Welchen Wert bietet die Digitale Transformation für die Wirtschaft?

Fünf Beispiele, wie digitale Technologien die Arbeit in verschiedenen Branchen verändern

Die Digitale Transformation ist ein starker Hebel für Unternehmen, die wettbewerbsfähig bleiben wollen. Durch die Integration digitaler Technologien in alle Aspekte eines Unternehmens werden sie dem Markt und den sich ändernden Geschäftsanforderungen gerecht. Die Digitale Transformation zielt darauf ab, die Effektivität des Geschäftsbetriebs und der Kundenbeziehungen zu erhöhen. Um diese Ziele zu erreichen, müssen Unternehmen ihre Systeme, Prozesse und mitunter auch ihre Organisationsstruktur anpassen. Dabei lässt sich der Prozess der Digitalen Transformation nicht für alle Branchen über einen Kamm scheren und auch die Auswirkungen auf das Ökosystem verschiedener Branchen lassen sich nicht verallgemeinern. Die nachfolgenden fünf Use Case geben einen Einblick in die Prozesse, Maßnahmen und Auswirkungen der Digitalen Transformation für verschiedene Branchen.

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Die Digitale Transformation im Gesundheitswesen

Die Digitale Transformation im Gesundheitswesen verfolgt den Zweck, bessere Gesundheitsdienstleistungen zusammen mit einem verbesserten Kundenerlebnis bereitzustellen. In der Gesundheitsbranche profitieren im Wesentlichen drei Marktteilnehmer von der Digitalen Transformation. Bei Krankenhäusern und Ärzten zielt die Implementierung digitaler Technologien darauf ab, bessere datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, medizinisches Fachpersonal bei täglichen medizinischen Prozessen wie z. B. Operationen zu unterstützen, die Verwaltungskosten in den Krankenhäusern zu senken und die Patientenversorgung zu verbessern.

Risikobewertung mit Healthcare Analytics

Krankenkassen profitieren von digitalen Technologien wie Healthcare-Analytics-Tools, mit denen sie Risikobewertungen für jeden Patienten basierend auf Labortests, biometrischen Daten, Krankheitsbildern und patientengenerierten Gesundheitsdaten vornehmen und so Beiträge entsprechend der Risikobewertung festsetzen können. Pharmaunternehmen können mit Hilfe digitaler Technologien den Austausch klinischer Daten optimieren, um die Forschungsprozesse und speziell ihre Methoden zur Wirkstoffforschung zu verbessern. Indem sie eine größere Menge elektronischer Patientenakten analysieren können, wächst das Verständnis für das einzigartige molekulare und genetische Profil einer Person bezüglich bestimmter Krankheiten.

Technologien, die den digitalen Wandel ermöglichen

Automatisierungstechnologien wie Intelligent Process Automation (IPA) und Robotic Process Automation (RPA) helfen Krankenhäusern bei der Automatisierung routinemäßiger Front- und Back-Office-Operationen wie z. B. der Berichterstattung. Technologien der Künstlichen Intelligenz (KI) wie Analytics sammeln und extrahieren Daten beispielsweise zum Gesundheitszustand, zu Medikamenten, klinischen Studienberichten und Patientenakten und analysieren die unterschiedlichsten Datentypen wie klinische Daten, Forschungs- und Entwicklungsdaten sowie Krankheitsbilder. Das Ergebnis der Analysen hilft dem Gesundheitspersonal bei der Diagnose, schlägt Behandlungen vor und überprüft Verschreibungen auf potenzielle Fehler. Chatbots und Conversational AI verbessern die Patientenkommunikation und revolutionieren nicht nur das Patientenerlebnis, sondern auch die internen Prozesse. Verschiedene Medikamente wirken bei einigen Patienten nicht, weil die Genetik die Medikamentenreaktion des Individuums beeinflusst. Digitale Zwillinge können in diesen Fällen helfen, indem sie vor einem operativen Eingriff genetische Ersatzdaten eines Patienten generieren.

