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Die Roboter kommen: RPA für Versicherungen

Monotone, repetitive Aufgaben gibt es in den meisten Berufen, häufig aber machen sie nur einen geringen Teil des Arbeitsalltags aus. Insbesondere in der Versicherungsbranche sieht dies jedoch oft anders aus. Daten spielen hier eine entscheidende Rolle und müssen von Mitarbeitern manuell (ein-)gepflegt werden. Diese Prozesse sind nicht nur fehleranfällig, sondern auch ineffizient. Fachkundige Mitarbeiter verbringen oft mehr Zeit mit administrativen Arbeiten als mit der Kundenbetreuung. Daher setzen Entscheider in der Branche zunehmend auf Robotic Process Automation (RPA) für Versicherungen, um solche sich ständig wiederholenden Prozesse zu automatisieren und dadurch Ressourcen freizusetzen. Welche Herausforderungen sie bei der Einführung meistern müssen und wie die Skalierung gelingt, weiß Peter Helfenstein. Sie ist Senior Business Development Manager Banking, Financial Services, Insurance bei Endava.

Die Roboter kommen: RPA für Versicherungen Das Versprechen von RPA klingt verlockend:...

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Die Roboter kommen: RPA für Versicherungen

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Digitalisierung

Digitalisierung bezieht sich auf die Umwandlung traditioneller Geschäftsprozesse und -modelle durch den Einsatz digitaler Technologien. Dies umfasst die Integration von Softwarelösungen zur Automatisierung von Arbeitsabläufen, Verbesserung der Datenverarbeitung und Optimierung der Kommunikation. Durch Digitalisierung können Unternehmen Effizienz steigern, Kosten senken und die Qualität von Produkten und Dienstleistungen verbessern. Sie ermöglicht eine datengesteuerte Entscheidungsfindung und bietet Zugang zu Echtzeitinformationen. Unternehmenssoftware wie ERP-, CRM- und SCM-Systeme spielt eine zentrale Rolle bei der Digitalisierung, indem sie Prozesse integrieren und Transparenz schaffen. Digitalisierung fördert Innovation, steigert die Wettbewerbsfähigkeit und unterstützt Unternehmen bei der Anpassung an sich wandelnde Marktanforderungen.

KI - Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet die Fähigkeit von Computern und Maschinen, Aufgaben zu übernehmen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dazu gehören Lernen, Problemlösung, Mustererkennung und Entscheidungsfindung. KI-Systeme nutzen Algorithmen und Daten, um eigenständig zu lernen und sich zu verbessern. Beispiele sind maschinelles Lernen, neuronale Netze und natürliche Sprachverarbeitung. KI findet Anwendung in vielen Bereichen, darunter autonome Fahrzeuge, Spracherkennung, personalisierte Empfehlungen und medizinische Diagnosen. Sie bietet das Potenzial, Effizienz und Innovation zu steigern, bringt jedoch auch ethische Herausforderungen und Diskussionen über Datenschutz und Arbeitsplatzveränderungen mit sich. KI verändert die Art und Weise, wie wir leben und arbeiten.

 
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Unternehmen

Endava

Autor

Peter Helfenstein, Senior Business Development Manager Banking, Financial Services, Insurance bei Endava