Was sind die drei Arten von RPA-Lösungen?

Robotergestützte Prozessautomatisierungslösungen werden im Allgemeinen anhand ihrer Komplexität und Intelligenz in drei Typen unterteilt. Attended RPA-Bots werden bei Bedarf vom Benutzer ausgelöst und arbeiten unter menschlicher Aufsicht. Unattended RPA-Bots führen einen Prozess autonom und ohne menschliches Eingreifen aus. Hybrid-RPA-Bots unterstützen Benutzer bei der Erledigung von Aufgaben, die menschliches Handeln erfordern, und können bei Bedarf ausgewählte Aufgaben automatisch ausführen.

Wie lässt sich RPA in der Versicherungsbranche implementieren?

Die Implementierung der robotergestützten Prozessautomatisierung in Versicherungsbetrieben umfasst in der Regel sechs Phasen. Entdeckung Identifizierung der Versicherungsprozesse und Arbeitsabläufe, bei denen eine Automatisierung möglich ist, sowie der potenziellen geschäftlichen Auswirkungen einer solchen Automatisierung. Design Festlegung des Designs der RPA-Lösung, einschließlich Prozesseingaben und -ausgaben, Geschäftsregeln, Fehlerbehandlung und beteiligten Systemen. Auswahl der Automatisierungstools und des Technologie-Stacks. Entwicklung Erstellung oder Konfiguration des RPA-Bots gemäß den genehmigten Spezifikationen und Einrichtung von Integrationen mit anderen Unternehmenssystemen. Testen Überprüfung verschiedener Aspekte des Bots in einer kontrollierten Umgebung durch Funktionstests, Überprüfung der Ausnahmebehandlung und Validierung anhand der erwarteten Ergebnisse. Bereitstellung Einführung des Bots in die Live-Geschäftsumgebung und Bereitstellung für die Zielgruppe der Geschäftsanwender. Wartung und kontinuierliche Verbesserung Überwachung der Leistung des Bots, Optimierung für mehr Effizienz und Aktualisierung bei Änderungen der Geschäftsprozesse oder Systeme.

RPA in Versicherungen:
10 Anwendungsfälle und Leitlinien für die Einführung

13. Oktober 2025

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RPA
RPA in der Versicherung

von Veronica Poleschuk,

RPA-Business-Analystin

RPA in der Versicherungsbranche beinhaltet die Implementierung von Software-Bots zur Automatisierung mühsamer und sich wiederholender Versicherungstätigkeiten wie Schadensbearbeitung, Vertragsmanagement und Rechnungsbearbeitung. KI-fähige RPA-Bots können komplexere Vorgänge wie Betrugserkennung oder Interaktionen mit Kunden übernehmen.

Durch solide Erfahrung im Bereich Automatisierungsdienstleistungen für Roboterprozesse unterstützt Itransition Versicherungsmakler bei der Implementierung zuverlässiger RPA-Lösungen zur Optimierung ihrer zeitaufwändigsten und umfangreichsten Arbeitsabläufe.

Robotergestützte Prozessautomatisierung im Versicherungswesen: Marktstatistiken

Titel des Themas: Technologieeinsatz und Pilotprojekte bei Kaskoversicherern 2023
Datenquelle: content.naic.org - ChatGPT Discussion for NAIC Emerging Technology Working Group

Titel des Themas: Technologieeinsatz und Pilotprojekte bei L/A/B-Versicherern
Datenquelle: content.naic.org - ChatGPT Discussion for NAIC Emerging Technology Working Group

$1.2

prognostizierter Umfang des RPA auf dem Versicherungsmarkt bis 2031

RPA im Versicherungsmarkt, Research And Markets, 2023

31.7%

erwartete CAGR des Marktsegments RPA in BFSI von 2024 - 2032

Robotergestützte Prozessautomatisierung im BFSI-Markt Polaris Market Research, 2024

10 RPA-Anwendungsfälle in der Versicherungswirtschaft

Die Palette der RPA-Anwendungsfälle wächst in praktisch jedem Sektor und die Versicherungsbranche bildet da keine Ausnahme. Werfen wir einen Blick auf einige der häufigsten Anwendungsfälle von RPA für die Automatisierung von Versicherungsprozessen.