Intelligente Assistenz

OCR, Computer Vision und Machine Learning (ML) unterstützen Ärzte, genaue und zugängliche Krankheitsscreenings bereitzustellen, indem sie Anomalien erfassen. Die Blockchain-Technologie gewährleistet einen sicheren Datenaustausch für klinische Studien zur Wirkstoffforschung. IoT-Geräte wie Wearables liefern Gesundheitsdaten in Echtzeit, so dass Ärzte präventive Maßnahmen vorschlagen oder schnell auf gesundheitliche Probleme reagieren können. IoT-Sensoren erkennen Stürze mit Hilfe von Geolokalisierungsdaten und können Hilfe herbeirufen, so dass ältere Menschen nach einem Sturz nicht länger auf dem Boden bleiben. 3D-Drucker ermöglichen die schnelle Produktion von Gesundheitsprodukten wie Gesichtsmasken, die beispielsweise in Pandemiezeiten dringend erforderlich sind und überbrücken damit Lieferknappheit für bestimmte medizinische Produkte. Process Mining hilft Ärzten und Krankenhäusern, Engpässe, Ineffizienzen oder Lücken in ihren Prozessen zu identifizieren, indem sie Unmengen von Daten und Ereignisse analysieren können, die das Ökosystem des Gesundheitswesens generiert und deren Analyse manuell nur schwer zu bewerkstelligen ist.

Chatbots für die online Konsultation

Elektronische Patientenakten enthalten patientenzentrierte Echtzeitakten, die autorisierten Benutzern Informationen sofort und sicher zur Verfügung stellen. Bildverarbeitungs- und maschinellen Lerntechniken erkennen kardiovaskuläre Anomalien und Krebs, können Krankheiten wie Alzheimer vorhersagen und eine chirurgische Planung bereitstellen. Der smarte autonome Roboterassistent versteht mit seinem kognitiven Supervisor-System den Ist-Zustand des chirurgischen Eingriffs und agiert nach den Bedürfnissen des Operateurs. Chatbots übernehmen als Gesundheitsassistenten medizinische Online-Konsultationen. Dabei analysiert der Chatbot die ihm zur Verfügung gestellten Daten und kombiniert sie mit allgemeinem medizinischem Wissen, um Patienten über ihren Gesundheitszustand zu informieren. Chatbots ermöglichen es, Patienten Fragen zur Rechnungszahlung, zu Terminen oder zum Auffüllen von Medikamenten zu stellen. Fitness-Apps sammeln Daten, um gesundheitsbezogene Ziele von Einzelpersonen wie das Abnehmen zu verfolgen. Die Telemedizin ermöglicht eine Fernversorgung von Patienten, indem sie die Konsultation eines Arztes über Online-Video-Plattformen ermöglicht. Im Bereich der Drug Discovery können Pharmaunternehmen die Effizienz der Wirkstoffforschung mit digitalen Zwillingen steigern.

RPA-Erklärvideo

Benefits von RPA

  • Kostensenkung
  • Effizienzsteigerung
  • Mitarbeiterentlastung

Die Digitale Transformation im Einzelhandel

Der Einzelhandel steht in einem noch nie dagewesenen Wettbewerb, angekurbelt von Marken wie Google, Amazon und Apple, die ihren Kunden nicht nur personalisierte Produkte, sondern auch eine digitale Customer Journey bieten. Um hier mithalten zu können, muss der Einzelhandel mit den Technologiegiganten gleichziehen. Bei der notwendigen Digitalen Transformation konzentriert sich der Einzelhandel deshalb auf drei Aspekte. Jeder Einzelhändler möchte seinen Kunden ein positives Einkaufserlebnis bieten - Schlüsselfaktor der Kundenbindung. Die Unternehmensagilität ist dabei Ausdruck schneller Entscheidungsfindung, innovativer Systeme und Ressourcenzuweisung und ermöglicht den Zugriff auf digitale Echtzeitdaten und Workflows. Die digitale Lieferkette steht für optimale Zusammenarbeit, umfassende Transparenz der Prozesse und hohe Effektivität.

Schlüsseltechnologien der Digitalen Transformation des Einzelhandels

Über Process Mining erlangt der Einzelhändler das notwendige Verständnis der Prozesse seines Unternehmens, um das Beste aus ihren Bemühungen um die Digitale Transformation herauszuholen. So kann er dann RPA und IPA einsetzen, um den manuellen Aufwand in seiner Organisation sowie Betriebskosten, Prozessdurchlaufzeiten und manuelle Fehler zu reduzieren. Vor allem Fakturierung, Preisänderungen, Verbindlichkeiten, Forderungen sowie Bestands- und /Lieferkettenmanagement lassen sich problemlos automatisieren.

