, auch eine Autoversicherung. Man sichert sich ja gegen den schlimmsten Fall ab, nämlich den Totalschaden beim Auto oder die große OP, die man hat. Finde ich gut. Das heißt, KI kann auch unterstützen, das empathischer zu machen. Und jetzt sozusagen mehr in diese prozessuale Ebene rein. Du hast mir im Vorgespräch gesagt, Papier zu Papier gibt es bei Versicherungen. Für die Hörer, man muss sehen, wie Martin gerade lächelt. Papier zu Papier ist natürlich genau der Gegenspieler zu euch. Was macht ihr?

Martin Micko: Was wir machen ist, wir helfen Versicherungen, genau diesen Schadenprozess, wie etwa deinem Autoschadenprozess, dahingehend zu automatisieren, als dass er im Idealfall dunkel verarbeitet werden kann. Und wenn schon nicht dunkel verarbeitet werden kann, kann aus den verschiedensten Gründen, dass der Sachbearbeiter zumindest einerseits wirklich so viel Informationen über dich hat als Kunden in seiner Gesamtheit, so transparent und datengetrieben, dass der Schadenbearbeiter einerseits rasch, gleichzeitig transparent und drittens nachvollziehbar deinen Schaden bearbeiten kann. Und das im Idealfall mit einer KI-getriebenen Kommunikation, sodass du jederzeit weißt als Endkunde, wo steht eigentlich gerade mein Schaden? und warum höre ich gerade nichts davon. Warum ist das wichtig?

Erik Pfannmöller: Kurze Zwischenfrage für unsere Hörer. Was heißt eine Dunkelverarbeitung?

Martin Micko: Dunkelverarbeitung ist eine automatisierte Verarbeitung des Schadensprozesses unter Berücksichtigung aller versicherungstechnischen Überprüfungen, die normalerweise gang und gäbe sind. Sprich, ich überprüfe, hat der Endkunde eine entsprechende Versicherungspolize, die valide ist, die auch bezahlt ist? besteht auch Deckung gegenüber dem Schaden, den du gemeldet hast, unter Berücksichtigung auch aller Nebenaspekte, wie zum Beispiel Selbstbehalte und ähnliches. Davon spricht man eigentlich von Dunkelverarbeitung. Es gibt auch den Begriff des Fast Track, wo teilweise genau diese Überprüfungen ausgelassen werden, mit dem Ziel einfach den Schaden so rasch und so kostengünstig wie möglich durchzuschleusen, was aber nicht notwendigerweise im Interesse der Versicherer ist.

Erik Pfannmöller: Weil Sie später bezahlen wollen?

Martin Micko: Das kann eine Möglichkeit sein, aber ein Versicherungsunternehmen hat natürlich ein Interesse zu überprüfen, ob wirklich ein Anspruch auf den jeweiligen Schaden besteht.

Erik Pfannmöller: Das macht Sinn. Und wenn ich mir das so vorstelle, wie viele Versicherungen es gibt und dass Versicherungsfälle repetitive Prozesse sind, Vielleicht können wir uns gleich mal ein Beispiel raussuchen. Das sind ja hochrepetitive Prozesse. Wenn ich mir überlege, Haftpflicht, Schaden, Fahrradversicherung, Fahrrad ist geklaut, Auto wurde geklaut, sonstige Versicherungsleistungen. Es gibt ja alle möglichen Versicherungen, von Handy-Glas-Versicherung bis hin zu TV-Fernsehversicherung. Das sind ja repetitive Prozesse und was wir ja gelernt haben, ist, KI kann repetitive Prozesse unterstützen. Die sind aber auch nicht ganz einfach, aber das verstehe ich und ihr unterstützt dabei. Mach doch mal ein Beispiel und erklär mir mal, an welcher Stelle KI den Sachbearbeiter bei dieser Entscheidungsvorlage oder eben auch bei der Dunkelverarbeitung, wie du das genannt hast, unterstützt.

