Sprachanalyse: Zwischen den Zeilen lesen, um Ansprüche zu beschleunigen

Versicherer wollen eine rasche und präzise Schadenbearbeitung. Schnelligkeit verbessert die Kundenerfahrung, da berechtigte Ansprüche schnell und effizient gelöst werden können, was zu zufriedenen Kunden und besserer Kundenbindung sowie niedrigeren Bearbeitungskosten führt. Schnelligkeit muss jedoch mit Genauigkeit einhergehen: Das Ziel ist eine durchgängige Bearbeitung, die auch Fehler und Betrug reduziert. Mit anderen Worten: ein doppelter Gewinn.

Dieses Ziel hat Clearspeed nach eigenen Angaben mit einem KI-gestützten Sprachanalysedienst erreicht, der Transaktionen mit geringem Risiko beschleunigt und gleichzeitig auf Risiken hinweist. Big Tech hat mit der Sprachanalyse in einer Vielzahl von Bereichen wie Authentifizierung und Sicherheit große Fortschritte gemacht, und Clearspeed hat sie mit Hilfe eines aus der Not geborenen militärischen Durchbruchs auf Versicherungsrisiken angewendet.

Technologie mit militärischen Ursprüngen

Alex Martin, Mitbegründer und CEO von Clearspeed, sagt, dass der Anwendungsfall im Versicherungswesen durch seine Zeit bei den Streitkräften und seine Erfahrung in der Zusammenarbeit mit talentierten Sprachtechnologiespezialisten inspiriert wurde, die eine Lösung zur Vertrauensbildung in feindlichen Regionen entwickelt haben.

"Die Herausforderung in Kampfgebieten, insbesondere im Bereich der Sondereinsätze, besteht darin, schnell Vertrauen aufzubauen", sagt er. "Unterschiedliche Sprachen und Kulturen führen zu Unsicherheit und gemischten Botschaften, was das Vertrauen untergräbt, und Vertrauen ist in militärischen Situationen unerlässlich.

Als das Militär nach Wegen suchte, um schnell Vertrauen aufzubauen, erwiesen sich laut Martin universelle Sprachmerkmale als sehr aufschlussreich. Dies war besonders wichtig bei der Zusammenarbeit mit Einheimischen in Konfliktgebieten in Afrika und dem Nahen Osten, da es nur wenige andere Möglichkeiten gibt, Mitarbeiter zu überprüfen und vertrauensvolle Beziehungen aufzubauen.

"Man könnte meinen, ein Lügendetektor sei alles, was man braucht", sagt Martin, "aber Lügendetektoren geben nur binäre Antworten. Eine Antwort ist entweder wahr oder falsch, und Lügendetektoren sind nur für Eins-zu-Eins-Situationen geeignet. Wir mussten Verfahren zur Risikoidentifizierung und Risikostratifizierung entwickeln, mit denen wir schnell mehr Bereiche abdecken können, und hier kommt die Sprachanalyse ins Spiel."

Rasches Erfassen der Situation

Anstatt den Weg des Lügendetektors zu gehen, wählten die Sprachspezialisten den Ansatz des Metalldetektors, bei dem das Stimmscreening schnell Personen mit geringem Risiko identifizieren kann, während es diejenigen hervorhebt, die weitere Untersuchungen benötigen. Clearspeed, das 2016 in San Francisco gegründet wurde, übernahm das militärische Modell und verfeinerte es für die Bearbeitung von Schadensfällen.

"Wie ein Metalldetektor ermöglicht die Sprachanalyse das schnelle und effiziente Scannen und Interpretieren großer Datenmengen", sagt Martin. "Vor allem kann man den Weg für Ansprüche freimachen, wenn nichts näher untersucht werden muss. Man gräbt nur dann, wenn es nötig ist, und hört auf, wenn es etwas Ungewöhnliches gibt, das genauer untersucht werden muss. Anstatt zu versuchen, die Leute zu überführen, wie es ein Lügendetektor tut, beschleunigen Sie die Schadensregulierung für die überwiegende Mehrheit der risikoarmen, ehrlichen Leute."

Martin betont, dass der Ansatz von Clearspeed nichts mit Stimmerkennung oder biometrischen Verfahren zu tun hat. Er umfasst vier Schritte, beginnend mit einem automatisierten Telefonfragebogen. Die Sprache wird dann in ein, wie Martin es nennt, "unverfälschtes und sprachunabhängiges Datenmodell" umgewandelt. Anschließend werden die Daten analysiert, um Stimmmerkmale zu identifizieren, die mit einem Risiko verbunden sind. Dann wird ein Risikoscore vergeben und die Ergebnisse werden über eine API oder eine App bereitgestellt.

KI-basierte Risikobewertung

"Wir erfassen Merkmale, die in der Sprache eines jeden Menschen immer vorhanden sind", sagt Martin. "Wenn Sie ungenaue Angaben machen, wird Ihre Sprache leicht beeinträchtigt. Wir verwenden künstliche Intelligenz, um auf der Grundlage der charakteristischen Sprachmerkmale in unserem Datenmodell Bewertungen mit niedrigem, mittlerem oder hohem Risiko zu erstellen. Es besteht kein Risiko einer KI-Verzerrung, da die KI eher wie ein Herzmonitor funktioniert und objektiv auf ein Stimmsignal reagiert, das entweder vorhanden oder nicht vorhanden ist."

Martin sagt, dass die Fragen des Datenmodells mit "Ja" oder "Nein" beantwortet werden und auf die Art des Versicherungsschutzes abgestimmt sind, z. B. Auto, Haus und Grundstück oder Gadget. In einem automatisierten Prozess macht jeder Kunde die gleiche Erfahrung, und das Ziel ist es, Reibungsverluste zu vermeiden und Schäden schnell zu regulieren.

"Versicherer brauchen eine einfache Methode, um niedrige von hohen Risiken zu unterscheiden", sagt Martin, "und das muss mit der Schadensabwicklung bei der ersten Meldung eines Schadens beginnen. Wenn Sie über die richtigen sprachbasierten Erkenntnisse verfügen, können Sie es vermeiden, ehrliche Schadensfälle zu verzögern, und Ihre fachkundige Nachbearbeitung auf fragwürdige Fälle konzentrieren. Unsere Philosophie ist es, die Dinge für gute Akteure einfacher und für Betrüger schwieriger zu machen".

Martin sagt, dass viele Versicherer vor der Herausforderung stehen, eine durchgängige Bearbeitung bei der ersten Meldung eines Schadens zu gewährleisten. Zwar werden manchmal Techniken wie die Verarbeitung natürlicher Sprache eingesetzt, um Kunden besser zu verstehen, doch sind dafür große Datenmengen erforderlich. Anders verhält es sich mit der Sprachanalyse, die laut Martin schnell hochpräzise Risikobewertungen auf der Grundlage begrenzter, aber präziser Informationen liefern kann, um die Arbeitsabläufe zu unterstützen. Darüber hinaus könnte die Sprachtechnologie mit Hilfe der Fragebogengrundlage von Clearspeed und der KI-basierten Analysen auch in der Angebotsphase eingesetzt werden, um das Onboarding zu beschleunigen und bei der Festlegung der Prämien zu helfen.