Durch ML-unterstützte Einzelhandelsanalysen lassen sich die zunehmende Menge an Daten, die von Unternehmen generiert werden, analysieren und daraus umsetzbare Erkenntnisse gewinnen, die den Umsatz steigern und gleichzeitig die Geschäftsleistung verbessern können. Eingebettete KI-Modelle können dynamische Änderungen in verschiedenen Bereichen wie Logistik, Preisgestaltung oder Layout vorschlagen. Conversational-KI und Chatbots sind eine ideale Lösung für Händler, um Kundenfragen zu beantworten. Kann der Chatbot den Kunden nicht angemessen bedienen, übergibt er den Kunden an einen Mitarbeiter. Chatbots im Einzelhandel steigern den Umsatz und senken die Kosten durch personalisierte, schnelle Nachrichten.

Intelligente Beacons, kleine Geräte, die an Gegenständen oder Wänden im Geschäft geklebt werden, verbinden sich über Bluetooth-Signale mit den Mobiltelefonen der Kunden und erlauben es dem Einzelhändler, Nachrichten über ihre Werbeaktionen und Coupons an die Telefone der Kunden zu senden.

Mit KI-Tools dem Kunden auf der Spur

Wenn Einzelhändler sich auf die Digitale Transformation konzentrieren, sollten sie die neuesten Fortschritte implementieren, einschließlich der Fortschritte in der KI. Computer Vision bietet erweiterte Sicherheit und plant das Ladenlayout für eine bessere Kundenbindung. Sensoren im Ladengeschäft sammeln Daten wie Sprache, Bilder oder Videos, um die Gewohnheiten und Vorlieben der Kunden besser zu verstehen. Sie können die In-Store-Daten analysieren, um Heatmaps ihrer Kunden für die Optimierung des Laden-Layouts und bessere Upselling- und Cross-Selling-Strategien zu erstellen. Die ausgewerteten Daten können auch dazu genutzt werden, um Aufgaben zu automatisieren, die sicherstellen, dass jeder Kunde immer die richtigen Werbemaßnahmen erhält und die dazugehörigen Produkte nicht ausverkauft sind. Echtzeit-Kundenanalysen können zudem dabei helfen, den zukünftigen Personalbedarf exakter zu planen und Warteschlangen am POS zu verkürzen. Die automatisierte Analyse historischer Kaufdaten erlaubt eine Vorhersage des Bestandsbedarfs, die automatisiert Artikel bestellt, bevor sie ausverkauft sind. ML-Algorithmen können Customer Journey Maps erstellen, um allgemeine Kundenprobleme zu erkennen, das Kundenerlebnis zu verbessern und zu definieren, was Kunden und potenzielle Kunden benötigen, um einen Kauf abzuschließen.

Die Digitale Transformation im Bankwesen

Immer mehr Fintech-Unternehmen drängen in das traditionelle Geschäftsfeld der Banken. Zudem nutzen immer mehr Verbraucher digitale Online- und mobile App-Kanäle für ihre Bankgeschäfte. Für die Finanzdienstleister hat das zur Folge, dass sie ihre Bemühungen um die Digitale Transformation intensivieren und Technologien wie ML, RPA/IPA und Blockchain einsetzen müssen. Da Finanzdienstleister im Gegensatz zu anderen Branchen meist mit strukturierten quantitativen Daten arbeiten, ergeben sich im Rahmen der Digitalen Transformation eine Vielzahl von Automatisierungsmöglichkeiten und digitalen Bankprodukten, die sichere und reibungslose Customer Journeys ermöglichen.

Schlüsseltechnologien und Trends

Die Digitale Transformation für Finanzdienstleister, die traditionell mit Filialen arbeiten und schlechte Mobile- und Web-Banking-Dienste anbieten, beginnt mit der Digitalisierung. Obwohl iterative Verbesserungen immer möglich sind, sind Finanzdienstleister gut beraten, die neueste ausgereifte Technologie für die Digitale Transformation einzusetzen. Der technische Reifegrad hängt aber letztendlich von der Digital-Strategie und den verwendeten Produkten ab. Die Möglichkeiten zur Prozessverbesserung, die auch Initiativen zur Digitalen Transformation und Automatisierung umfassen, zeigen Process Mining-Tools auf. Die Beratungsunternehmen McKinsey und PwC schätzen, dass mit derzeit verfügbaren Technologien etwa 20 Prozent Geschäftsaktivitäten automatisiert werden können. Die Automatisierung reduziert sich wiederholende Aufgaben, erhöht die Effizienz von Prozessen, indem sie beispielsweise die Zeit für die Prüfung von Dokumenten verkürzt, vermeidet menschliche Fehler.

