Claim Digital Agent

Automatisiert die Datenextraktion aus medizinischen Dokumenten und baut eine personalisierte Wissensdatenbank auf, die eine schnellere Schadensbearbeitung und intelligentere Krankenversicherungsabläufe ermöglicht.

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Geschäftliche Herausforderung

Die Bearbeitung von Krankenversicherungsansprüchen erfordert die Prüfung verschiedener Dokumente — wie Rechnungen, Bescheinigungen und Arztberichte —, die sich häufig in Format und Qualität unterscheiden, was den Prozess zeitintensiv, fehleranfällig und mit steigendem Schadensvolumen zunehmend unhaltbar macht. Versicherungsunternehmen haben mit unterschiedlichen Datenformaten, inkonsistenter Informationsextraktion und der Aufrechterhaltung der Genauigkeit zu kämpfen und gleichzeitig die Erwartungen der Kunden an eine schnellere Abrechnung zu erfüllen. Neben der Verarbeitungsgeschwindigkeit müssen auch unstrukturierte Dokumente in strukturiertes, wiederverwendbares Wissen umgewandelt werden, um die Entscheidungsfindung, Betrugserkennung und kontinuierliche Serviceverbesserung zu unterstützen.

Überblick über die Lösung

Unsere Claim Digital Agent transformiert den Prozess der Schadensregulierung durch ein intelligentes Dokumentenverarbeitungssystem, das von fortschrittlichen OCR- und KI-Agenten unterstützt wird. Es extrahiert automatisch wichtige Metadaten — einschließlich Versicherungsdetails, Informationen über Begünstigte und medizinische Leistungen — aus unstrukturierten Dokumenten, klassifiziert Anträge nach Art und Komplexität und normalisiert die Daten in ein standardisiertes, systemfähiges Format.

Neben der Extraktion erstellt die Lösung eine personalisierte Wissensdatenbank für jeden Kunden, die sein Profil und seine Historie kontinuierlich verfeinert. Dieses strukturierte Repository wird mit jeder bearbeiteten Reklamation zunehmend intelligenter und ermöglicht eine effiziente Visualisierung, Navigation und Wiederverwendung von Kundendaten im gesamten Unternehmen. Eine Konversationsoberfläche ermöglicht den Zugriff auf die Wissensdatenbank in natürlicher Sprache, sodass Benutzer Informationen zu Schadensfällen, Abrechnungen und Kundenhistorie schnell und präzise abrufen können.

Die Lösung lässt sich nahtlos in bestehende Workflows, Betrugserkennungssysteme und Überwachungstools integrieren und unterstützt die Nachverfolgung des Antragsstatus in Echtzeit, die automatische Validierung und erweiterte Analysen zur Prozessoptimierung und Erkennung von Anomalien. Durch die Reduzierung manueller Eingriffe und die Nutzung wertvoller schadensbezogener Daten beschleunigt die Anwendung die Abwicklung, verbessert die betriebliche Effizienz und unterstützt intelligentere, transparentere Versicherungsabläufe.

Technische Umsetzung

Diese generative KI-Lösung wurde entwickelt mit:

Dokumentenerfassung und Vorverarbeitung
Nimmt PDFs, Bilder oder gescannte Formulare über eine containerisierte Pipeline auf, die vor Ort oder in der Cloud bereitgestellt werden kann. Zu den Vorverarbeitungsschritten gehören Verzerrungsreduzierung, Rauschunterdrückung und Qualitätsprüfungen, um eine optimale OCR-Genauigkeit zu gewährleisten.
Verbesserte OCR-Ebene
Konvertiert PDFs und andere gescannte Dokumente bei Bedarf in Bilddateien und wendet dann OCR an, um maschinenlesbaren Text zu erzeugen. Qualitätsverbesserungen wie Rauschunterdrückung oder Konvertierung von PDF-Dateien in Bilder sorgen für eine genauere Extraktion in den nachfolgenden Schritten.
KI-gestützte Entitätsextraktion
Verwendet große Sprachmodelle und domänenspezifische KI, um kontextrelevante Informationen aus unstrukturiertem Text zu erkennen und zu extrahieren, auch wenn Dokumente nicht standardmäßigen Formaten folgen.
Klassifizierung und Kategorisierung
Klassifiziert Verfahren oder medizinische Leistungen in Standardkategorien und ermöglicht so die Anpassung an bestehende Geschäftsregeln, behördliche Anforderungen oder regulatorische Rahmenbedingungen.
Knowledge Graph Construction
Organisiert die gewonnenen Informationen in einem semantischen Netzwerk, das Ansprüche, Behandlungen, Diagnosen und Deckungsdetails miteinander verbindet und so ein kontextuelles Verständnis der Krankenversicherungsgeschichte jedes Versicherungsnehmers ermöglicht.
Validation Layer
Implementiert eine konfigurierbare Regel-Engine, die möglicherweise Geschäftslogik oder Domain-Ontologien nutzt, um die Konsistenz zwischen den extrahierten Feldern zu überprüfen. Diese Ebene kann Referenzdatenquellen enthalten, um Unstimmigkeiten oder Auslassungen zu erkennen und Anomalien an eine menschliche Prüfwarteschlange weiterzuleiten.

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