Extraktion von Versicherungsdaten: Was es ist, warum es wichtig ist und wie man es richtig macht

In der Versicherungsbranche sind Ihre wertvollsten Erkenntnisse oft in gescannten Formularen, handschriftlichen Ansprüchen oder langen PDFs enthalten. Ohne die richtigen Tools zur Extraktion von Versicherungsdaten bleiben diese wichtigen Informationen verborgen, was die Schadensfälle, das Underwriting und alle Prozesse dazwischen verlangsamt.

Und das Schlimmste? Es ist selten ein Systemausfall, der zu Verzögerungen führt. Es sind Dinge wie eine ungelesene E-Mail, ein fehlendes Tag in einem Richtliniendokument oder eine Datei, die es nie in den Workflow geschafft hat. Wenn auch nur ein Dokument unangetastet bleibt, kann der gesamte Vorgang zum Erliegen kommen, was Zeit, Vertrauen und Geld kostet.

Diese Verlangsamungen sind keine Anomalien — sie sind die Norm. Und obwohl die Auswirkungen für sich genommen trivial erscheinen mögen, verstärken sie sich bei einem großen Betrieb. Verspätete versicherungstechnische Entscheidungen, verpasste Schadensfristen, Verstöße gegen die Vorschriften oder schlechte Kundenerfahrungen sind allesamt auf ein und dasselbe Problem zurückzuführen: vergrabene Daten.

Die meisten Versicherer haben ihre Dokumente digitalisiert. Die Digitalisierung reicht jedoch nicht aus. Ein digitalisiertes PDF muss immer noch manuell gelesen, interpretiert und eingegeben werden. Die eigentliche Transformation beginnt, wenn aus digitalisierten Daten nutzbare Daten werden. Hier spielt die Extraktion von Versicherungsdaten eine entscheidende Rolle. Lesen Sie weiter, um zu erfahren, was das ist, warum es wichtig ist und wie Sie das richtige Tool für einen reibungslosen Arbeitsablauf finden.

Warum ist die Extraktion von Versicherungsdaten eine Herausforderung und was kann dagegen getan werden?

Arbeitsabläufe im Versicherungswesen erzeugen täglich eine Flut von Daten.

“80% Alle Versicherungsdaten sind in der täglichen Korrespondenz gefangen, aber wenn KI richtig eingesetzt wird, kann sie einen einfachen und effizienten Zugriff ermöglichen.“

Die meisten Daten liegen in unstrukturierten Formaten vor: gescannte Bilder, Berichte von Drittanbietern, handschriftliche Formulare, E-Mails und Tabellen. Diese Dokumente sind für die Versicherung, Schadensabwicklung, Versicherungsabwicklung und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften unerlässlich, aber herkömmliche Systeme können sie nicht ohne menschliches Eingreifen verarbeiten.

Selbst wenn Ihre Teams alles digitalisieren, können sie immer noch nicht verwenden, was sie nicht extrahieren können.

Und das ist der versteckte Kosten für die manuelle Versicherungsverfolgung:

• Verzögerungen beim versicherungstechnischen Schreiben: Die Risikobewertungen kamen ins Stocken, weil Krankengeschichten in gescannten Formen vergraben sind.
• Fordert undichte Stellen an: Verpasste Unstimmigkeiten oder doppelte Abrechnung aufgrund menschlichen Versehens.
• Prüfungsstress: Compliance-Teams verbringen Wochen damit, sich auf die Dokumentenanfrage einer Aufsichtsbehörde vorzubereiten.
• Verlust der Loyalität: Kunden fallen nach langsamen Onboarding- oder Auszahlungsschwierigkeiten ab.

Laut Recherche von McKinsey, Versicherungsunternehmen, die Automatisierung und KI in ihre Kernprozesse integrieren, können die Betriebskosten um bis zu 40% senken. Dieses Maß an Effizienz ist jedoch nur möglich, wenn auf die grundlegenden Daten zugegriffen werden kann. Unstrukturierte Dokumente stehen im Weg. Also, das Wichtigste zuerst.

Was ist Extraktion von Versicherungsdaten?

Die Extraktion von Versicherungsdaten bezieht sich auf den automatisierten Prozess der Identifizierung, Interpretation und Organisation relevanter Informationen aus versicherungsbezogenen Dokumenten. Es ist der Schritt, der unlesbare Dateien in strukturierte, nutzbare Erkenntnisse umwandelt, die Arbeitsabläufe vorantreiben.

