Case Study: Die Schadenaufnahme bei der Generali als digitaler Workflow

Stellen Sie sich vor, ein Schadenregulierer steht vor einem abgebrannten Dachstuhl oder einem Wasserschaden. Er macht Fotos, kritzelt Notizen auf einen Klemmblock und sammelt Visitenkarten von Beteiligten.

Doch während er vor Ort ist, weiß das Kernsystem im Innendienst von all dem: nichts. Der eigentliche „Schaden“ entsteht oft erst nach dem Ortstermin, in Form von tagelangen Liegezeiten, unleserlichen Handschriften, fehlenden Fotos und dem frustrierenden Hin und Her zwischen Sachbearbeiter und Außendienst.

In einer Welt, in der Kunden Echtzeit-Reaktionen erwarten, ist das herkömmliche Schadenprotokoll zum größten Flaschenhals der Versicherungsbranche geworden.

Es geht nicht mehr darum, Papier durch ein statisches PDF zu ersetzen. Es geht darum, den Moment der Schadenaufnahme in einen intelligenten, gesteuerten Datenfluss zu verwandeln, der die Bearbeitungszeit von Tagen auf Sekunden drückt.

Dieser Praxisbericht zeigt, wie die Generali den Sprung von der „Kanal-Logik“ zur echten Workflow-Exzellenz geschafft hat und warum strukturierte Daten heute die härteste Währung im Kampf um Rentabilität und Kundenzufriedenheit sind.

Die Ausgangslage: Warum „Digitalisierung“ oft nicht weit genug geht

Die Generali Deutschland AG operiert in einem hochkomplexen Umfeld. Mit Millionen von Versicherten und einem dichten Netz aus Schadenregulierern ist das Datenaufkommen gewaltig. Die zentrale Herausforderung war jedoch nicht die Menge der Daten, sondern deren Aggregation und Qualität.

Bisherige Prozesse litten unter der klassischen „Kanal-Krankheit“:

• Informationen erreichten das Unternehmen über Telefon, E-Mail oder postalische Dokumente. Das Problem dabei: Diese Daten sind unstrukturiert.
• Ein Sachbearbeiter muss sie lesen, bewerten und manuell in das Kernsystem übertragen. In der Zeit, in der ein Dokument „liegt“, findet keine Regulierung statt.

Die Generali erkannte: Wahre Effizienz entsteht nicht durch das "Versenden von PDFs", sondern durch das Designen von Datenflüssen.

Die Schmerzpunkte im Detail:

• Fragmentierte Eingangskanäle: Informationen aus verschiedenen Quellen mussten mühsam dem jeweiligen Schadenfall zugeordnet werden.
• Fehlende Validierung: Unvollständige Schadenprotokolle führten zu zeitintensiven Rückfragen beim Versicherten, was die Kundenzufriedenheit (NPS) belastete.
• Manueller Erstellungsaufwand: Schadenberichte wurden oft zeitversetzt nach dem Ortstermin erstellt, was die „Time-to-Settle“ unnötig verlängerte.

Die Lösung mit Paperfly: Vom Protokoll zum intelligenten Workflow

Gemeinsam mit Paperfly hat die Generali den Prozess der Schadenaufnahme vor Ort radikal transformiert. Anstatt den Schadenregulierern lediglich ein digitales Schreibbrett an die Hand zu geben, wurde ein geführter End-to-End-Workflow implementiert.

1. Strukturierte Datenerfassung

Der Schadenregulierer nutzt vor Ort ein Tablet. Die Paperfly-Oberfläche agiert dabei als intelligenter Guide. Durch logische Verknüpfungen (Conditional Logic) werden nur die Felder eingeblendet, die für den spezifischen Schadenfall relevant sind.

• Vorteil: Keine vergessenen Pflichtfelder mehr. Die Daten kommen „sauber“ und vollständig im System an.
• Echtzeit-Validierung: Fotos und Belege werden direkt im Termin hochgeladen und sofort dem Fall zugeordnet.

