Dieser Artikel gibt einen Überblick über die datengetriebene und automatisierte Lösung, die wir für die Sparkassen Versicherung entwickelt haben, um manuelle Bearbeitungszeit zu reduzieren und die Geschwindigkeit des Verifizierungsprozesses zu verbessern.
- Data Science
- Computer Vision
- Deep Learning
- Klassifizierung
- Image Analytics
- Versicherung
Zentrale Herausforderungen
Unser Kunde ist ein moderner regionaler Versicherer mit einer umfassenden Produkt- und Dienstleistungspalette. Er erhält täglich zahlreiche Anträge, bei denen die Antragsteller:innen mehrere Dokumente beifügen müssen, darunter eine gültige Kopie ihres Personalausweises. Im ursprünglichen Prozess musste ein Verwaltungsteam jede Akte manuell überprüfen, um festzustellen, ob der Personalausweis beigefügt ist und ob er gültig ist oder nicht.
Unser Kunde suchte daher nach einer Lösung, um:
- die manuelle Bearbeitungszeit zu verkürzen.
- die Geschwindigkeit des Prozesses zu erhöhen.
- von der Idee bis zur Implementierung im laufenden Prozess unterstützt zu werden.
Unser Ansazu
Zunächst befassten wir uns mit dem derzeitigen manuellen Prozess der Antragsverwaltung und Ausweisüberprüfung, um diesen zu verstehen und die beste datengesteuerte und automatisierte Lösung vorzuschlagen.
Gemeinsam mit dem Verwaltungsteam unterteilten wir den Prozess in zwei Hauptschritte. Erstens: die Überprüfung, ob der Ausweis im Antrag vorhanden ist. Zweitens: die Bestätigung oder Ablehnung der Gültigkeit des vorgelegten Personalausweises (wobei zu berücksichtigen ist, dass die Antragsteller ihre Personalausweise in vielen verschiedenen Formaten einsenden können).
Bei der Entwicklung dieses Computer-Vision-Projekts unterstützten wir unseren Kunden bei der „Make vs. Buy“-Entscheidung für die Screening-Lösung. Wir verwendeten öffentlich verfügbare Modelle und führten zusätzliche Trainings durch, um dieses binäre Klassifizierungsproblem zu lösen (über vortrainierte neuronale Netze, die die einzelnen Seiten des Personalausweises erkennen). Zusätzlich haben wir uns um die Operationalisierung und die Produktivsetzung der Modelle gekümmert. Sobald ein Personalausweis fehlt oder von den Algorithmen nicht validiert werden konnte, werden automatisierte E-Mails an das Verwaltungsteam gesendet, damit ein:e Mitarbeiter:in manuell in den Prozess eingreifen kann.
Vorteile
- Korrekte Erkennungsrate von Personalausweisen in Versicherungsanträgen und Reduzierung des manuellen Aufwands um mehr als 85%.
- Erfolgreiche Integration in den produktiven Prozess des Antragssystems (Dark Policing).
- Zeit- und Kostenersparnis bei der Entwicklung der Screening-Lösung.
- Erfüllung der Anforderungen des Geldwäschegesetzes für Stichprobenkontrollen.
Technologien & Partner
Involviertes Team
Ein Data Scientist, ein Deep Learning Engineer und ein ML Engineer arbeiteten 12 Monate lang mit dem Versicherungsexperten zusammen, um diese datengesteuerte und automatisierte Lösung zu entwickeln.
Danke an unsere*n
Autoren
