7 Dimensionen für die Priorisierung von KI- und Automatisierungs-Use-Cases
Versicherungsunternehmen verfügen über zahlreiche Ideen für den Einsatz von KI und Automatisierung. Gleichzeitig sind Budgets, Fachressourcen und IT-Kapazitäten begrenzt. Eine belastbare Umsetzungsreihenfolge entsteht, wenn die relevanten Akteure ihre unterschiedlichen Sichtweisen an einen Tisch bringen.
Zuerst den Prozess verstehen
Für eine erste Einschätzung möglicher Prozessverbesserungen helfen einige grundlegende Fragen:
- Welches Problem soll gelöst werden?
- Wie viele Vorgänge sind betroffen?
- Wo entstehen Aufwand, Fehler oder Wartezeiten?
- Welche Verbesserung wird erwartet?
Ein Beispiel aus der Schadenbearbeitung: Eine automatische Klassifikation kann eingehende Schadenunterlagen dem passenden Bearbeitungsschritt zuordnen. Doch die Klassifikation allein reicht nicht, um den Use Case belastbar einzuordnen. Welche Informationen werden übernommen? Welche Systeme und Folgeprozesse sind betroffen? Wer prüft unklare Fälle? Für die Bewertung zählen außerdem das Dokumentenvolumen und die Auswirkungen auf Bearbeitungszeit und Servicequalität.
Die relevanten Beteiligten an einen Tisch bringen
Die strategische Relevanz, das Wertpotenzial, die Skalierbarkeit oder der Umsetzungsaufwand von Automatisierungsinitiativen lassen sich nicht aus einer einzelnen Perspektive bewerten. Die Fachbereiche kennen die Prozesse und die operativen Herausforderungen. Die IT bewertet die Systeme, die Daten und die technischen Abhängigkeiten. Das Management bringt die strategische Sicht mit. Je nach Anwendungsfall fließen zusätzlich Anforderungen aus den Bereichen Architektur, Datenschutz, Informationssicherheit oder Compliance ein. Erst dieses Gesamtbild ermöglicht eine realistische Einschätzung von Nutzen, Aufwand und Umsetzbarkeit.
Gerade bei KI-basierten Anwendungsfällen kommt häufig eine weitere Frage hinzu: Welche Erfahrungen und welches Know-how sind im Unternehmen bereits vorhanden? Viele Organisationen bauen ihr Verständnis für Einsatzmöglichkeiten, Grenzen und Voraussetzungen von KI erst auf.
Sieben Perspektiven für die Use-Case-Einordnung
- #01
Strategische Relevanz
Welches Geschäftsproblem wird adressiert und welchen Beitrag leistet der Use Case zu den Unternehmenszielen?
- #02
Wertpotenzial
Welche messbaren Verbesserungen sind zu erwarten, beispielsweise bei Bearbeitungszeiten, Fehlerquoten, Kosten oder Servicekennzahlen?
- #03
Skalierbarkeit
Lässt sich die Lösung auch in weiteren Prozessen oder Sparten nutzen?
- #04
Prozess-, Daten- und Technologieeignung
Ist der Prozess für eine Automatisierung geeignet? Sind die benötigten Daten verfügbar und ausreichend? Welche technischen Voraussetzungen bestehen bereits?
- #05
Integrations- und Umsetzungsaufwand
Welche Anpassungen an Systemen, Schnittstellen und Abläufen sind erforderlich? Welche Fach- und IT-Kapazitäten bindet die Umsetzung?
- #06
Governance und regulatorische Anforderungen
Welche Anforderungen ergeben sich aus Datenschutz, Informationssicherheit, Dokumentation oder Nachvollziehbarkeit?
- #07
Time-to-Value
Wann können erste messbare Ergebnisse erwartet werden?
Die Priorisierung entsteht im Portfoliovergleich
Diese sieben Perspektiven sind aber kein starres Scoring-Modell. Sie dienen als Orientierungsrahmen für die gemeinsame Bewertung unterschiedlicher Vorhaben. Denn die Unterschiede zwischen den Vorhaben werden oft erst im Vergleich sichtbar. Manche Initiativen lassen sich schnell umsetzen. Andere bieten ein größeres Potenzial oder schaffen Voraussetzungen für weitere Automatisierungsschritte. Der Vergleich innerhalb des Portfolios zeigt, welche Vorhaben sich für einen frühen Start eignen, welche zunächst Vorarbeiten benötigen und welche die Grundlage für weitere Initiativen schaffen.
Entscheidungen im Versicherungsumfeld pragmatisch angehen
Genau an diesem Punkt unterstützt Convista: In unseren IPA-Workshops kommen Fachbereich und IT zusammen und betrachten ausgewählte Prozesse aus Schaden, Bestand oder Vertrieb. Gemeinsam bewerten und priorisieren die Beteiligten relevante Use Cases und leiten daraus konkrete nächste Schritte ab. Der Fokus liegt auf umsetzbaren Vorhaben sowie auf einer realistischen Einschätzung von Nutzen, Voraussetzungen und Aufwand. Typische Ergebnisse sind eine priorisierte Use-Case-Shortlist sowie konkrete Empfehlungen für einen Proof of Concept, die Technologieauswahl oder die Umsetzung.
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Promovierter Mathematiker mit über 10 Jahren Erfahrung im Bereich Data Analytics und Künstliche Intelligenz. Experte für Prozessautomatisierung, Künstliche Intelligenz und Datenqualitätsmanagement an der Schnittstelle von Business und IT.
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