Von Advanced Analytics bis zum digitalen Finanzassistenten

ML-Algorithmen für die Analyse gesammelter Transaktionsdaten, die aufgrund von regulatorischen und versicherungstechnischen Anforderungen über Jahre gespeichert werden müssen, fördern Erkenntnisse über das Kundenverhalten zu Tage, so dass Unternehmen die Erfahrung, die sie ihren Kunden bieten, verbessern können. Durch den Einsatz von Advanced Analytics können Finanzinstitute den richtigen Kunden zur richtigen Zeit mit der richtigen Botschaft und dem richtigen Angebot über den richtigen Kanal erreichen. Die Blockchain-Technologie macht Bankgeschäfte wie Investmentmanagement, grenzüberschreitende Transaktionen, Handelsfinanzierung und Kapitalmärkte sicherer. Sie trägt dazu bei, betrügerische Handlungen zu verhindern, Transparenz zu schaffen, Kosten zu senken und die Geschwindigkeit von Transaktionen zu erhöhen, um die Anzahl der zwischengeschalteten Banken zu reduzieren. Genau wie andere Branchen sind digitale Finanzassistenten (Conversational KI) auch für Finanzinstitute im Kundenservice sehr nützlich. Durch die Implementierung einfacher Chatbot-Lösungen können Banken schneller auf Kundenbedürfnisse reagieren. Sie können Finanzberater einsetzen und Empfehlung von Anlageoptionen auf Basis des Banksaldos und des Risikoprofils abgeben.

Von der automatisierten Kreditentscheidung bis zur Customer Journey Map

ML ermöglicht zinslose Ratenzahlung Optionen mit automatisierter Genehmigung oder Ablehnung.

Big Data-Analysen geben Aufschluss über rentable oder unrentable Geldautomaten. Big Data in Kombination mit ML kann ein Finanzinstitut heute schützen, indem es Betrug erkennt, Angebote für jeden Kunden anpasst und die Sicherheit von Transaktionen erhöht. Big Data-Verarbeitungssysteme mit Microservice-basierter Architektur ermöglichen eine schnelle und sichere Transaktionsverarbeitung. Der Einsatz von ML-Algorithmen ermöglicht eine schnellere, effizientere und sicherere Überprüfung der Kreditwürdigkeit. Das Internet der Dinge (IoT) als Teil der digitalen Transformation kann Prozesse des Kundenservices optimieren. IoT sammelt über ein Kunden-Tracking-System beispielsweise Daten über die Bewegungen von Kunden im Ladenlokal, um Customer Journey Maps zu erstellen und die eigene Marketingstrategie zu entwickeln und anzupassen. Eine digitalisierte Customer Journey ermöglicht es einem Kunden beispielsweise, auf eine Anzeige zu klicken, sich online für ein Konto anzumelden, Tutorials und Onboarding-Informationen über seine App zu erhalten, automatisierte Kreditentscheidungen zu erhalten und Rechnungen zu bezahlen oder Gelder online zu versenden.

Chatbots und Robo Advisors

KI im Frontend dient dazu, die Identifizierung und Authentifizierung von Kunden zu erleichtern, Mitarbeiter über Chatbots und Sprachassistenten zu verbinden, Kundenbeziehungen zu vertiefen und personalisierte Einblicke und Empfehlungen zu geben. Die KI-Technologie ermöglicht ein präzises Scoring mit verbessertem Kreditzugang und hilft Banken, ihren Kunden geeignete Schuldenpläne bereitzustellen. Robo-Advisors sind automatisierte Plattformen für die Beratung im Finanz- und Anlagemanagement, die mit Hilfe von Algorithmen Informationen sammeln. Im Zusammenspiel von KI mit kognitiven Systemen, ML und Natural Language Processing (NLP) sind diese Plattformen in der Lage, Anlagevorschläge zu unterbreiten, die auf die Erwartungen der Kunden zugeschnitten sind.

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Erfahren Sie im Use Case, wie durch den Einsatz von RPA 80% der Pfändungseingänge einer deutschen Bank automatisch und fehlerfrei bearbeitet werden können und dadurch eine hervorragende Effizienzsteigerung von 700% realisiert werden konnte.