Dieser Prozess beinhaltet typischerweise Technologien wie:

• Optische Zeichenerkennung (OKR): Konvertiert gedruckte oder gescannte Dokumente (wie PDFs oder Faxe) in maschinenlesbaren Text, sodass digitale Systeme auf Informationen zugreifen können, die in physischen Formen gesperrt sind.
• Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): Versteht die Bedeutung und Absicht hinter den Wörtern — hilfreich bei der Interpretation von Verlustbeschreibungen, der Identifizierung von Entitäten (z. B. Namen, Daten) und beim Extrahieren kontextreicher Informationen.
• Maschinelles Lernen (ML): Lernt aus früheren Dokumentlayouts und -mustern, um die Genauigkeit im Laufe der Zeit zu verbessern, auch bei unübersichtlichen oder inkonsistenten Dokumentformaten.
• Engines für Geschäftsregeln: Wenden Sie branchenspezifische Logik an (z. B. zur Validierung der Deckungssummen oder zur Überprüfung von Versicherungsdaten), um Inkonsistenzen automatisch zu kennzeichnen und die extrahierten Daten zu standardisieren.

Diese Funktionen bilden das Rückgrat von Intelligent Document Processing (IDP) -Plattformen, die auf Anwendungsfälle im Versicherungswesen zugeschnitten sind.

In Insurance extrahierte Kerndokumenttypen

1. Reklamationsdokumente — Dazu gehören Formulare zur ersten Verlustmeldung (FNOL), Schadensgutachten, Reparaturrechnungen und Verlustrechnungen, die während des Schadenverfahrens eingereicht werden.
2. Politische Dokumente — Wichtige Dokumente wie Deklarationsseiten, Vermerke und Verlängerungspapiere, in denen die Versicherungsbedingungen festgelegt sind.
3. Medizinische und polizeiliche Berichte — Sie werden bei Personenschäden oder Haftungsansprüchen verwendet; sie enthalten komplexe narrative Daten, die sorgfältig interpretiert werden müssen.
4. Anmerkungen zu Sachverständigen und Beurteilungen — Oft handgeschriebene oder getippte Feldberichte, in denen Objektinspektionen oder Schadensbewertungen detailliert beschrieben werden.
5. Hochwasserzertifikate und Risikoberichte — Spezialformulare zur Überprüfung von Eigenschaften mit hohem Risiko, für deren Validierung häufig externe Datenquellen erforderlich sind.
6. ACORD-Formulare (z. B. 125, 127) — Standardisierte Formulare, die von Maklern und Vertretern verwendet werden, um Policen- oder Risikoinformationen an Fluggesellschaften zu übermitteln.
7. E-Mails und Anhänge — Kritische Details befinden sich häufig im Text von E-Mails oder angehängten PDFs, Excel-Dateien oder gescannten Formularen, sodass sie in manuellen Arbeitsabläufen leicht übersehen werden.

Jedes dieser Dokumente kann in seiner Struktur variieren, Freiformtext enthalten oder visuelle Elemente wie Tabellen und Bilder kombinieren. Aus diesem Grund wird die automatische Extraktion der manuellen Extraktion von Versicherungsdaten bevorzugt. Lassen Sie uns vergleichen.

Vergleich manueller und automatisierter Methoden zur Extraktion von Versicherungsdaten

Ein direkter Vergleich, wie Ihre Abläufe heute aussehen und wie sie mit automatisierter Extraktion von Versicherungsdaten aussehen könnten.

„Die Kosten für manuelle Nacharbeiten liegen im Versicherungsdurchschnitt 25$ pro Anspruch, was die finanzielle Belastung eines manuellen Prozesses ist.“

Warum ist die Extraktion von Versicherungsdaten im Jahr 2025 wichtig?

Angesichts der steigenden Kundenerwartungen, des Wettbewerbsdrucks und der behördlichen Aufsicht können sich Versicherungsunternehmen manuelle Ineffizienzen nicht leisten. In vielen Betrieben verbringen die Mitarbeiter jedoch immer noch Stunden damit, Formulare zu überprüfen, Tabellen abzugleichen oder Details zwischen Systemen zu kopieren.