Martin Micko: Also im ersten Schritt ist es wichtig zu verstehen, es gibt ja nicht einen Schadensprozess, der nur aus einem Schritt besteht, sondern der Schadensprozess in sich besteht aus mehreren Schritten, die auch entstehen. mehr oder weniger komplex sind, abhängig von dem jeweiligen Schaden, den du als Endkunde hier einmeldest. Ich gebe dir ein Beispiel, also ein klassischer Wasserleitungsschaden ist dementsprechend viel komplexer in der Abwicklung, weil typischerweise die Schadenhöhe größer ist, Gutachten beauftragt werden müssen, teilweise der Gesamtschaden, wenn der Schaden entsteht, noch gar nicht wirklich abschätzbar ist etc. Also dementsprechend sind mehr Schritte und der Aufwand ist entsprechend größer als beim Beispiel, den du genannt hast, mein Fahrradverkehr. wurde geklaut, da sind weniger Schritte notwendig, auch die Schadenshöhe ist eine geringere. Aber selbst bei einem Mein-Fahrrad-wurde-gestohlen, wie es im Übrigen mir letztes Jahr passiert ist, selbst in dieser Situation ist es gar nicht so trivial, weil ein Kunde kann typischerweise zuerst mal über mehrere unterschiedliche Kommunikationskanäle seinen Schaden einmelden. Also der Kommunikationskanal kann sein, entweder Web, es kann sein E-Mail, es kann sein ein Brief, es kann sein ein Fax, das kann aber auch sein ein Broker oder ein Agent von Versicherungen. Also das sind dann Third Parties, also Partner der Versicherung, die im Namen der Versicherung agieren. Also es sind einmal unterschiedliche Eingangskanäle mit unterschiedlichen Kommunikationsvehikeln, wo eine sogenannte First Notice of Loss, also eine Erstschadensmeldung überhaupt beim Versicherer einlangen kann. Das ist einmal der erste Schritt. Diese muss einmal aufgenommen werden und in diesem Schritt muss einmal überprüft werden, da sind wir jetzt bei der ersten Deckungsprüfung, besteht eine entsprechende Versicherung überhaupt für den genannten Erik Pfannmöller oder besteht die nicht? Das ist typischerweise ein manueller Prozess, der kann schon einmal automatisiert werden.

Erik Pfannmöller: Da muss man aber sozusagen ja schauen, ist die Person, die das meldet, überhaupt bei uns versichert? Hat sie diese Versicherung? Das heißt, ich muss ja, ob das jetzt eine unstrukturierte E-Mail ist, die ich ja schicken kann an meine Versicherung oder ob mein Broker das meldet. Das kommt ja über verschiedene Formen rein und dann muss ich das ja in eine Datenbankform bringen. Das heißt, ich muss wiederum Dinge auslesen und muss dann sagen, prüfe A gegen B, weil das ist ja der binäre Ausgang. Gibt es eine Deckung oder nicht? Da ist ja auch schon ganz viel Intelligenz dahinter. Ein Mensch kann das und da hilft ja auch schon.