Bearbeitung von Ansprüchen

Das Extrahieren von Daten aus verschiedenen Kanälen und in unterschiedlichen Formaten, das Eingeben in die Unternehmensdatenbank zur weiteren Verarbeitung und das Versenden von Angeboten ist ziemlich zeitaufwändig. Hoffentlich können Versicherungsunternehmen Software-Bots einsetzen, um solche Aktivitäten zu automatisieren und zu beschleunigen. Wenn sie mit künstlicher Intelligenz ausgestattet sind, können Software-Bots auch unstrukturierte Daten verarbeiten, z. B. Bilder von beschädigten Fahrzeugen oder handschriftliche medizinische Aufzeichnungen, und bestimmte Muster im Zusammenhang mit betrügerischen Ansprüchen erkennen und die Sachbearbeiter vor potenziellem Betrug warnen.

Versicherungstechnik

Im Rahmen des Underwriting-Prozesses werden umfangreiche Kundeninformationen gesammelt, um die Risikosätze zu schätzen und die Prämien entsprechend festzulegen. Mit Hilfe von RPA kann dieser Prozess erheblich beschleunigt werden. Durch die automatisierte Datenerfassung, -validierung und -eingabe können Underwriter schnell auf Berichte mit den relevantesten Informationen zugreifen, z. B. auf Schadenserhebungen, die den gesamten Schadenverlauf eines Kunden enthalten, um faktenbasierte Underwriting-Entscheidungen zu treffen.

Policenverwaltung und -wartung

Viele Verwaltungsaufgaben für Versicherungspolicen, darunter die Registrierung von Formularen, die Bearbeitung von Zahlungsanträgen und die Aktualisierung von Konten, werden mittlerweile von RPA-Bots übernommen. Darüber hinaus implementieren Versicherungsunternehmen KI-gesteuerte RPA-Bots, die als intelligente virtuelle Assistenten arbeiten können, um Kundenanfragen zur Ausstellung, Kündigung und Verlängerung von Policen ohne Aufsicht zu bearbeiten. Auf diese Weise erleichtern das Versicherungswesen das Self-Service-Kundenerlebnis und senken gleichzeitig die Betriebskosten.

Buchhaltung und Finanzverwaltung

Steuerberichte, Zahlungsverarbeitung und Rechnungsstellung sind wichtige Aspekte des Versicherungsgeschäfts. RPA-Bots können die Datenextraktion und das Ausfüllen von Formularen in Echtzeit schneller und präziser durchführen als Menschen und helfen Unternehmen, ihre Steuer- und Buchhaltungsprozesse zu verbessern und potenzielle Verzögerungen oder Strafen zu vermeiden.

Kundenbetreuung

Intelligente RPA-Bots können für verschiedene Kundendienst- und Supportaufgaben eingesetzt werden. Dazu gehören die Weiterleitung an ein Call-Center, die Übermittlung von Aktualisierungen des Schadensstatus und die Bereitstellung zusätzlicher Informationen, z. B. zum Versicherungsschutz oder zu Änderungen des Zahlungsplans. Dadurch verkürzen die Unternehmen die Wartezeit und sorgen so für mehr Kundenzufriedenheit.

Kündigung der Police

Die Stornierung von Policen ist mit vielen alltäglichen und arbeitsintensiven Tätigkeiten verbunden wie dem Sammeln von Daten aus verschiedenen Quellen, der Berechnung von Rückprämien und der Eingabe von Stornodaten in ein Policenverwaltungssystem. Durch den Einsatz von Software-Robotern können Versicherungsmakler die meisten dieser Aufgaben automatisieren, um eine genaue Abrechnung und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zu gewährleisten. Darüber hinaus können Unternehmen mit Hilfe von KI-gesteuerten RPA-Bots personalisierte Kündigungs-E-Mails erstellen, was die Kundenbindung und das Vertrauen stärkt.

