Case Study

Flexibilität und Automatisierung: Gig Economy meets Versicherungsbranche

Flexibilität 

und Automatisation:

Gig Economy 

meets 

Versicherungs- 

branche

Extremes Wetter führt zu extremer Auslastung

In der Nacht vom 14. auf den 15. Juli 2021 fielen in manchen Gegenden Deutschlands bis zu 150 Liter Regen pro Quadratmeter – so viel wie sonst nicht einmal im gesamten Monat Juli. Die Folge war ein Jahrhunderthochwasser, das zahlreiche Menschenleben forderte und Sachschäden in Milliardenhöhe verursachte. 

Unzählige Schadenfälle zur selben Zeit. Verzweifelte Geschädigte, die auf eine schnelle Bearbeitung drängen. Für Versicherungen sind solche extremen Wetterereignisse eine große Herausforderung – und sie werden zunehmen. Dürren und Hitzewellen, aber auch Hagel- und Starkregenereignisse treten aufgrund des Klimawandels immer häufiger auf. 

Für ein mittelständisches Versicherungsunternehmen haben wir ein Geschäftsmodell entwickelt, das – basierend auf Flexibilisierung und Automatisierung – die Schadenabteilung für wetterbedingte Ausnahmesituationen wappnet. 

Das haben wir gemeinsam erreicht:

Bewältigung von Unwetterzeiten ohne Rückstände

Entlastung der Mitarbeiter:innen

Freiraum für komplizierte Fälle

Steigerung der Dunkelverarbeitungsquote

Unser Vorgehen

In Phasen extremer Auslastung gibt es eine natürliche Kapazitätsgrenze: die Arbeitszeit der Sachverständigen. Genau hier setzt unser Konzept an. Angelehnt an das Prinzip der Gig Economy (die kurzfristige Einbindung von externen Arbeitskräften) arbeitet unser Kunde im Schadenmanagement nun mit Partnerunternehmen zusammen. Ob Paketbot:in oder Werkstattmitarbeiter:in – mit dem neuen Partnermodell kann jede:r die Aufnahme und Dokumentation eines Schadens durchführen.

Aber wie gewährleistet man die Qualität, wenn Laien am Werk sind? Am Beispiel Kfz haben wir das erprobt. Gemeinsam mit erfahrenen Gutachtern konnten wir einen strukturierten Prozess entwickeln, der die Partner – unabhängig von ihrer Kompetenz – zielgerichtet und effizient durch die Schadenerfassung führt.

Die Schadenbearbeitung ist damit natürlich noch nicht abgeschlossen. Um die Sachverständigen auch im nächsten Schritt zu entlasten, haben wir ein Machine-Learning-Modell zur Prognose der Schadenhöhe entwickelt. Erst der letzte Schritt, die Erstellung und der Versand eines Gutachtens, liegt in den Händen der eigenen Mitarbeiter:innen.

Ergebnis

In Phasen hoher Auslastung hilft das von Plan D erdachte Konzept auf zweiterlei Weise: Die Zusammenarbeit mit Partnerunternehmen ermöglicht die flexible Verteilung und Skalierung der Schadendokumentation, die angeschlossene automatisierte Prognose beschleunigt den Prozess um ein Vielfaches.

Unser Kunde verbessert damit seinen Service, entlastet seine Mitarbeiter:innen und spart Kosten. Nicht zuletzt positioniert sich das Unternehmen als innovativer Vorreiter, das in einer veränderten Welt neue Wege geht.

Sebastian Bluhm
Sebastian Bluhm
Managing Partner
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