Martin Micko: Ein Mensch kann das und wir helfen da auch schon, weil und wo die Komplexität jetzt liegt, ist natürlich, wenn Menschen emotional aufgewühlt sind, weil mein Fahrrad gerade gestohlen wurde, heißt das ja nicht, dass notwendigerweise die Polizennummer zum Beispiel bei der Hand ist. Sprich, ein Erik Pfannmüller, das ist ja noch relativ eindeutig, aber stell dir vor, es meldet sich ein Herr Günther Mayer aus Berlin, der ebenso dann seine eine Polizennummer nicht mitschickt in dem E-Mail, was ja typischerweise auch jetzt nicht hochstrukturiertes Formular zum Beispiel ist, da wird es schon ein bisschen komplizierter. Also es geht hier wirklich darum, erstens zu erkennen, ist das eine Erstschadensmeldung oder ist das eine Ergänzungsmeldung zu einem bestehenden Schaden? Und sollte es eine Erstschadensmeldung sein, erkenne ich den Kunden und kann ich mit so einer bestehenden Polizei korrelieren? Und wenn er mehrere Polizen hat, bin ich auch die Richtige? Und wenn dem so ist, sind alle Bedingungen erfüllt. Wenn ja, kann ich einmal einen Schaden überhaupt einmal anlegen. Das heißt, im Schadenssystem muss der Schaden erstmalig einmal angelegt werden. Also das sind schon durchaus auf den ersten Blick scheinbar Triviale, auf dem zweiten Schritt schon durchaus komplexe Vorgänge, die typischerweise manuell erfolgen. Und da können wir schon helfen. Also wir kennen einmal erstens genau diese Brücke können wir schlagen mit Hilfe eines KI-Moduls zwischen Erstschadensmeldung und die Identifikation der Polizei im jeweiligen System. Das ist einmal Eine Aufgabe. Die zweite Aufgabe ist dann auch schon zu erkennen, es liegen überhaupt schon alle Dokumente vor, die für eine Schadensmeldung dieser Art notwendig sind. Bleiben wir beim Beispiel Fahrraddiebstahl. Was hier typischerweise zusätzlich von den meisten Versicherungen verlangt wird, ist eine Diebstahlsanzeige der Polizei. Wir nennen das typischerweise Completeness-Check, also sind alle Dokumente, Dokumente, die dafür notwendig sind, überhaupt in ihrer Gesamtheit vorhanden, um den Schaden einmal anzulegen. Das ist ein zweites Modul von uns, mit dem wir hier unterstützen können.

Erik Pfannmöller: Vielleicht kannst du das nochmal erklären, so eine Art Business Process Modeling Firma. Ihr habt Module, die ihr zusammenschalten könnt und ein Modul liest vielleicht E-Mails aus und, korrigiere mich, wenn ich falsch liege, schickt eine Standardantwort, hey, mir fehlt noch die Policen-Nummer. und ein anderes Modul prüft dann, ob derjenige überhaupt drin ist und die kann man zusammenschalten. zu so einer Art modularem System.

Martin Micko: Korrekt, genau so ist es. Also wir haben ein modulares System, das besteht also aus einzelnen KI-Modulen, die in Serie zusammengeschaltet werden können, aber nicht müssen, um einzelne Bedürfnisse, um einzelne kognitive Fähigkeiten dem Versicherer zur Verfügung zu stellen, sodass der dann genau dieses Modul in seinen bestehenden Workflow einbauen kann, um diesen zu automatisieren und zu beschleunigen.

Erik Pfannmöller: Und hier muss man ja glaube ich auch verstehen, dass es sozusagen Module gibt, die sind einfach regelbasiert im Sinne von Prüfe, ob der Kunde in der Datenbank ist, ja oder nein. Und dann es gibt Module, wo man einfach KI braucht. Ich stelle mir vor, ich habe als Eingangskanal, wie du das so schön gesagt hast, ein Formular ausgedruckt und per Post hingeschickt. Dann kommt ja genau das Thema Dokumentenerkennung, was ganz klar KI ist, nämlich Finde raus, welches Formular der Kunde mir geschickt hat. Das wird ja zuerst gescannt. Dann findet ihr raus, was es ist. Und dann muss ich auslesen, was mein Name ist und was die Entity-Features sind, die draufstehen auf dieser Schadensmeldung. Um daraus dann diesen Completeness-Check zu machen. Das heißt, es gibt sowohl KI-Teile, die einfach Deep-Tech sind. Und ich kenne eure Historie. Ihr kommt aus diesem Dokumentenerkennungs-, Handschriftenerkennungsthema, was wirklich Deep-Tech ist. Kombiniert mit Geschäftsregeln, nämlich prüfe, ob der Kunde da ist. Und wenn nicht, dann schreibe ich ihm zurück. Das heißt etwas mit KI lösen und dann einen Geschäftsprozess dahinter modellieren. Genau.