BI und Analytik

Da RPA-Bots beim Sammeln, Extrahieren und Eingeben von Geschäftsdaten recht effizient sind, können Versicherungsunternehmen sie für verschiedene Datenanalysen und Entscheidungsfindungszwecke einsetzen. Mit automatisierten Datenmanagementaktivitäten können Unternehmen ihre betriebliche Effizienz besser messen, Markttrends schneller erkennen und potentielle Geschäftsmöglichkeiten identifizieren.

Aufdeckung von Betrug

Betrügerische Ansprüche führen in der globalen Versicherungsbranche zu jährlichen Verlusten in Milliardenhöhe. In Kombination mit KI und ML-Algorithmen zur Betrugserkennung können RPA-Bots inkonsistente Daten innerhalb von Schadensfällen erkennen, um diejenigen mit der höchsten Betrugswahrscheinlichkeit zu identifizieren. Nach der Isolierung verdächtiger Ansprüche kann ein Bot eine Untersuchungsanfrage auslösen.

Verwaltungsarbeiten im Personalwesen

RPA-Bots werden auch zur Rationalisierung einer Vielzahl von HR-bezogenen Versicherungsaktivitäten eingesetzt. Dazu gehören das Screening von Bewerbern, die Verarbeitung persönlicher Dokumente sowie die Erstellung von Unternehmensnachweisen und Schulungsplänen.

Marketing-Automatisierung

RPA kann als mächtiger Marketing-Booster fungieren. Ein Versicherungsunternehmen kann sich auf Software-Bots verlassen, um die Datenerfassung für Marktanalysen und kundenspezifische Segmentierung zu automatisieren, Mailing-Listen zusammenzustellen und Marketing-Inhalte in sozialen Medien nach einem vordefinierten Zeitplan zu veröffentlichen.

RPA + KI bei der Arbeit

Die Experten von Itransition haben ein Demo-Video erstellt, das zeigt, wie die Schadensbearbeitung mit RPA automatisiert werden kann. Ähnlich wie bei diesem Prozess kann unser Team Ihnen bei der Rationalisierung aller Ihrer Abläufe helfen, vom Underwriting bis zur Vertragsverwaltung.

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Beispiele aus der Praxis für RPA in der Versicherungsbranche

80 Mio. €

Brutto-Netto-Einsparungen

Generali

Italiens führendes Versicherungsunternehmen nutzte die RPA-Technologie zur Automatisierung von über 1.000 Geschäftsprozessen in 40 Geschäftsbereichen. Diese groß angelegte RPA-Transformation im Wert von 1 Milliarde US-Dollar hat Generali zahlreiche Geschäftsvorteile verschafft. Das Unternehmen beschleunigte die Bearbeitung von Kundenanfragen, personalisierte den Kundenservice, steigerte die Produktivität und die Arbeitsmoral der Mitarbeiter und senkte die Geschäftskosten.

- 50%

Anrufzeiten

PZU

Eines der führenden europäischen Versicherungsunternehmen wollte den Kundenservice verbessern und individueller gestalten. Die Makler des Unternehmens verbrachten jedoch viele Arbeitsstunden mit Aufgaben, die sich häufig wiederholten und monoton waren, was es der PZU nicht ermöglichte, dieses Ziel zu erreichen. Die Implementierung von RPA half PZU bei der Automatisierung der Voranalyse von Schadenersatzansprüchen, der Aktualisierung der gesetzlichen Bestimmungen im Schadensystem und der Dateneingabe zu den entstandenen direkten Kosten. Infolgedessen war das Unternehmen in der Lage, einen besser zugeschnittenen Kundenservice zu bieten, die Anrufzeiten in seinem Kundenservicecenter zu reduzieren und die Genauigkeit der eingegebenen Daten zu verbessern.

