IT-gestützte Prozesse verringern Durchlaufzeiten, senken Kosten und steigern die Zufriedenheit bei Kunden und Mitarbeitenden. Versicherer sind sich dessen bewusst und nutzen zur Optimierung digitaler Prozesse verstärkt Analyseansätze wie Process Mining. Soweit, so gut. Aber: Die Unternehmen beschränken sich häufig auf technische Kennzahlen, fachliche und wirtschaftliche KPIs bleiben außen vor. Die Folge: Viel Potenzial verpufft.

Vom Angebot über den Antrag und die Police bis zum Leistungs- oder Schadenfall: Bei nahezu allen Prozessen sind heute IT-Systeme beteiligt. Die Prozessoptimierung liegt deshalb vor allem in Händen der IT-Abteilungen der Versicherer. Operational Excellence Units kümmern sich darum, den Sand aus dem Prozessgetriebe zu bekommen und Abläufe noch einen Tick besser für die Kunden zu gestalten. Diese Teams sind strategisch wichtige Player, weil digitale Exzellenz über Bleiben oder Wechseln entscheidet.

Versicherer nutzen zur Verbesserung ihrer Prozesse inzwischen moderne Ansätze wie Process Mining. Dabei gehen sie in ihren IT-Systemen und Prozessen auf die Suche nach Ineffizienzen. In den Prozessdaten verbergen sich Hinweise – „Fußspuren“ –  warum Dinge länger als nötig dauern oder Prozesse so viel Budget kosten. Process Mining Tools ermöglichen die Visualisierung und Analyse von Gesamtprozessen. Versicherer bekommen so einen guten Überblick, wo es beispielsweise zwischen Antragsprüfung und Ausstellen der Police hakt oder an welcher Stelle sich Dinge verbessern lassen. Dadurch, dass das Geschäft der Versicherer immer digitaler wird, entstehen mehr Daten und damit bessere Möglichkeiten zur Spurensuche.

Process Mining: Fachliche und technische KPIs gehören zusammen

Die Prozessexperten nutzen vorrangig die Durchlaufzeit, Prozessschleifen, sowie die Zahl der durchlaufenden Fälle als Key Performance Indicator (KPIs) für die Optimierung. Diese Kennzahlen setzen sie sowohl bei der qualitativen als auch der quantitativen Bewertung eines Prozesses ein. Darüber hinaus gibt es weitere KPIs, die individuell für jeden Prozess erhoben werden können. Die Process Miner müssen hierzu lediglich das Datenmodell im eingesetzten Process Mining Tool erweitern. Das passiert aber noch zu selten.

Schauen wir exemplarisch auf die Optimierung eines Prozesses im Schadenmanagement: Versicherer nutzen zwar neben den genannten KPIs zusätzliche Daten wie die Quote der Dunkelverarbeitung und die System-Performance. Damit hat es sich dann aber auch in der Regel. Dabei muss bei dieser eher technischen Sicht keinesfalls schon Schluss sein mit der Analyse.

Was ist beispielsweise mit klassischen Vertriebskennzahlen? Ginge ein Versicherungsunternehmen einen Schritt weiter, könnte es beispielsweise Daten wie den Net Promoter Score (NPS) einbinden. Diese Kennzahl lässt Rückschlüsse auf die Kundenzufriedenheit zu. Versicherer könnten so Mustern auf die Schliche kommen, warum bei bestimmten Fällen Kunden unzufriedener oder besonders zufrieden sind und hier gezielt nachforschen. Wie lang darf zum Beispiel eine Regulierung maximal dauern, damit Kunden zufrieden sind, und wann kippt die Stimmung?

Ein weiteres Beispiel ist die Anbindung von Daten zur internen Bearbeitungszeit bestimmter Schadenarten. Diese Daten können zusätzlich zur Anpassung der Abläufe für eine dynamische Steuerung des Arbeitsaufkommens pro Abteilung genutzt werden.

Echtzeit-Monitoring als Schlüssel zur fachlichen Prozessexzellenz

Die Erweiterung des Kennzahlen-Scope um die fachliche Sicht können Gruppen- und Abteilungsleiter nutzen und sich ein übergreifendes Steuerungstool für ihren Verantwortungsbereich aufbauen. Prozesse können nahezu in Echtzeit dargestellt werden. Damit können Teamleiter beispielsweise schnell erkennen und prognostizieren, dass und wann Mitarbeitende zu viele Vorgänge auf dem Tisch haben werden – und früh- und kurzfristig gegensteuern.

Mit einer entsprechenden Datenaufbereitung können Versicherer neben technischen Prozessoptimierungen auch Best Practices erproben und die fachliche Arbeit dynamisch planen. Anpassungen und ihre Auswirkungen lassen sich im Rahmen von Pilotprozessen direkt auswerten. Der Einsatz von Process Mining lässt somit auch eine fachlich getriebene Prozessoptimierung zu und ist einer der Effizienzmotoren der Digitalisierung.

Gremien bei der Datennutzung einbinden

Für die Ausweitung der Datennutzung zur Prozessoptimierung sollten Versicherer allerdings einige Regeln beachten. Ganz wichtig: Je stärker fachliche Daten einfließen, desto sensibler muss zum Beispiel der Umgang mit den Daten sein. Betriebsrat und die internen Datenschützer sollten immer eingebunden sein, damit Mitarbeitende nicht das Gefühl bekommen, ihr persönliches Vorgehen bei der Arbeit würde ständig beobachtet und begutachtet.

Umdenken im Management erforderlich

Bleibt die Frage, warum dieser Blick auf die Fachlichkeit von Versicherern bisher kaum genutzt wird? Dies liegt daran, dass viele Unternehmen ihre Prozesse fachlich allein durch klassische Methoden, wie Experteninterviews und Workshops optimieren wollen. Viele Unternehmen treibt zudem die Sorge um, dass die vorhandene Datenbasis nicht alle benötigten Informationen enthält oder qualitativ nicht ausreichend ist, um eine technische Methode wie Process Mining zu nutzen.

Vielleicht hilft hier der Blick nach vorne und auf die verarbeitende Industrie: Prozesse werden eher noch digitaler als umgekehrt. Das Optimierungspotenzial mittels Process Mining ist enorm, und die Aufbereitung der Daten stellt nicht die große, befürchtete Hürde dar. Zudem müssen Versicherer schon aus Compliance-Gründen bestimmte (Prozess-)Daten in Datenbanken aufbewahren. Diese Daten reichen oftmals schon als Grundlage für erste Process-Mining-Projekte. Die Aussagekraft der Analysen wird mit der Anbindung weiterer Daten steigen.

Prozessverantwortliche und das Management sind hier gefordert, sich mit dem Potenzial von Process Mining als gesamtheitliches Instrument zur Prozessoptimierung intensiver zu beschäftigen. Es geht darum, besser zu verstehen, beide Stellschrauben – die fachliche sowie die technische – gleichzeitig zu drehen, um digitale Exzellenz zu erreichen.

Bild: Getty Images / AndreyPopov