Martin Micko: Und das ist eigentlich jetzt genau das Spannende in der Versicherungsbranche. Die Versicherungsbranche ist eigentlich sehr gut in der Definition derartiger Regeln. Aber dazwischen gibt es bis heute bei so gut wie allen Versicherungen immer noch sehr manuelle Schritte, die wir eben genau dementsprechend mit unseren KI-Modulen dann automatisieren helfen. Also wir kombinieren KI mit den Regelnwerken, den Business-Prozessregeln, die darunter liegen und eigentlich schon ganz gut abgedeckt sind.

Erik Pfannmöller: Das ist gut zu verstehen. Wir waren gerade bei so einem Beispiel Fahrraddiebstahl, die First Notice of Loss. Ich schicke das jetzt per Post hin und dann muss man erkennen, wer ich bin, ob ich alle Sachen habe. Dann kriege ich vielleicht noch einen Brief geschickt mit einem Formular oder ich kriege eine E-Mail oder eine SMS oder was auch immer der Geschäftsprozess der Firma ist. oder sie schicken mir einen Link zu einem Chatbot. bei dem ich lustigerweise Fotos von meinem Auto machen durfte und Anhänger hochladen. Das hat mich sehr gefreut. Ich habe selbst eine Chatbot-Firma und habe gedacht, das hätten wir auch gekonnt. Aber es gibt Chatbots, die einem helfen als ein Teil, aber es ist nur einer von diesen vielen Eingangskanälen. Der Kunde kann ja auch danach anrufen und im Callcenter landen und dann muss der Callcenter-Agent die Kundennummer, die fehlt, an die richtige Stelle schreiben. Da helft ihr. Wie geht es weiter, nachdem der Schaden im System angelegt ist?

Martin Micko: Wenn der Schaden im System angelegt ist, bei deinem Beispiel Fahrradtiefschwarz.

Erik Pfannmöller: Wir können auch gerne ein Beispiel deiner Wahl nehmen.

Martin Micko: Bleiben wir bei dem Beispiel, weil es relativ simpel ist und man sehr leicht auch nachvollziehen kann, kommt irgendwann einmal natürlich dann die Frage der Rechnung gegenüber des Fahrrads. Also der Kunde wird aufgefordert, eine Rechnung, im Idealfall, das hängt jetzt wiederum von der Versicherung ab, im Idealfall des Altfahrrads, respektive vielleicht sogar eines neuen Fahrrads. nachzurechnen. Da müssen wir uns dementsprechend den Bedürfnissen unserer Versicherer anpassen, weil da unterscheidet sich der eine Versicherer zumeist leicht vom anderen. Und wenn die dann da sind, geht es darum, erstens, wenn diese Dokumente abgeschickt werden, sei es über E-Mail, über Fax, über Post, erstens zu erkennen, dass das eine Rechnung ist, dass die Rechnung zu einem bestehenden Schadensfall dazugehört und nicht ein neuer Schadensfall sind, was bei vielen Versicherungsstand heute immer noch passiert. Also es geht darum, den gesamten Fall, den Case zusammenzuschnüren, die Dokumente, die dazu gehören, zu einem Bündel zu bringen, aus den jeweiligen Dokumenten, wie bei den Rechnungen, herauszuextrahieren, ah, das ist also das Fahrrad, das ist offensichtlich der Betrag und dann zu sagen, okay, und jetzt triggere ich die Überweisung und sage, okay, lieber Kunde, hier bekommst du den Gesamtbetrag oder den Gesamtbetrag abzüglich des Selbstbehalts, den du laut Polizei tragen musst und zuletzt dann auch die Kommunikation daraus zu triggern. Das sind Teilschritte, die wir dann unterstützen können.