30%

der vorherigen Arbeitszeit wird eingespart

ADNIC

Der in Abu Dhabi ansässige Versicherungsanbieter wollte die Erstellung von Angeboten und die Registrierung von Policen automatisieren, da die Mitarbeiter von ADNIC zwei bis vier Arbeitsstunden mit der händischen Erledigung dieser Aufgaben verbrachten. Das Unternehmen implementierte einen mit KI-Technologie integrierten RPA-Bot, um die oben genannten Aufgaben zu automatisieren. Dadurch konnte ADNIC die Arbeitszeit seiner Arbeitnehmer entlasten und sie auf die Verwaltung von WhatsApp-Geschäfts-Chats umleiten. Dadurch konnte das Unternehmen die Qualität des Kundendienstes erheblich verbessern.

60%

operative Kostensenkung

NSURE

Nsure wollte die Kommunikation mit den Kunden automatisieren, um die Interaktion mit den Mitarbeitern zu minimieren. Jeden Monat bearbeiteten die Mitarbeiter von Nsure mehr als 100.000 Kundenanfragen in Form von Anrufen, E-Mails und Textnachrichten manuell, was zu zeitaufwändig war und das Risiko von Datenfehlern mit sich brachte. Die Implementierung einer RPA-Lösung, ergänzt durch generative KI und NLP, half dem Unternehmen, diese Herausforderung zu lösen. Das hier genutzte Tool analysiert eingehende Kundennachrichten, bewertet deren Absicht, leitet Kunden an die entsprechenden Abteilungen weiter und empfiehlt den Endnutzern sogar die nächsten möglichen Schritte. Heute helfen RPA-Bots dem Unternehmen dabei, den Großteil (über 90 %) der eingehenden Kundenanfragen zu bearbeiten.

Vorteile von RPA in der Versicherungswirtschaft

Verbesserte Effizienz

RPA-Bots können unermüdlich rund um die Uhr arbeiten und Büroarbeiten viel schneller erledigen als Menschen, insbesondere wenn sie durch KI ergänzt werden. Laut unserem Partner und Automatisierungsführer UiPath kann die RPA-basierte Automatisierung von Versicherungen zu einer 5-fachen Geschwindigkeitssteigerung bei der Ausführung einiger Schlüsselaktivitäten führen.

Ersparnisse

Intelligente Automatisierung von Versicherungsvorgängen spart viele Stunden, die für manuell auszuführende, sich wiederholende Aufgaben aufgewendet werden, was zu erheblichen Einsparungen für Unternehmen führen kann. Nach Angaben von UiPath sind reduzierte Geschäftskosten die am häufigsten genannte Auswirkung von KI-gestützter RPA-Automatisierung.

Hervorragende Genauigkeit

Manuell ausgeführte Versicherungsvorgänge sind fehleranfällig, insbesondere wenn es darum geht, Daten in verschiedenen Formaten aus unterschiedlichen Quellen zu sammeln und einzugeben. Wie Forscher der Universität Ulm in ihrem Experiment herausgefunden haben, sind RPA-Bots um ein Vielfaches genauer als menschliche Mitarbeiter und können Unternehmen so helfen, die Datenqualität zu verbessern.

Verbesserte Einhaltung von Vorschriften

Auch die korrekte Ausführung von Aufgaben ist ein wesentliches Element der Einhaltung von Vorschriften, insbesondere in stark regulierten Sektoren wie dem Versicherungswesen. Ein Bot mit einer Fehlerquote nahe Null kann ein hervorragender Assistent für Verwalter und Buchhalter sein.

Einfache Integration

Dank ihrer nicht-invasiven und hochflexiblen Beschaffenheit können RPA-Bots in bestehende Systeme integriert werden, ohne dass bereits bestehende Strukturen geändert oder ersetzt werden müssen. Dies bedeutet, dass manuelle Prozesse mit relativ geringem Aufwand und geringen Investitionen automatisiert werden können.

Bessere Skalierbarkeit

Im Vergleich zu menschlichen Teams lassen sich RPA-Bots bei wachsendem Arbeitsvolumen schneller und kostengünstiger aufstocken. Dadurch können Versicherungsunternehmen flexibler werden, neue Geschäftsmöglichkeiten nutzen oder sich schneller an eine erhöhte Nachfrage anpassen.