Die Digitale Transformation in der Immobilienbranche

Angesichts des anhaltenden Immobilienbooms müssen Immobilienunternehmen über neue Strukturierungsoptionen nachdenken, die operative Leistung verbessern und ihre Portfolios optimieren, um einen maximalen ROI zu erzielen. Die Digitale Transformation eröffnet den Immobilienunternehmen die Entwicklung von Services wie virtuelle Touren und automatisierte Transaktionen, die das Kauferlebnis verbessern und ermöglicht die Automatisierung mühsamer, manueller Aufgaben. Im Rahmen der Digitalen Transformation stehen den Immobilienakteuren wie Entwickler, Makler, Investoren oder Manager digitale Technologien zur Verfügung, um den sich ändernden Kundenanforderungen gerecht zu werden. Mit der Einführung digitaler Technologien wie der Automatisierung können Unternehmen ihre betriebliche Effizienz verbessern.

Die wichtigsten Technologien der Digitalen Transformation im Immobilienbereich

Mit RPA/IPA können Immobilienunternehmen manuelle, repetitive Aufgaben wie digitales Marketing, Rechnungsverarbeitung, Kundenservice und Objektprüfung automatisieren. Augmented Reality (AR)/Virtual Reality (VR) ermöglichen einen virtuellen Rundgang durch das Objekt, um zu sehen, wie die Immobilie aussieht. VR-Brillen können eingesetzt werden, um zu zeigen, wie geplante Eigentumswohnungen später aussehen werden. Building Information Modeling (BIM) ist ein intelligenter 3D-modellbasierter Prozess, der Architektur-, Ingenieur- und Baufachleuten Einblicke und Werkzeuge gibt, um Gebäude und Infrastruktur effizienter zu planen, zu entwerfen, zu bauen und zu verwalten. Drohnen können Luftbilder machen zu Marketingzwecken, aber auch um schwer zugängliche Bereiche des Grundstücks und des Gebäudes wie das Dach zu inspizieren. Smart Contracts - eine Blockchain-Anwendung - beinhalten Vertragsbedingungen als Computercode. Sind alle Bedingungen erfüllt, wird der Vertrag aktiviert und der Vermögensaustausch findet statt. Banküberprüfungen und Zwischenhändler fallen weg. Über mobile App-Plattformen können Käufer und Immobilienbesitzer auf alle notwendigen Informationen zur Immobilie zugreifen. Smart Home-Geräte mit integrierten Sensoren (IoT) erlauben eine vorausschauende Wartung, eine höhere Energieeffizienz und führen zu einem komfortableren Lebensstil. Traditionell fallen in der Immobilienbranche regelmäßig große Datensätze zu Immobilien, Eigentümern, Unternehmen, Mietern und Maklern an. Big Data Analytics helfen Immobilienunternehmen, aus den gesammelten Daten, Vorhersagen zum Kundenverhalten, über die Marktbedingungen, den Immobilienkauf, die Investitionsperspektiven oder den Preis zu treffen.

Neue Kauferlebnisse und optimierte Mietrenditen

KI und ML-Technologien unterstützen Unternehmen dabei, das Kauf- und Verkaufserlebnis von Immobilienobjekten zu optimieren. Digitale Technologien liefern personalisierte Immobilienempfehlungen und führen Käufer und Verkäufer passgenau zusammen und optimieren die Immobiliensuche auf Basis des Verbraucherverhaltens. Immobilienportale stellen automatisch alle relevanten Informationen zu einem Haus einschließlich Preis und Innenfotos bereit, nachdem der Nutzer einen Schnappschuss des Hauses hochgeladen hat. KI-Assistenten erledigen zeitaufwendige und wesentliche Kundendienstaufgaben, wie das Beantworten von häufig gestellten Fragen, das Empfehlen von Wohnungsangeboten und die Planung von Wohnungsbesichtigungen. Innovative Versicherungs- und Finanzlösungen für das Immobilienökosystem optimieren die Mietrenditen für Immobilien, indem sie Risiken für potenzielle Bewohner wie beispielsweise Studenten, internationale Arbeitnehmer oder andere Mieter datengesteuert bewerten, die es traditionell schwerer hätten, eine Wohnung zu finden. In ähnlicher Weise helfen sie Unternehmen, ihre Kaution zu reduzieren und Betriebskapital freizusetzen, indem sie andere Finanzinstrumente nutzen.

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Die Digitale Transformation in der Versicherung

Die Einführung digitaler Technologien bietet Versicherungsunternehmen, die mit vielen manuellen Prozessen, schwer zu digitalisierenden Arbeitsabläufen und strengen staatlichen Vorschriften leben müssen, die Chance, das Kundenerlebnis zu verbessern und die betriebliche Effizienz zu steigern. Durch die Digitale Transformation können Funktionen wie die Schadenbearbeitung und Betrugserkennung automatisiert werden, so dass Unternehmen sich auf die Entwicklung kundenorientierter Produkte konzentrieren können.