Erik Pfannmöller: Das fand ich ganz interessant. Du hast gerade so einen Nebensatz gesagt, was für mich als Endkunde gar nicht klar ist oder auch als wenn ich jetzt in der Versicherung drin stecke. Ich kann ja auch parallel noch einen zweiten Fall mit einem Fahrradliebstahl haben von vor ein paar Monaten und dir die Rechnung zu dem alten Fall schicken und die KI muss erkennen, dass ich bereits einen Fall offen habe. und muss dann wiederum eine Classification machen, eine Zuordnung, zu welchem Fall das ist. Das kann man nach Schadenshöhe, nach Betrag, nach was auch immer, was eben in dem Schaden drin ist. Und da müsst ihr ja den Datenbankeintrag Schaden mit Fahrrad, Mountainbike, Marke Cube zu dem Wert passen. Und wenn halt die Marke Cube und das andere war ein Damenfahrrad, ein Stadtfahrrad ist, dann findet der raus, zu welchem Fall das gehört. Und das muss ja sonst ein Mensch machen, richtig?

Martin Micko: Korrekt, das sind genau die Punkte. Wir haben gerade einen anderen Kunden. Spannendes Thema ist Haustierversicherung. Und viele Haustierhalter haben ja nicht nur ein Haustier, sondern haben mehrere Haustiere. Und es wird immer üblicher, auch diese Haustiere dementsprechend dann zu versichern. Und wenn jetzt dein älterer Hund sozusagen einen

Erik Pfannmöller: Komische Frage, was versichert man? Das Haustier selbst oder den Schaden, den das Haustier macht?

Martin Micko: Du kannst beides versichern, aber ein großes Thema ist einfach das Haustier selbst, weil natürlich das Thema medizinische Behandlung deines Haustiers durchaus finanziell eine große Bürde sein kann. Und wenn jetzt du zwei Hunde hast und der eine Hunde ist vielleicht gerade nur haftpflichtversichert, also wenn er einen Schaden verursacht, aber nicht gegen Krankheiten, die er haben könnte, und der zweite ist es schon, gilt es doch sehr klar für die Versicherung herauszufinden, welcher der beiden Hunde hat also jetzt diese Haustierkrankenversicherung. Und wenn dann derartige Krankheit eintritt, ist es auch der Hund, der wirklich dagegen versichert ist und nicht der zweite Hund, der dabei nicht dementsprechend versichert ist. Und diese Unterscheidung ist total wichtig für eine Versicherung herauszufinden, dementsprechend zu matchen, sodass nur der richtige Schaden dann dementsprechend ausbezahlt wird.

Erik Pfannmöller: Das dauert vielleicht bei einem Menschen, wenn er alles offen hat, eine Minute oder zehn Sekunden. Aber die Realität ist ja, man muss einen Fall öffnen, man muss Dokumente öffnen, man muss sich die zwei Hunde anschauen mit Bildern, man muss gucken, ob die Rasse stimmt. Das heißt, in der Realität dauert es vielleicht doch ein paar Minuten, wo der Bildschirm an ist, eben keine Dunkelverarbeitung. Und das wiederum kostet ja die Versicherung Geld. Das heißt, KI ist ja immer die Automatisierung von Tätigkeiten, die Geld kosten, dass es schneller geht für den Kunden, aber auch natürlich natürlich ein Effizienzgewinn ist. Und wenn man jetzt nur diese eine Hundesache sieht, dann ist das klein, aber die passiert ja hunderttausendfach bei einem großen Versicherer. Es werden ja auch Millionen Fahrräder geklaut und x-hunderttausend Haftpflicht-Kfz-Fälle.