Automatisierte Datenextraktion beseitigt diese Reibungen. Es beschleunigt versicherungstechnische Entscheidungen, indem wichtige Risikoindikatoren sofort angezeigt werden. Es beschleunigt die Schadensbearbeitung, indem Schadensgutachten, Rechnungen und Kontoauszüge extrahiert und überprüft werden. Es verbessert die Einhaltung der Vorschriften, indem es durchsuchbare Prüfprotokolle und eine konsistente Redaktion ermöglicht.

Noch wichtiger ist, dass es Versicherern ermöglicht, von reaktiven Arbeitsabläufen zu proaktiven, erkenntnisgestützten Abläufen überzugehen. Wenn Daten nahtlos fließen, werden Entscheidungen schneller getroffen, und das Vertrauen der Kunden wächst auf natürliche Weise.

Es beschleunigt auch Backoffice-Funktionen wie Erfassung von Rechnungsdaten—Automatisierung der Extraktion von Beträgen, Lieferantendetails und Einzelposten aus Rechnungen, wodurch Auszahlungen schneller und die Buchhaltung sauberer wird.

Die 1-Billionen-Dollar-Chance

Laut McKinsey, Versicherungsträger, die KI und Automatisierung einsetzen, sind bereit, bis 2030 einen Teil der potenziellen jährlichen Einsparungen von 1 Billion US-Dollar zu nutzen.

Und dabei geht es nicht nur um Kostensenkungen, sondern auch um intelligentere Preisgestaltung, schnellere Schadensabwicklung und skalierbares Wachstum.

Bei der Automatisierung geht es nicht darum, die Mitarbeiterzahl zu reduzieren. Es geht darum, Ihren Teams sofort die Daten zur Verfügung zu stellen, die sie benötigen, um bessere Entscheidungen zu treffen.

Warum sollten sich CEOs, CFOs und COOs mit der Extraktion von Versicherungsdaten befassen?

Führungskräfte in der Versicherungsbranche stehen heute unter dem Druck, Kosten zu senken, schneller zu handeln und Risiken zu reduzieren — und das alles bei gleichzeitiger Verbesserung des Kundenerlebnisses. Manuelle Dateneingabe und langsame Dokumentenverarbeitung stehen dem im Weg. Intelligente Datenextraktion löst dieses Problem, indem die zeitaufwändigsten und fehleranfälligsten Teile des Workflows automatisiert werden. Von der Reduzierung der Kosten für den Forderungszyklus bis hin zur Verbesserung der Prüfungsbereitschaft und Betrugserkennung — hier sind die Gründe, warum sich die Geschäftsleitung darum kümmern sollte.

1. Reduzierung der Betriebskosten

Manuelle Dokumentenauswertung und Dateneingabe nehmen zu 30— 50% der Lebenszykluskosten von Schadensfällen. Die Automatisierung reduziert dies drastisch und kann auch den Personalbedarf reduzieren.

2. Schnellere Zeit bis zur Entscheidung

Erste Verlustmeldung (FNOL) innerhalb von Minuten statt Stunden oder Tagen. Durch die Extraktion und Validierung in Echtzeit werden Fälle sofort an Sachverständige oder Versicherer weitergeleitet.

3. Risikogenauigkeit und Betrugserkennung

Mit kontextbezogenen KI-Modellen kann die automatisierte Datenextraktion Übergebühren, verdächtige Muster und Diskrepanzen erkennen und so das Betrugsrisiko verringern.

4. Einhaltung von Vorschriften und Auditbereitschaft

Auditoren wollen strukturierte Pfade, keine Ordner. Die automatische Extraktion protokolliert jeden Datenpunkt, jede Quelle, jeden Zeitstempel und jeden Prüfer und vereinfacht so Audits und die Anforderungen an die Datenherkunft.

5. Besseres Kundenerlebnis

Gehen Sie vom umständlichen Hin und Her zum optimierten Service über. Chatbots und Self-Service-Tools, die auf KI basieren, können Anfragen mithilfe extrahierter Daten sofort lösen.

Warum können ältere Systeme die Extraktion von Versicherungsdaten heute nicht bewältigen?