Verbesserte Kundenbetreuung

Intelligente Bots können in Chats häufig gestellte Fragen beantworten, Informationen über die Produkte oder Dienstleistungen eines Unternehmens liefern oder Kunden auf Artikel im Hilfebereich verweisen. Auf diese Weise können die Agenten mehr Zeit für die Kundenbetreuung aufwenden und die Servicequalität verbessern.

Die besten RPA-Plattformen für Versicherungen

RPA-Plattformen bieten Versicherungsunternehmen ein ganzes Spektrum an Funktionalitäten, einschließlich Low-Code/No-Code-GUIs und Monitoring-Tools, mit denen sie ihre eigenen Bots leicht konfigurieren und ihre Arbeitsabläufe harmonisieren können. Hier sind die aktuellen Marktführer für RPA-Plattformen, laut Gartners 2023 Magic Quadrant for Robotic Process Automation.

Profis

Profis Low-Code UX App-Builder
Höchste Skalierbarkeit, Anpassungsmöglichkeit und einfache Bereitstellung
Solide Integrationsmöglichkeiten

Nachteile

Komplexe Preispolitik und Dienstleistungs-/Produktangebot
Eine steile Lernkurve

Zielunternehmen

KMU
Große Unternehmen

Preisgestaltung

Zwei Pakete (Pro und Enterprise)
Preis auf Anfrage

Profis

KI-gestützte kognitive Automatisierung
Solide Fähigkeiten zur Datenanalyse
Starker Fokus auf Cloud-Technologien

Nachteile

Begrenzte Bildverarbeitungsmöglichkeiten
Anspruchsvolle Umstellung von der AA-Altplattform auf Automation 360

Zielunternehmen

Mittelständische Unternehmen
Große Unternehmen

Preisgestaltung

Drei Pakete (Community, Cloud Starter und Advanced), Preise ab $750 pro Monat für das Cloud-Paket

Profis

Umfangreiches Partner- und Kunden-Ökosystem
Breite Palette an branchenspezifischen Funktionalitäten
Solide Sicherheitsmerkmale

Nachteile

Begrenzte Low-Code-Entwicklungsmöglichkeiten
Hohe Lizenzierungskosten

Zielunternehmen

Mittelständische Unternehmen
Große Unternehmen

Preisgestaltung

Preis auf Anfrage
Die Wahl zwischen pauschalen und verbrauchsabhängigen Preismodellen

Profis

Nahtlose Integration mit Microsoft-Lösungen
Günstigere Preise im Vergleich zu anderen Plattformen
Unterstützung der Low-Code-Entwicklung

Nachteile

Abhängig vom Microsoft-Software-Ökosystem
Weniger Flexibilität beim Aufbau komplexer Automatisierung

Zielunternehmen

KMU
Große Unternehmen

Preisgestaltung

Plan pro Benutzer ($15 pro Benutzer/Monat)
Plan pro Benutzer mit betreutem RPA ($40 pro Benutzer/Monat)
Pro-Flow-Plan (ab 500 $ pro Monat)

Profis

Relativ einfache und schnelle Bot-Bereitstellung
Erweiterte Wiederverwendbarkeit von RPA-Skripten
Reaktionsschneller technischer Support

Nachteile

Begrenzte Möglichkeiten zur unbeaufsichtigten Automatisierung
Nicht-intuitive Benutzeroberfläche

Zielunternehmen

KMU
Große Unternehmen

Preisgestaltung

Preis auf Anfrage

Leitlinien für die Umsetzung von RPA in der Versicherungswirtschaft

Vereinfachung der Aus- und Fortbildung des Personals

Neue Technologien erfordern neue Fähigkeiten bei den Endnutzern für eine ordnungsgemäße Implementierung und Funktion. Deshalb sollten sich Versicherungsunternehmen darauf konzentrieren, qualifizierte IT-Fachleute mit nachgewiesener Erfahrung in RPA und verwandten Technologien, wie maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung, einzustellen und zu halten, oder mit professionellen Anbietern mit entsprechender Erfahrung zusammenarbeiten.