Martin Micko: Und das ist genau das Spannende jetzt, weil wenn du jetzt eigentlich einen Kilometerschritt zurück machst und sagst, okay, was bedeutet das eigentlich, In der Art, wie Versicherungen mit ihren Kunden umgehen, können wir dementsprechend mit KI helfen, diesen Schadensprozess einerseits zu automatisieren, zu beschleunigen und das Ganze erstmalig gleichzeitig mit einer Kostenreduktion. In der Vergangenheit war es bei Versicherungen immer so, Versicherungen mussten sich entscheiden. Entweder werde ich effizienter, kann ich also die Kosten drücken oder effizienter. Ich schaue, dass ich meinen Prozess kundenorientierter gestalte, sprich ich werfe Geld ein, um schneller, um transparenter etc. zu werden. Es war immer eine Entweder-oder-Entscheidung. Auf dieser Basis mit Hilfe von KI sind Versicherungen erstmalig in der Lage, beides gleichzeitig zu bewerkstelligen. KI hilft zu automatisieren, gleichzeitig aber auch die Kosten zu reduzieren und dementsprechend empathischer mit dem Endkunden umzugehen. Und das ist eigentlich eine total coole Sache.

Erik Pfannmöller: Das klingt nach einem No-Brainer für mich, wenn ich jetzt Entscheider bei einer Versicherung wäre, dafür mal wie euch zusammenzuarbeiten. Oder?

Martin Micko: Keine Frage, es ist ein No-Brainer. Gleichzeitig muss man in aller Offenheit sagen, viele Standardfälle können heute mit KI schon abgewickelt werden, aber natürlich gibt es Teilbereiche, wo der Mensch auch weiterhin eine wichtige Rolle spielen wird. Und da wird KI zukünftig vor allem eine unterstützende Rolle einnehmen und sie wird nicht in der Lage sein, einen komplizierten Prozess Wasserschaden, der in einem Zinshaus über drei Stockwerke gegangen ist, automatisiert abwickeln. Das liegt auch nicht im Interesse weder des Versicherers noch des Versicherten.

Erik Pfannmöller: Also muss ja in dem Prozess, den wir gerade beschrieben haben, von Schadensmeldung, First Notice of Loss, zu Schaden anlegen, zu Dinge clustern und zuordnen mit Nachweisen, weil jeder Versicherungswahl hat irgendwelche Nachweise. Man muss ja irgendwas hingeben, sonst geht man hier sonst Versicherungsbetrug. Muss ja dann, du bist jetzt aber der Fachmann, wahrscheinlich es noch eine Prüfung geben und dann die Entscheidung automatisiert oder ist ein Mensch, der die Entscheidung trifft, oder?

Martin Micko: Absolut, absolut. Und darum ist unser Ziel im Prinzip einmal herzugehen und zu sagen, okay, wo haben wir einfach Quick Wins und können große Volumen im Idealfall im Sinne des Versicherten mit Hilfe von KI positiv abgewickelt werden. Das heißt, der Versicherte bekommt es eigentlich gar nicht mit, dass sein Schadensfall mit Hilfe von KI abgewickelt worden ist. Und die Ausnahmefälle, wo es einfach komplexer wird, wo es noch Fragen gibt, kann ich teilweise mit Hilfe von KI hinterfragen. um letztlich dann auch den Schadenmitarbeiter mit ausreichend Datenmaterial zu versorgen, sodass er genau die richtigen Fragen zielgerichtet, transparent und nachvollziehbar stellen kann.

Erik Pfannmöller: Was ja zum Schluss, wenn ich einen zufriedenen Kunden habe, mit dem ich empathisch kommuniziere, bei einem Standardfall erwarte ich einfach, hey, das ist ein Standard-Autokratzer oder hey, mein Fahrrad ist geklaut und ja, ich hatte es angeschlossen und ja, ich bin versichert. Dann soll das aber auch so funktionieren in dem Moment of Truth. Und das führt dann auch zu zufriedeneren Kunden, wenn das schneller ist, was zum Schluss auch zu mehr Umsatz führt. Das ist was, was ich jetzt öfter gehört habe von Firmen, dass man eigentlich nicht sich entscheiden muss, zu Kosten sparen oder Kunden zufriedener machen, sondern durch KI dieses Grundniveau an Qualität und Service Level erhöht wird. Und dass das sozusagen, wie man sagt, oftmals ein No-Brainer ist. Oftmals wird aber auch viel versprochen, was gar nicht hält in der Realität. Wie stellt ihr sicher, dass ihr auch Ergebnisse liefert?