2. Automatisierte Prozesssteuerung

Sobald der Regulierer den Termin abschließt, endet seine Arbeit am Fall, die manuelle Nachbereitung entfällt. Paperfly übernimmt im Hintergrund:

• Bericht-Automatisierung: Aus den strukturierten Daten wird in Sekunden ein professionelles Schadenprotokoll erstellt.
• Direkt-Schnittstelle: Das Protokoll wird auf Wunsch ohne manuelles Eingreifen (Dunkelverarbeitungspotenzial) an die Systeme der Generali übermittelt.

Deep Dive: Die drei Säulen der Prozessoptimierung

Um den Impact der Lösung zu verstehen, muss man die drei Ebenen betrachten, auf denen Paperfly den Prozess bei der Generali verändert hat:

Säule 1: Standardisierung der Kommunikation

Durch die Vereinheitlichung der Eingabemasken kommunizieren alle Beteiligten - vom Außendienst bis zum Backoffice - in derselben „Datensprache“. Dies reduziert Missverständnisse und eliminiert die Notwendigkeit für klärende Telefonate fast vollständig.

Säule 2: Transparenz und Revisionssicherheit

In einem stark regulierten Umfeld ist die Nachvollziehbarkeit entscheidend. Jede Änderung, jeder Upload und jeder Statuswechsel im Workflow wird bei Paperfly revisionssicher dokumentiert. Dieser digitale Audit-Trail erleichtert nicht nur die interne Revision, sondern sorgt auch für Rechtssicherheit im Falle von Regressansprüchen.

Säule 3: Skalierbarkeit durch Automatisierung

Da die Daten nun strukturiert vorliegen, ist die Generali in der Lage, deutlich höhere Fallzahlen bei gleicher Mitarbeiteranzahl zu bewältigen. Der Wegfall manueller Arbeiten setzt Kapazitäten im Innendienst frei, die nun für die komplexe Fallprüfung genutzt werden können.

Der Business Impact: Messbare Erfolge

Die Einführung des digitalen Workflows ist kein reiner Selbstzweck, sondern zahlt direkt auf die Profitabilität ein.

Strategischer Ausblick: KI und gruppenweite Skalierung

Der Case bei der Generali ist erst der Anfang einer umfassenden Digitalisierungsstrategie. Die geschaffene Infrastruktur bietet die perfekte Basis für kommende Innovationen:

• KI-gestützte Validierung: Zukünftig können hochgeladene Fotos bereits während der Aufnahme durch KI-Modelle analysiert werden, um Schadensummen vorab zu schätzen oder Betrugsmuster zu erkennen.
• Multikanal-Integration: Die Expansion des Modells auf Tochtergesellschaften wie CosmosDirekt und die Dialog Versicherung wird die Synergieeffekte innerhalb der Gruppe weiter maximieren.
• Self-Service-Optionen: Die Logik der geführten Workflows lässt sich perspektivisch auch auf Kunden-Apps übertragen, sodass Versicherte Kleinschäden vollständig autonom und dennoch strukturiert melden können.

Fazit: Ein neues Paradigma für das Schadenmanagement

Der Praxisbericht der Generali beweist: Wer im digitalen Zeitalter bestehen will, muss sich von der Dokumenten-zentrierten Sichtweise lösen und in Workflow-zentrierten Prozessen denken.

Paperfly fungiert nicht nur als Werkzeug, sondern als Orchestrierungsschicht, die Silos aufbricht.

Das Ergebnis für die Generali ist ein System, das Geschwindigkeit mit Präzision vereint. Ein entscheidender Wettbewerbsvorteil in einem Markt, in dem der Service im Schadenfall über die langfristige Kundenbindung entscheidet.

FAQ: Wissenswertes zur digitalen Schadenbearbeitung bei der Generali

Wie automatisiert Paperfly die Schadenaufnahme vor Ort bei der Generali?