Traditionell OCR oder IDP Tools wurden nicht für die Komplexität der Versicherungsabläufe entwickelt. Folgendes vermissen sie:

• Layoutabweichung: Eine FNOL-Form unterscheidet sich drastisch von einer anderen.
• Gemischte Medien: Bilder, Tabellen, Signaturen, Textblobs — alles in einer Datei.
• Sprache und Fachjargon: Die Anmerkungen der Justierer sind chaotisch, erzählerisch und voller Kurzschrift.
• Kontextuelle Auslöser: Identifizierung von Warnsignalen wie „Brandverlust innerhalb von 30 Tagen nach Versicherungsbeginn“.

Ohne fortschrittliche KI, insbesondere LLMs, die speziell auf Versicherungen abgestimmt sind, liest Ihr System nur Pixel, ohne das Risiko zu verstehen.

Vorteile der C-Suite: Wo die Extraktion von Versicherungsdaten echte Auswirkungen hat

Transformation von Ansprüchen

Geschwindigkeit ist nicht nur ein Ziel — sie ist ein Wettbewerbsvorteil. Die intelligente Datenextraktion verarbeitet FNOL-Formulare, Rechnungen und Bewertungen durch Dritte in Sekunden statt Stunden. Es kennzeichnet fehlende Dokumente, zeigt rote Fahnen an und leitet saubere Daten automatisch an das richtige Team weiter.

✅ Schnellere Schadensregulierung

✅ Niedrigere Kosten für die Schadensregulierung

✅ Verbesserte Erstkontaktzeit

Underwriting Intelligence

Versicherer benötigen nicht mehr Daten — sie benötigen einen besseren Zugriff darauf. Die automatische Extraktion erfasst Risikosignale aus Inspektionen, Gutachten, Schadenfällen und Krankenakten und validiert sie sofort.

✅ Schärfere Risikobewertungsmodelle

✅ Schnellere Zyklen vom Angebot zum Binden

✅ Reduzierter Zeitaufwand für die manuelle Überprüfung

Konformität und Auditbereitschaft

Audits sollten Ihr Team nicht ins Chaos stürzen. Da die Extraktion speziell für die Verwaltung entwickelt wurde, wird jedes Feld automatisch mit Tags versehen, bei Bedarf redigiert und mit einer vollständigen Datenherkunft und Zeitstempeln versehen.

✅ Sofortige Auditbereitschaft

✅ Weniger Compliance-Fehler

✅ Automatisierte regulatorische Abbildung (TRIA, CCPA, GDPR)

KI-gesteuerter Betrieb

Daten sind der Treibstoff für moderne Versicherungsgeschäfte. Saubere, strukturierte Eingaben ermöglichen die Betrugserkennung, die Vorhersage des Verfalls von Versicherungsverträgen und sogar die Prüfung von Schadensfällen durch KI-Agenten.

✅ Mehr Entscheidungen, weniger Eskalationen

✅ Weniger Fehlalarme bei der Betrugserkennung

✅ Skalierbare Automatisierung für alle Geschäftsbereiche

Alles zusammenbringen: Ein schrittweiser Weg zur Skalierung

1. Identifizieren Sie die Schmerzpunkte: Beginnen Sie mit dokumentenintensiven Workflows für Schadensfälle, Underwriting und Fakturierung.
2. Priorisieren Sie Bereiche, die für den Pilotversuch geeignet sind: Der Eingang von Forderungen und die Ausgabe von Policen bringen die schnellsten Renditen.
3. Erstellen Sie den ROI-Fall: Eine Reduzierung der Dateneingabekosten um 50% bei einem Workflow von 10 Mio. $ bedeutet Einsparungen von 5 Mio. $.
4. Wählen Sie den richtigen Partner: Arbeiten Sie mit einem Anbieter wie Infrrd zusammen, der für starke SLAs und bewährte Bereitstellungen bekannt ist.
5. Starten Sie ein Pilotprojekt: Verarbeiten Sie 500—1.000 Dokumente aus echten Kanälen wie Posteingängen oder Anbieterportalen.
6. Verfolge, worauf es ankommt: Messgenauigkeit, Bearbeitungszeit, Benutzerzufriedenheit und Fehlerreduzierung.
7. Zuverlässig skalieren: Erweitern Sie das Angebot auf weitere Geschäftsbereiche, Dokumenttypen und Regionen.
8. Verwandeln Sie Daten in Informationen: Verwenden Sie gewonnene Daten, um Trends zu erkennen, die Preisgestaltung zu verbessern und Betrug zu erkennen, bevor er passiert.