Digitale Technologien für Versicherungen

Laut McKinsey-Studie werden im Jahr 2025 25 Prozent der Versicherungsbranche dank KI und ML automatisiert sein, wodurch Engpässe und manuelle Prozesse wie Schadenbearbeitung, Underwriting, Policenverwaltung und Kundenservice eliminiert werden. Process Mining-Tools identifizieren dabei im Vorfeld der Automatisierung die Prozesse, die autonom abgewickelt werden können. Prädiktive Analytics eignet sich, um passende Produkte für Kunden in bestimmten Regionen und demografische Gruppen zu identifizieren, die weit über die rudimentären Cross-Selling- und Up-Selling-Ansätze vieler Versicherer hinausgehen. Big Data-Analysen sind auch der Schlüssel zur Schaffung personalisierter Benutzererfahrungen. Analysen, die auf Kundenangaben hören und Muster erkennen, können Möglichkeiten für neue Produkte aufzeigen, die schnell eingeführt werden können, um Marktchancen zu nutzen. Tiefgreifende Analysen des Kundenstamms können deutlich machen, welche Vertriebskanäle am besten geeignet sind. IoT in Verbindung mit intelligenten Sensoren können zum Beispiel den Wasserfluss in den Leitungen überwachen und so vor Schäden durch einen Wasserrohrbruch schützen. Ähnliche Technologien können zur Überwachung von Bränden, Überschwemmungen oder Einbrüchen sowohl in Privathäusern als auch in Gewerbeimmobilien eingesetzt werden. Beacons und GPS-Tracking für Autos und Industriefahrzeuge protokollieren die Aktivitäten, um maßgeschneiderte Versicherungsprodukte und -dienstleistungen für einzelne Versicherungsnehmer erstellen zu können.

Von der Schadensüberprüfung bis zur Risikobewertung

Um die großen Datenmengen verarbeiten zu können, die auf den verschiedenen Ebenen der Schadenbearbeitung, Überprüfung, Untersuchung, Anpassung, Überweisung oder Ablehnung des Anspruchs anfallen, eignen sich Tools zu Dokumentenautomatisierung. Damit lassen sich automatisch Daten aus Dokumenten extrahieren, betrügerische Ansprüche erkennen und richtlinienkonforme Ansprüche validieren. KI-gestützte Tools können anhand von Bildern die Reparaturkosten in Echtzeit schätzen, wodurch Versicherer Schäden bis zu 10-mal schneller abwickeln können. Predictive Analytics-Tools, gefüttert mit Daten aus der Geschichte des Anspruchstellers und mit verwendeten Textanalysen, erkennen betrügerische Ansprüche basierend auf Geschäftsregeln. Historische Gesundheitsdaten von Einzelpersonen wie Labortests, biometrischen Daten, Schadensdaten und patientengenerierte Gesundheitsdaten können mit Hilfe von ML-Algorithmen Risikopunkte für jede Person bewerten, und dann den Beitrag gemäß der Risikobewertung festlegen. Self Service-Portale, auf die Kunden und Versicherer zugreifen können, geben Antworten auf Fragen, bieten die Möglichkeit, Transaktionen abzuwickeln, Ansprüche geltend zu machen, Rechnungen zu bezahlen, den aktuellen Versicherungsstatus zu überprüfen, Support-Tickets einzureichen und Informationen herunterzuladen.

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Fazit:

Unternehmen in fast allen Branchen stehen aufgrund der exponentiellen Einführung von Technologie unter enormem Druck. Die Bewältigung digitaler Herausforderungen ist daher keine Frage des Ob, sondern des Wann und vor allem des Wie. Die Digitale Transformation beschränkt sich nicht auf ein bestimmtes Projekt wie die Migration von Daten. Die Chancen, die sie bietet, sind vielfältig, wie wir gesehen haben. Nur dazu müssen die Unternehmen das entsprechende Rahmenwerk schaffen, das die Digitalisierung und den Wandel von Betriebs- und Geschäftsmodellen ermöglicht, einschließlich der Transformation der Mitarbeiter. Denn über eines müssen sich Unternehmen aller Branchen klar sein, die Digitale Transformation mit ihrem Innovationspotenzial ist der Schlüssel zur Zukunftssicherung eines jeden Unternehmens.

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