Beginnen Sie mit einem geeigneten Anwendungsfall

Versicherungsunternehmen, die sich bisher noch nicht mit robotergestützter Prozessautomatisierung befasst haben, sollten mit einer kleinen Automatisierung beginnen, die skaliert werden kann, um die Rentabilität der RPA-Technologie für ihr Unternehmen zu bestätigen. So kann ein Unternehmen beispielsweise ein Pilotprojekt starten, um einen sich wiederholenden, regelbasierten Prozess mit einer hohen menschlichen Fehlerquote zu automatisieren. Dazu kann das Extrahieren von Daten für Versicherungsanträge, das Befüllen von Daten in internen Schadenmanagementsystemen oder das Versenden von Benachrichtigungen über die Schließung von Kundenkonten gehören.

Den richtigen Rahmen für die Übernahme festlegen

Stellen Sie sicher, dass Ihr ERP-Implementierungsrahmen die folgenden Aktivitäten umfasst:

Umsetzungsfahrplan mit den wichtigsten Projektphasen, Leistungen und Zeitplänen
Kosten-Nutzen-Analyse und Budgetierung zur Festlegung der erforderlichen Investitionen und zur Vermeidung von Kostenüberschreitungen
Bewertung nach der Implementierung auf der Grundlage relevanter Metriken zur Messung des Erfolgs Ihrer RPA-Lösung

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Herausforderungen von RPA in der Versicherungswirtschaft

	Ausgabe	Lösung
Grenzen der traditionellen RPAs	Viele Versicherungsabläufe folgen einer reinen "Wenn/Dann"-Logik, was RPA besonders nützlich macht. Schließlich verfolgen Bots der alten Generation einen streng regelbasierten Ansatz und können strukturierte Daten, so wie Zahlen, recht gut verarbeiten. Da herkömmliche Software-Bots jedoch keine unstrukturierten Daten wie Bilder und Videos verarbeiten können, kann ihre Anwendung hier etwas eingeschränkt sein.	Heutzutage kombinieren alle großen RPA-Plattformen wie UiPath und Automation Anywhere traditionelle RPA-Funktionen mit KI-gestützter kognitiver Automatisierung. Mit KI und NLP können Bots sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten verarbeiten und daraus sinnvolle Erkenntnisse ziehen.
Mögliche Unterbrechungen des Arbeitsablaufs	Die Einführung von RPA kann sowohl die Unternehmensleistung als auch die Organisationskultur beeinflussen. Obwohl die meisten dieser Veränderungen positive Auswirkungen haben, kann die Integration der RPA-Technologie in die Unternehmensumgebung etablierte Arbeitsabläufe anfänglich erheblich stören und zu Leistungsengpässen führen.	Damit die Einführung von RPA völlig reibungslos verläuft, sollten Unternehmen robuste Strategien für das Änderungsmanagement entwickeln und umsetzen. Eine gründliche Analyse der potentiellen Auswirkungen durch die geplanten Änderungen sollte integraler Bestandteil dieser Strategien sein, damit das Unternehmen etwaige Herausforderungen bei der Einführung vorhersehen und die notwendigen Anpassungen vornehmen kann, z. B. die Durchführung personalisierter Benutzerschulungen und ein adäquates Onboarding
Bedenken hinsichtlich Datensicherheit und Einhaltung von Vorschriften	Da RPA-Lösungen in vielen Fällen mit sensiblen Daten umgehen müssen, führen Datenkompromittierungen und -verlust zu ernsthaften Reputations- und finanziellen Schäden.	Unternehmen sollten sicherstellen, dass ihre RPA-Tools und -Bots in Übereinstimmung mit globalen und branchenspezifischen Datenverarbeitungs- und Sicherheitsstandards wie GDPR und HIPAA arbeiten. Daher müssen RPA-fähige Lösungen robuste Datensicherheitsmechanismen bieten, wie z. B. eine Ende-zu-Ende-Datenverschlüsselung, Prüfpfade und granulare Zugriffskontrollen.

