Viele Unternehmen verarbeiten Papier- und PDF-Dokumente manuell, was zeitaufwendig und fehleranfällig ist. Moderne Technologien wie Künstliche Intelligenz bieten hier enormes Optimierungspotenzial. 

Der Vortrag zeigt, wie ein flexibles KI-Multi-Agenten-System zur automatisierten Dokumentenverarbeitung eingesetzt werden kann. 

Anhand eines Beispiels aus dem Versicherungswesen wird aufgezeigt, wie individuell vorgegangen werden kann und was auf zahlreiche weitere Anwendungsfälle übertragbar ist.

Zielpublikum: Business-Entscheider, AI-Agenten-Interessierte
Voraussetzungen: Verständnis über KI
Schwierigkeitsgrad: Basic

Extended Abstract:
Viele Unternehmen stehen heute aufgrund mangelnden Fortschritts in der Digitalisierung vor der Herausforderung, Dokumente in Papierform oder als PDF verarbeiten zu müssen. Häufig werden die darin enthaltenen Informationen mühsam manuell von Fachbereichen extrahiert und in führende IT-Systeme übertragen. Dies führt nicht nur zu erhöhtem Zeitaufwand, sondern steigert auch das Risiko menschlicher Fehler.

Gleichzeitig stehen moderne Technologien wie Künstliche Intelligenz und Machine Learning zur Verfügung, die das Potenzial haben, diese Prozesse zu optimieren. Dieser Vortrag zeigt auf, wie die Kombination dieser Technologien mit bestehenden Herausforderungen einen signifikanten Mehrwert für Unternehmen schaffen kann.

Anhand eines Beispiels aus dem Versicherungsumfeld wird dargestellt, wie KI-Agenten zur automatisierten Dokumentenverarbeitung, speziell in der Schadensbearbeitung, effektiv eingesetzt werden können. Ein generatives KI-Modell extrahiert und prüft automatisch alle relevanten Informationen aus eingehenden Rechnungen, Schadensmeldungen und sonstigen Dokumenten. Es vergleicht jede Rechnungsposition mit aktuellen Gebührenordnungen und Policen, veranlasst die Schadenanlage und initiiert entsprechende Zahlungen oder mögliche Ablehnungen.

Der Fokus liegt auf dem Multi-Agenten-System, bei dem sowohl die technische Architektur als auch die fachlichen Einzelagenten mit ihren spezifischen Aufgaben vorgestellt werden. Die Kernfunktionen der Lösung umfassen:

• Dokumentenklassifikation: Automatische Einteilung der Dokumente in verschiedene Typen für die weitere Verarbeitung.
• Dokumentenanalyse: Extraktion relevanter Daten wie Kundeninformationen, Schadensdetails und Rechnungspositionen.
• Bewertung von Schadensansprüchen: Abgleich und Kategorisierung von Schadensfällen mit bestehenden Policen und Vertragsbedingungen zur sofortigen Prüfung des Anspruchs.
• Anbindung an Auszahlungssystem: Direkte Integration in das Auszahlungssystem, sodass Fälle bis zu einer bestimmten Schadenshöhe automatisiert ausbezahlt werden können.

Der Vortrag erläutert, wie durch die Implementierung dieser KI-Technologie mehrere Optimierungen erzielt werden können:

• Verkürzung der Bearbeitungszeiten: Prozesse werden deutlich schneller abgewickelt, was zu einer gesteigerten Effizienz führt.
• Steigerung der Kundenzufriedenheit: Kunden profitieren von der schnellen Bearbeitung und der Möglichkeit, ihre Anfragen digital einzureichen.
• Grundlage für vielseitige Anwendungen: Das entwickelte KI-Multi-Agenten-System ist flexibel erweiterbar und lässt sich auf zahlreiche weitere Anwendungsfälle übertragen. Es kann nicht nur in anderen Bereichen der Versicherungsbranche, sondern auch in verschiedenen Industrien zur Dokumentenklassifikation und -verarbeitung eingesetzt werden.

Trotz einer hohen Automatisierungsrate bleibt im Einzelfall die Kontrolle durch den Fachbereich unerlässlich. Das Ziel ist es, den Korrekturbedarf weiter zu reduzieren und die gewonnenen Erkenntnisse auf andere Geschäftsbereiche zu übertragen.

Der Vortrag zeigt, wie der strategische Einsatz von KI-Agenten nicht nur Effizienzgewinne erzielt, sondern auch echte Mehrwerte für Kunden schafft. Die vorgestellte Lösung ist dabei nur ein konkreter Anwendungsfall für den Einsatz von KI-Agenten-Systemen.