Martin Micko: Wir messen ganz klar die Frage, die hast du eigentlich in all deinen Podcasts gestellt, zurecht aus meiner Sicht. Aber im Wesentlichen im KI-Umfeld machst du es so, du trainierst deine Systeme mit Dokumente, mit Daten und dann nimmst du ein zusätzliches Volumen an Daten, die das System noch nie gesehen hat, wo du aber weißt, was ist eigentlich das Ergebnis, das richtige Ergebnis, weil du es im Vorfeld separat eruiert hast. und misst dann die Performance des Moduls gegenüber genau diesen Daten, die das System noch nie gesehen hat. Und dann kannst du sehr klar und objektiviert nachvollziehen, wo steht das System heute und wie kann ich es gegebenenfalls weiter tunen, um noch bessere Ergebnisse zu erzielen.

Erik Pfannmöller: Und ihr seht ja auch, wie oft die KI Fälle dunkel verarbeitet hat oder Entscheidungen getroffen hat oder Dokumente zugeordnet hat. Und damit kann ich ja messen, hey, das hätte vorher ein Mensch machen müssen, das hätte uns drei Minuten pro Dokument gekostet in Summe. Also messbar machen über Zahlen und vorher auch vertrauen, dass es funktioniert, bevor man die Zahlen hat.

Martin Micko: Absolut. Aber es ist alles letztlich zahlenbasiert. Also jedes Ergebnis, das wir liefern, liefern wir immer mit einem Confidence-Score, also mit einem Wert, der aus unserer Sicht beschreibt, wie sehr glaubt das System daran, dass genau die Vorhersage letztlich korrekt ist oder nicht. Und mit diesem Confidence-Score können wir dann in Zusammenarbeit mit unserem Kunden sagen, okay, wo setzen wir die Schwellenwerte abhängig von dem jeweiligen Modul und Use-Case ab, und können dann das System darauf aufbauen und tunen. Was aber auch wichtig ist, und das ist, wie du eh weißt, letztlich beginnt alles bei den Dokumenten und bei den Zahlen. Wenn wir zum Beispiel das Exzerpt bekommen von Schäden, die innerhalb des Monats März geliefert werden, dann klingt das auf der einen Seite nach sehr viel. Gleichzeitig kann gerade im heurigen Jahr das Ergebnis von Schäden im Monat März dementsprechend total misleading sein, weil einfach Schäden einer besonderen Art gehäuft auftreten, aber andere total unterrepräsentiert sind. Das System lernt eigentlich von einem untypischen Monat März und dementsprechend sind die Vorhersagen, wenn du sie dann im gleichen Kontext für die zukünftigen Monate verwendest, etwas misleading und müssen nachgetunt werden. Aber das genau ist das Ergebnis von derartigen Zahlenanalysen und dementsprechend kannst du dann konstant verbessern, nachtunen und das System konstant weiterentwickeln.

Erik Pfannmöller: Finde ich gut. Bevor wir nochmal um die gesellschaftliche Umwälzung, was das eigentlich mit dem Job des Sachbearbeiters macht, sprechen. Noch eine kurze Frage, wie kann man mit euch starten? Ist das sozusagen so einfach? Muss ich da viel tun oder rufe ich an und dann steht ihr auf der Matte, wenn ich jetzt in einem Versicherungshaus wäre?

Martin Micko: Du kannst dich jederzeit bei uns anrufen und wir stehen dann auf der Matte. Und im Idealfall beleuchten wir genau so einen Schadenprozess und schauen uns an, wo gibt es typische Medienbrüche, wo wird manuell nachgearbeitet? und wo könnten wir mit bestehenden Modulen, die es heute schon gibt, relativ rasch genau diese Brüche überbrücken und automatisieren helfen. Und das können wir typischerweise sehr einfach im Rahmen von einem POC darstellen, der in verschiedenen Intensitätsstufen dann dementsprechend dargestellt wird und messbar machen und darauf aufbauen und auch einen Business Case rechnen, weil letztlich müssen sich genau derartige Investitionen auch immer finanziell rechnen.