Eine Chance für RPA-Pioniere

Trotz der erwiesenen Vorteile von RPA hinkt der Versicherungssektor im Hinblick auf die Reife der RPA-Implementierung dem Finanz- und Bankensektor deutlich hinterher. Dies macht die Einführung von RPA zu einer großen Chance für Unternehmen, die bereit sind, sich auf eine herausfordernde, aber lohnende Reise der digitalen Transformation einzulassen. Um diesen Weg sicher zu beschreiten und Ihr Versicherungsunternehmen in ein automatisiertes Unternehmen zu verwandeln, vertrauen Sie auf das Team von Itransition, das aus erfahrenen RPA-Entwicklern und -Beratern besteht.

FAQs

Ein gängiges Beispiel für den Einsatz von robotergestützter Prozessautomatisierung in der Versicherungsbranche ist die Automatisierung der Schadenbearbeitung. Ein RPA-Bot ist so programmiert, dass er Informationen aus Schadenformularen, E-Mails oder gescannten Dokumenten sammelt und mit den festgelegten Datenbanken abgleicht, um den Versicherungsschutz, die Schadenhöhe und die Kundendaten zu überprüfen. Sind die Daten korrekt, genehmigt der Bot den Schadenfall und gibt ihn in die Systeme des Versicherers ein, wodurch automatisch eine Zahlung ausgelöst wird. Der Bot kann auch so konfiguriert werden, dass er dem Kunden über den bevorzugten Kommunikationskanal eine Benachrichtigung über den aktuellen Status des Schadenfalls sendet.

In ähnlicher Weise können RPA-Lösungen die Verwaltung von Policen, das Underwriting, die regulatorische Berichterstattung und andere Versicherungsprozesse automatisieren.

Robotergestützte Prozessautomatisierungslösungen werden im Allgemeinen anhand ihrer Komplexität und Intelligenz in drei Typen unterteilt.

Attended RPA-Bots werden bei Bedarf vom Benutzer ausgelöst und arbeiten unter menschlicher Aufsicht.
Unattended RPA-Bots führen einen Prozess autonom und ohne menschliches Eingreifen aus.
Hybrid-RPA-Bots unterstützen Benutzer bei der Erledigung von Aufgaben, die menschliches Handeln erfordern, und können bei Bedarf ausgewählte Aufgaben automatisch ausführen.

Die Implementierung der robotergestützten Prozessautomatisierung in Versicherungsbetrieben umfasst in der Regel sechs Phasen.

Entdeckung
Identifizierung der Versicherungsprozesse und Arbeitsabläufe, bei denen eine Automatisierung möglich ist, sowie der potenziellen geschäftlichen Auswirkungen einer solchen Automatisierung.
Design
Festlegung des Designs der RPA-Lösung, einschließlich Prozesseingaben und -ausgaben, Geschäftsregeln, Fehlerbehandlung und beteiligten Systemen. Auswahl der Automatisierungstools und des Technologie-Stacks.
Entwicklung
Erstellung oder Konfiguration des RPA-Bots gemäß den genehmigten Spezifikationen und Einrichtung von Integrationen mit anderen Unternehmenssystemen.
Testen
Überprüfung verschiedener Aspekte des Bots in einer kontrollierten Umgebung durch Funktionstests, Überprüfung der Ausnahmebehandlung und Validierung anhand der erwarteten Ergebnisse.
Bereitstellung
Einführung des Bots in die Live-Geschäftsumgebung und Bereitstellung für die Zielgruppe der Geschäftsanwender.
Wartung und kontinuierliche Verbesserung
Überwachung der Leistung des Bots, Optimierung für mehr Effizienz und Aktualisierung bei Änderungen der Geschäftsprozesse oder Systeme.

Um die robotergestützte Prozessautomatisierung zu ermöglichen, greifen Entwickler häufiger auf sofort einsatzbereite Tools und Plattformen zurück als auf Programmiersprachen, können jedoch auf Programmierung oder Skripting zurückgreifen, um erweiterte Automatisierungsfunktionen zu ermöglichen. Die verwendeten Sprachen hängen von der RPA-Plattform ab, wobei Python, C# / .NET, Java, JavaScript und SQL zu den beliebtesten Optionen zählen.