Paperfly transformiert die Schadenaufnahme in einen geführten, digitalen Workflow, der Schadenregulierer mittels logischer Abfragen fehlerfrei durch die Protokollierung leitet. Durch die Echtzeit-Validierung von Daten und Fotos direkt am "Point-of-Experience" entstehen strukturierte Datensätze statt unübersichtlicher Dokumente, was die Bearbeitungszeit massiv verkürzt.

Welche Vorteile bietet die Integration von Paperfly in die Bestandssysteme?

Die nahtlose Anbindung ermöglicht einen bidirektionalen Datenaustausch, bei dem Schadenberichte und Anhänge ohne manuelles Eingreifen direkt in die Kernsysteme der Versicherung fließen. Dies eliminiert Medienbrüche, reduziert die Nachbearbeitung auf ein Minimum und schafft die notwendige Datenbasis für eine effiziente Dunkelverarbeitung von Standardfällen.

Wie stellt die Generali Compliance und Revisionssicherheit im digitalen Workflow sicher?

Durch die lückenlose digitale Protokollierung jedes Prozessschritts innerhalb der Paperfly-Plattform wird ein manipulationssicherer Audit-Trail erstellt. Rollenbasierte Zugriffskonzepte und die DSGVO-konforme Verarbeitung garantieren, dass alle regulatorischen Anforderungen erfüllt werden und jede Entscheidung im Schadenfall jederzeit transparent sowie rechtssicher nachvollziehbar bleibt.

Warum ist die Datenqualität entscheidend für den Einsatz von KI im Schadenmanagement?

Strukturierte und validierte Daten sind das essenzielle Fundament, um KI-Modelle zur automatisierten Bildanalyse, Betrugserkennung oder Schadenschätzung effektiv zu trainieren und einzusetzen. Nur wenn Informationen bereits bei der Erfassung präzise klassifiziert werden, können nachgelagerte KI-Systeme verlässliche Prognosen erstellen und die Profitabilität durch optimierte Schadenquoten nachhaltig steigern.

Mini-Glossar: Digitale Schadenkommunikation & Workflow-Design

Smart Input / Geführte Datenerfassung: Eine Technologie, die den Nutzer (z. B. Schadenregulierer) mittels intelligenter Formularlogik durch den Erfassungsprozess leitet. Nur relevante Felder werden eingeblendet, Pflichtfelder validiert und Fehleingaben in Echtzeit verhindert, um eine maximale Datenqualität zu garantieren.

Conditional Logic (Bedingte Logik): Programmierbare „Wenn-dann“-Regeln innerhalb eines digitalen Workflows. Sie steuern dynamisch den Prozessverlauf, etwa welche Dokumente angefordert oder welche Prüfschritte eingeleitet werden, basierend auf den zuvor eingegebenen Details.

Medienbruch: Die Unterbrechung einer digitalen Informationskette durch manuelle oder analoge Zwischenschritte (z. B. das Abtippen von Notizen in ein IT-System). Medienbrüche sind die Hauptursache für Liegezeiten, Übertragungsfehler und hohe Prozesskosten im Schadenmanagement.

Revisionssicherer Audit-Trail: Eine lückenlose, chronologische Protokollierung aller Aktivitäten innerhalb eines digitalen Prozesses. Er dokumentiert fälschungssicher, wer wann welche Information hinzugefügt oder geändert hat, und bildet die Grundlage für Compliance und rechtssichere Regressprüfungen.

Orchestrierungsschicht: Eine Software-Ebene (wie Paperfly), die als Bindeglied zwischen verschiedenen Systemen (z. B. Bestandsführung) und Akteuren (Kunden, Regulierer, Partner) fungiert. Sie steuert den Datenfluss und die Kommunikation, ohne die bestehende IT-Infrastruktur ersetzen zu müssen.

Time-to-Settle: Eine zentrale Kennzahl im Versicherungswesen, die die Zeitspanne von der ersten Schadenmeldung bis zur endgültigen Regulierung beschreibt. Digitale Workflows zielen darauf ab, diese Kennzahl durch Automatisierung und Echtzeit-Kommunikation massiv zu senken.