Vom “Bauchgefühl” zur objektiven Prozessanalyse: Process Mining in der Versicherungsbranche

Zur Optimierung ihrer Geschäftsprozesse haben Versicherungsunternehmen jahrelang auf manuelle Datenanalysen mit Excel, zeitintensive Interviews mit Führungskräften oder Vor-Ort-Begehungen zurückgegriffen. Diese Methoden hatten allerdings nicht nur einen erheblichen Zeitaufwand zur Folge, sondern legten auch einen subjektiven Optimierungsfokus fest und konnten keinen ausreichenden Nutzen aus dem täglich wachsenden Datenberg generieren. Auf Grundlage IT-gestützter Prozesse und einer einheitlichen Sicht auf die Daten lassen sich Geschäftsprozesse jedoch mit einfachsten Mitteln visualisieren und wesentliche Schwachstellen identifizieren. Process Mining macht es möglich.

Potenzial und Nutzung von Process Mining

Process Mining ist eine Technologie zur systematischen Analyse und Auswertung aller relevanten Prozessparameter und -informationen auf Basis digitaler Spuren in IT-Systemen. Daten, die durch digitale Geschäftsabläufe generiert und in sogenannten Event-Logs festgehalten werden, werden durch Process Mining untersucht, Prozessabläufe in Echtzeit visualisiert und Schwachstellen identifiziert. Die großen Datenmengen und die damit verbundenen intuitiven Auswertungsmöglichkeiten liefern dabei eine solide Entscheidungsgrundlage zur Prozessoptimierung. So können Versicherungsunternehmen per Knopfdruck die Durchlaufzeiten sämtlicher Verträge ermitteln, Kaufprozesse detailliert abbilden, verdächtige Transaktionen feststellen, hohe Liegezeiten und stark schwankende Bearbeitungszeiten erkennen oder unnötige Prozessschleifen identifizieren. Aufwand, Zeit und letztendlich die Kosten für die Prozessanalyse und -optimierung können mithilfe der automatisierten Geschäftsprozessanalyse erheblich verringert werden.

Bei vielen Versicherungsunternehmen sind relevante Arbeitsabläufe noch nicht digitalisiert, sondern werden durch manuelle Arbeit erledigt. Gründe dafür sind in der Regel fehlendes fachliches oder technisches Know-how, eine unzureichende Datenqualität oder Bedenken, die vorhandene Datenbasis enthalte nicht alle benötigten Informationen. So kam auch eine Studie zur Nutzung von Data Analytics in der Versicherungsbranche aus dem Jahr 2021 zu dem Ergebnis, dass sich noch nicht einmal in jedem vierten Versicherungsunternehmen die Nutzung von Data-Analytics-Lösungen etabliert hat.