6 Dinge, die Sie auf einer Plattform zur Extraktion von Versicherungsdaten überprüfen sollten

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1. Von Versicherungen geschulte Intelligenz: Modelle, die für die Produktlinien P&C, Life, Health und Specialty voroptimiert sind
2. Beherrschung unstrukturierter Daten: Auszug aus Tabellen, Handschriften, gescannten Formularen und unregelmäßigen Layouts
3. Integrierte Feedback-Schleifen: Lernt und verbessert sich automatisch aus Korrekturen
4. Bereit für die Integration: Verbindet sich nahtlos mit Kernsystemen wie Guidewire und Duck Creek
5. Funktionen, bei denen Compliance an erster Stelle steht: Redaktion, Audit-Trails und robuste Datenverwaltung sind integriert
6. Skalierbarkeit für Unternehmen: Cloud-native Infrastruktur, die Leistungs- und Sicherheitsanforderungen erfüllt

Warum ist Infrrd die erste Wahl für die Extraktion von Versicherungsdaten?

Infrrd wurde speziell für die Komplexität von entwickelt Arbeitsabläufe im Versicherungswesen. Egal, ob Sie gescannte FNOL-Formulare, handschriftliche Gutachten oder PDF-Pakete mit COIs und Empfehlungen verarbeiten, Infrrd passt sich an und liefert.

Domänenspezifische Intelligenz

• Vortrainierte Modelle für die Bereiche P&C, Life, Health und Specialty
• ACORD-, ISO-, Loss Run- und Binder-Formate werden nativ verarbeitet

Zero-Template-Ansatz

• Infrrd ist nicht auf statische Vorlagen angewiesen
• Layoutunabhängige Extraktion passt sich jedem Träger, jeder Form an

Erleben Sie es in Aktion

Effizienz auf Unternehmensebene

• Verarbeitet über 1 Million Versicherungsdokumente/Monat
• Priorisiert SLAs mit intelligenter Warteschlange
• Unterstützt die Weiterleitung in Echtzeit an Schadens- und Policensysteme

Der beste Beweis? Die, die es in großem Maßstab einsetzen

Sogar Analysten sind sich einig: Infrrd führt das Feld an

Untermauern Sie Ihre Entscheidung mit der neuesten Analystenbewertung der Everest Group. Erfahren Sie, wie Infrrd im Vergleich abschneidet — und warum Käufer darauf vertrauen, dass wir automatisieren, was andere nicht können.
‍Lesen Sie den Analystenbericht.

Zukünftige Trends, auf die Sie bei der Extraktion von Versicherungsdaten achten sollten

Zero-shot-Extraktion

Extrahieren Sie Daten aus unbekannten Dokumentformaten ohne Umschulung.
- Nützlich, um neue Antragsvorlagen oder Versicherungsdokumente sofort zu bearbeiten.

Verkettung mehrerer Dokumente

Verbinden Sie Daten aus mehreren Dokumenten, um eine einheitliche Ansicht zu erstellen.
- Denken Sie daran, Antragsformulare, E-Mails und Polizeiberichte miteinander zu verknüpfen, um das Risiko schneller einschätzen zu können.

Gesprächsüberblick

Verwenden Sie GenAI, um mit Schadensakten zu „chatten“.
- Fragen Sie: „Was war der Versicherungswert?“ und erhalte eine direkte Antwort.

Kontextsensitives Compliance-Tagging

Kennzeichnen Sie personenbezogene Daten oder sensible Daten je nach Kontext automatisch.
- Trägt dazu bei, die DSGVO/HIPAA-Konformität bei der Datenverarbeitung sicherzustellen.

Auf den Punkt gebracht

Wenn Ihre Versicherungs-, Schadens- und Compliance-Teams immer noch manuell PDFs lesen und Werte in Systeme eingeben, laufen Sie nicht schlank, sondern verlieren Geld.

Bei Versicherungen geht es um Geschwindigkeit, Genauigkeit und Vertrauen. Intelligente Datenextraktion unterstützt alle drei.

Es ist an der Zeit, sich von Dokumenten nicht mehr ausbremsen zu lassen. Die Extraktion von Versicherungsdaten ist kein IT-Problem. Es ist eine Gelegenheit für die Geschäftsleitung.

Und die Führer, die das verstehen? Sie verarbeiten bereits schneller, verkaufen intelligenter und gewinnen das Vertrauen der Kunden.

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