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Debeka Gruppe
Die Debeka-Gruppe gehört mit ihrem vielfältigen Versicherungs- und Finanzdienstleistungsangebot zu den Top Five der deutschen Versicherungs- und Bausparbranche. Gegründet 1905, hat sich die Gruppe vom reinen Krankenversicherer für Beamte zu einer Versicherungsgruppe entwickelt, die Versicherungsschutz für alle privaten Haushalte sowie kleine und mittelständische Betriebe bietet.
Jedes Jahr erreichen die Debeka rund 16 Millionen Dokumentseiten über verschiedenste Eingangskanäle – klassisch per Post oder Fax, als E-Mail, über das Kundenportal oder den Vertrieb. Für die spartenübergreifende Verarbeitung dieser Volumina setzt die Debeka auf die Lösung OmnIA (ehemals smart FIX) von Insiders Technologies, ergänzt um den neu entwickelten Cognitive Classifier für die kombinierte Text- und Bilderkennung.
Branche
Versicherungen / Finanzdienstleistungen
Produkt
OmnIA mit Cognitive Classifier
Volumen
16 Mio. Dokumentseiten p. a.
„Gemeinsam mit Insiders Technologies kann man neue Wege in der KI gehen und sich sicher sein, dass am Ende die Qualität stimmt. Die Zukunft der Digitalisierung wird in der Ergänzung von regelbasierten Systemen mit KI-basierten Systemen liegen – wie sie OmnIA (ehemals smart FIX) schon heute bietet."
Patrick Schneider
Hauptabteilungsleiter Frontend, Debeka Krankenversicherungsverein a. G.
Projekt im Überblick
Was war die
Ausgangssituation?
- Rund 16 Millionen Dokumentseiten jährlich über multiple Eingangskanäle – mit spartenübergreifend hoher Komplexität und Heterogenität
- Posteingang der Sparten Fahrzeugleistung und Bausparkasse geprägt von Bilddokumenten wie Unfallfotos, Immobilienplänen und Ausweiskopien
- Rein textbasierte Klassifizierung liefert für bildlastige Dokumente kaum Ansatzpunkte – der Großteil musste manuell indiziert werden
- Hohe Volumina erfordern ein Höchstmaß an Automatisierung und Zuverlässigkeit
Warum die Entscheidung
für Insiders?
- Langjährige und erfolgreiche Nutzung von OmnIA für Spartentrennung, Routing und Dokumentenklassifikation
- Insiders Technologies als Partner für die gemeinsame Entwicklung des Cognitive Classifiers am echten Use Case
- Agile Vorgehensweise ermöglichte Training und Implementierung innerhalb weniger Monate
- Einfache Konfigurationsmöglichkeiten und hohes Maß an Eigenständigkeit im Betrieb
Wie wurde die Lösung umgesetzt?
- Erweiterung der bestehenden OmnIA-Lösung um den Cognitive Classifier – bestehende Workflows und Nutzeroberfläche blieben unverändert
- Training des Cognitive Classifiers mit echten Eingangsdokumenten der Debeka mittels Supervised Machine Learning durch Insiders Technologies
- Intelligente Kombination von Text- und Bildklassifikation: Die KI entscheidet situativ, welches Verfahren oder welche Kombination zum Einsatz kommt
- Rund 90 Prozent des Customizings werden eigenständig durch die Entwicklerinnen und Entwickler der Debeka durchgeführt
Wie kann der Erfolg
gemessen werden?
- Manuelle Nachbearbeitungsquote in der Sparte Bausparkasse von nahezu 100 % auf unter 10 % gesenkt
- Deutliche Erhöhung des Automatisierungsgrads spartenübergreifend
- Zuverlässige Erkennung auch komplexer Vorgänge mit mehreren hundert Seiten gemischter Dokumentarten (Grundrisse, Lagepläne, Registerauszüge, Baufortschrittsbilder)
Was sind die nächsten Schritte?
- Anbindung der noch fehlenden Sparten an das Input Management – allein die Lebensversicherungssparte wird das Dokumentenaufkommen um rund 30 Prozent erhöhen
- Ausweitung bereits umgesetzter Automatisierungsfunktionen – wie die automatische Schadensanlage – auf alle Sparten
- Erschließung weiterer Automatisierungspotenziale durch die neue Qualität der kombinierten Text- und Bilderkennung