Der RPA-Schub für die
Versicherungsbranche

Better customer service through RPA

Dieses große Unternehmen für Schadens- und Unfallabwicklung verfügt über zwei Callcenter, die monatlich mehrere tausend Kundenanfragen bearbeiten, vom Direktverkauf über Schadensmeldungen bis hin zu Auskunft über den Schadensstatus. Ziel des Unternehmens war eine höhere Produktivität der Agenten, ein besserer Kundenservice und ein höherer Service-Level im Bereich Kundenservice. Im vergangenen Jahr wurden diese Kennzahlen jedoch kaum bis gar nicht verbessert. Das zugrundeliegende Problem war uns wohl bekannt. Die Agenten arbeiteten mit Daten aus einem komplizierten Netz von isolierten Datenbanken, Citrix-Umgebungen und Altsystemen. Die Änderung einer einzigen Adresse bedeutete, mehrere Systeme und Datenbanken einbeziehen zu müssen. Da kam der Agent gegenüber einem Anrufer schon in Erklärungsnot. Das Ergebnis waren unzufriedene Kunden, frustrierte Agenten, eine hohe Fluktuationsrate bei den Mitarbeitern im Kundenservice und ein schwieriges Trainingsumfeld. Die Unternehmensführung war sich bewusst, dass die Agenten einen Arbeitsplatz benötigten, der vollständig in die Backoffice-Systeme und Datenbanken integriert ist und realisierte, dass es viele CSR-spezifische Softwarelösungen gab.

Außerdem war bekannt, dass jede Lösung, die eine Integration mit dem Backoffice auf Systemebene erfordert, zu teuer, zu langwierig und zu riskant wäre. RPA mit ihrer unübertroffenen, diskreten Citrix-, Mainframe- und Legacy-Automatisierungstechnologie war die Lösung für die Backoffice-Probleme hinsichtlich Kosten und Komplexität. Jeder Mitarbeiter im Kundenservice ist befugt, sofortige Datenabrufe oder die gemeinsame Nutzung von Daten über Systeme hinweg mit einem eigenen Arbeitsplatzroboter auszulösen. Was früher ein komplexes und getrenntes System von Anwendungen und Datenbanken war, wurde für jeden Agenten zu einer zusammengefassten und ganzheitlichen Desktop-Ansicht. Alle drei entscheidenden Kennzahlen des Unternehmens haben sich verbessert. Die Agentenproduktivität ist um mehr als 30 % gestiegen, während der Zeitaufwand für Anrufe entsprechend niedriger ist. Umfragen zum Kundenservice ergeben eine durchweg höhere Bewertung.

Nicht konforme Versicherungsgeschäfte

Eine regionale Agentur für Autoversicherungen mit über 30 Niederlassungen und etwa 500 Mitarbeitern hat sowohl Autoversicherungen als auch Programmverwaltungsdienste im Angebot. Mit dem Wachstum des Unternehmens ergaben sich Prozess-, Verfahrens- und Systemunterschiede, da einige Standorte auf natürliche Weise und andere aufgrund von Akquisitionen gewachsen sind. Die Rentabilität der Erneuerung von Versicherungspolicen war schon seit einiger Zeit ein Thema für das Management und gewann an Dringlichkeit, als die Rentabilität im vergangenen Jahr über alle Niederlassungen hinweg abnahm.

Eine Prüfung der Abläufe ergab schlechte Prozesskontrollen für den gesamten Erneuerungsarbeitsablauf, insbesondere im Bereich der Informationserfassung und -verarbeitung. Die Umstrukturierung des Prozesses wurde angeordnet, aber Roboter wurden sofort bereitgestellt, um die gravierendste Schwäche des Erneuerungsarbeitsablaufs zu beheben: die Risikoeinschätzung. Erneuerungsprämien waren erforderlich, um die Bewertungen von Kelly Blue Book widerzuspiegeln, aber diese Regel wurde häufig ignoriert. Einige Agenten haben überhaupt keine Risikoeinschätzung vorgenommen, sondern boten einfach nur einen Rabatt auf die aktuelle Police an. Andere haben die Bewertungen herabgesetzt, um attraktive Prämien anzubieten oder einfach nur, um willkürliche Rabatte zu gewähren. Diese abgekürzte Vorgehensweise hat nicht nur gegen die Unternehmensrichtlinien verstoßen. Die niedrigen Prämien haben auch die Rentabilität drastisch reduziert.      

Doch es gab ein Heilmittel. Nun werden die zu erneuernden Policen in eine RPA-Warteschlange zur Risikobewertung gestellt; Roboter ziehen Bewertungen aus Nada, KBB und Edmunds, berechnen eine Durchschnittsbewertung durch Anwendung von Geschäftsregeln und verwenden diese Bewertung mit der Bewertungs-Engine als Grundlage für quotierte Prämien. Ohne auf die Umstrukturierung des Prozesses warten zu müssen, konnte durch die RPA-Lösung eine Bewertungskonformität, eine erhöhte Präzision und Zuverlässigkeit der Bewertungsdaten, eine verbesserte Skalierbarkeit des Arbeitsablaufs und eine um eine sechsstellige Zahl erhöhte Rentabilität durch präzise, wettbewerbsfähige Prämien erzielt werden.