Erik Pfannmöller: Klingt gut. Macht Sinn. Man sieht, dass ihr euer Handwerk verstanden habt. Gute KI-Firmen sagen, wir machen einen Businessplan und rechnen dir das vor. Und schlechte KI-Firmen versprechen dir die Zukunft und die große magische Blackbox und den Zauberhub, wo der weiße Hase rausspringt. Ich würde gerne nochmal auf den Job des Sachbearbeiters zum Ende sprechen kommen. Heute macht der Sachbearbeiter oftmals repetitive Dinge. Und wie wird der Job in der Zukunft aussehen?

Martin Micko: Der Sachbearbeiter wird in seiner Rolle sehr sicher einfach aufgewertet. Er wird letztlich die Kommunikationsschnittstelle hin zum Endkunden sein und dem Endkunden in seinem Problem im Hier und Jetzt helfen und zwar das Ganze basiert auf KI, aber wird nicht von KI mehr getrieben. Für mich ist es ganz klar, dass die Versicherung der Zukunft, ähnlich wie in der Airline, wie im Übrigen, entweder ein Full-Service anbieten wird und alle Omnichannel dementsprechend zur Verfügung stellen wird oder aber auch man macht Low-Fair-Angebote und dementsprechend wird der Sachbearbeiter der Zukunft dementsprechend diese Schnittstelle hin zum Endkunden darstellen und eine ganz wesentliche Komponente in der Kommunikation zu ihm werden.

Erik Pfannmöller: Das heißt, KI unterstützt sozusagen den Job des Sachbearbeiters und dieses Aufwerten, das sehe ich auch bei uns. Wir machen jetzt Chatbots für den Kundenservice und wir sehen genau das gleiche Thema, nämlich nicht der Agent wird sozusagen überflüssig, sondern der Job des Serviceagenten wird hin zum Kommunikationskanal nach außen und er wird positiv. Er wird nicht zum Cost Center, er wird auf einmal zum Profit Center, weil es ja darum geht, eine Kundenbeziehung zu managen und auch höherwertige Tätigkeiten zu machen, wie zum Beispiel in der Dunkelverarbeitung erwartet der Kunde Das muss schnell gehen. Wenn es aber mal einen kritischen Fall gibt oder eine Nachfrage oder auch mal ein Fall nicht erstattet werden kann, dann ist es ja viel mehr Empathie, die man auch dem Endkunden entgegenbringen muss. Ich finde das gut, dass du das auch sagst. So sehe ich nämlich auch KI als zugrunde liegende Technologie, die uns in Prozessen unterstützt.

Martin Micko: Und eigentlich ist es ja skurril und schön gleichzeitig. KI wird uns helfen. einerseits das Wort Beziehung, ein neues Leben einzuhauen, insbesondere in der Versicherung versicherter Beziehung, weil automatisiert repetitive Aufgaben durch KI abgewickelt werden können und die Beziehung des Sachbearbeiters wird dementsprechend zum Endkunden eine vollkommen andere sein. Also KI zur Enteblung einer neuen Empathie, einer neuen Beziehung ist ja eigentlich eine schöne Story, finde ich.

Erik Pfannmöller: Und da kann ich auch eure Homepage zitieren, energized by AI, inspired by empathy. Steht sozusagen auf meiner Homepage, hatte ich mir mal rausgesucht. Und ich finde, es ist ein gutes Schlusswort, wie sozusagen KI uns inspiriert, die Welt verändert und zum Schluss zu mehr empathischer Auseinandersetzung zwischen den Menschen führt. Ich danke Martin Mikko, COO von OmniUS, einer Deep Tech Firma, die das Schadenmanagement bei Versicherungen automatisiert, für das tolle Gespräch. Danke, Martin.

Martin Micko: Danke dir.