Schadenbearbeitung beginnt häufig mit Informationen, die über E-Mails, Formulare, Fotos, Rechnungen und weitere Unterlagen verteilt sind. Erst wenn diese Informationen zusammengeführt, fachlich eingeordnet und geprüft werden, entsteht eine verlässliche Grundlage für die weitere Schadenbearbeitung.

Ein KI-gestützter Prozess verbindet Dokumentenverständnis, Bildanalyse, Vertragsprüfung und Workflow-Steuerung in einem gemeinsamen Ablauf. So werden erkannte Informationen schrittweise in Kontext, Prüfergebnisse und konkrete Folgeaktionen überführt.

Das erwartet Sie in diesem Artikel:

Welche Aufgaben KI im Schadenprozess übernimmt

KI kann Schadenfälle schneller bearbeitungsreif machen. Sie kann den Prüfaufwand reduzieren und Entscheidungen früher vorbereiten.

Eingehende Informationen werden:

  • direkt strukturiert,
  • fehlende Angaben erkannt,
  • Deckung und Plausibilität geprüft und
  • geeignete Folgeaktionen angestoßen.

Aus dem FNOL (First Notice of Loss), also der ersten Schadenmeldung, wird so ein automatisierter, strukturierter Vorgang. Aus dem Vorgang entsteht ein fachliches Prüfergebnis und daraus eine konkrete nächste Aktion.

Das kann eine Nachforderung, eine Sachverständigenbeauftragung, eine Reparaturfreigabe, eine Mitarbeiterprüfung oder die Vorbereitung einer Auszahlung sein.

Schadenmeldungen aus E-Mails, Dokumenten und Fotos erfassen

Schadenmeldungen erreichen Versicherer selten in einheitlicher Form. Eine E-Mail enthält den Schadenhergang, die Polizzennummer steht in einem Anhang, Fotos dokumentieren den Schaden und handschriftliche Notizen ergänzen fehlende Angaben.

Scans, PDFs oder Smartphone-Aufnahmen mit ungünstiger Belichtung und schräger Perspektive erschweren die Verarbeitung zusätzlich.

Genau diese Mischung macht die Eingangsbearbeitung aufwendig, wenn Mitarbeiter jedes Dokument einzeln öffnen, Informationen übertragen und dem richtigen Schadenfall zuordnen müssen.

Mit der Paperfly AI Inbox werden diese Informationen direkt im Kontext des Schadenfalls verarbeitet. E-Mail-Inhalt und Anhänge werden gemeinsam betrachtet, Dokumenttypen erkannt und relevante Angaben wie Polizzennummer, Schadendatum, Schadenbeschreibung oder Beteiligte automatisch extrahiert.

Auch handschriftliche oder qualitativ schwächere Unterlagen können dabei in die Verarbeitung einbezogen werden. So entsteht aus unterschiedlichen Informationsquellen ein strukturierter Schadenfall, der direkt für weitere Prüfungen und Bearbeitungsschritte bereitsteht.

Welche Eingangsinformationen Paperfly im Schadenprozess verarbeitet

Eingehende Information Verarbeitung mit Paperfly Nutzen im Schadenprozess
E-Mail-Text Inhalt und fachlichen Kontext erfassen Schadenhergang und zusätzliche Angaben direkt nutzbar machen
PDF oder Scan Dokumenttyp erkennen und relevante Daten extrahieren Manuelle Übertragung reduzieren
Handschriftliches Dokument Inhalt auslesen und dem Vorgang zuordnen Auch nicht standardisierte Unterlagen automatisiert in die Schadenbearbeitung einbeziehen
Smartphone-Foto eines Dokuments Informationen trotz unterschiedlicher Aufnahmequalität verarbeiten Weniger Abhängigkeit von perfekt aufbereiteten Unterlagen
Mehrere Anhänge Dokumente klassifizieren und gemeinsam dem Fall zuordnen Vollständigen Vorgang statt einzelner Dateien bereitstellen

Für die weitere Bearbeitung entsteht daraus ein gemeinsamer Informationsstand:

  • Relevante Daten aus mehreren Quellen automatisch einem Schadenfall zuordnen
  • Gleiche Informationen aus unterschiedlichen Dokumenten zusammenführen
  • Freie Texte, strukturierte Dokumente und Bilder gemeinsam berücksichtigen
  • Vorhandene Angaben für Vollständigkeitsprüfung und Plausibilisierung bereitstellen
  • Fehlende oder widersprüchliche Informationen im weiteren Paperfly AI Flow gezielt prüfen
  • Strukturierte Schadendaten an nachgelagerte Prozesse und Systeme übergeben

Vollständigkeit und Plausibilität automatisch prüfen

Ein Schadenfall ist erst dann für die weitere Bearbeitung geeignet, wenn die erforderlichen Informationen vollständig und fachlich verwertbar sind. Eine erkannte Polizzennummer allein reicht dafür nicht aus. Fehlen beispielsweise Schadendatum, Schadenfoto oder Angaben zum Melder, muss der Vorgang zunächst vervollständigt werden.

Paperfly AI Flows:

  • erkennen fehlende oder widersprüchliche Angaben,
  • prüfen die Verlässlichkeit der erkannten Informationen und
  • leiten daraus den nächsten Schritt ab.

Ein Paperfly AI Flow ist eine definierte Verarbeitungskette aus mehreren spezialisierten AI Tasks. Jeder Task übernimmt eine konkrete Aufgabe, beispielsweise die Analyse von Vertragsbedingungen, den Abgleich mit Schadendaten oder die Prüfung von Ausschlüssen. So arbeitet die KI innerhalb klar definierter fachlicher Regeln und Prüfkriterien.

Fehlen Angaben oder Nachweise, kann Paperfly automatisch eine gezielte Nachforderung starten: Der Kunde erhält per SMS oder E-Mail einen Self-Service-Link, über den er fehlende Angaben ergänzen oder benötigte Dokumente hochladen kann. Paperfly ordnet die nachgereichten Informationen dem bestehenden Schadenfall zu und prüft sie erneut.

Aus dem Prüfergebnis kann Paperfly unmittelbar einen passenden Prozessschritt ableiten:

  • Fehlende Angaben und Nachweise automatisch beim Kunden anfordern.
  • Unklare oder widersprüchliche Angaben zur Prüfung vorlegen
  • Vollständige und plausible Vorgänge direkt in den nächsten Prozessschritt übergeben
  • Prüfentscheidungen und Übergaben nachvollziehbar dokumentieren

Schadenfotos in die fachliche Prüfung einbeziehen

Relevant ist nicht nur, dass ein Bild vorliegt, sondern welche Informationen darauf erkennbar sind: betroffener Gegenstand, Art der Beschädigung, sichtbares Ausmaß und der Zusammenhang mit der gemeldeten Schadenart.

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Im Beispiel eines gebrochenen Ceranfelds werden Schadenformular, Foto und Rechnung von der KI gemeinsam betrachtet. So lässt sich prüfen, ob der sichtbare Glasbruch zur Schadenmeldung passt und ob die Bildinformationen die weitere Bewertung stützen.

Mit Paperfly können Bildinformationen zusammen mit Dokumenten und Falldaten in einen Paperfly AI Flow einbezogen werden. Das Foto liefert damit zusätzlichen fachlichen Kontext für Plausibilitäts- und Deckungsprüfungen.

Beispiel Ceranfeld: Was ein Schadenfoto zur fachlichen Prüfung beitragen kann

Prüfbereich Prüfung Nutzen im Schadenprozess
Objekterkennung Das Ceranfeld als betroffener Gegenstand wird erkannt Der Schaden wird dem richtigen Objekt und Vorgang zugeordnet
Schadenart Der sichtbare Glasbruch wird identifiziert Die gemeldete Schadenart kann mit dem Bild abgeglichen werden
Plausibilität Das Schadenbild wird mit der Beschreibung im Schadenformular verglichen Abweichungen zwischen Meldung und Foto werden sichtbar
Bildqualität Unscharfe Aufnahmen oder fehlende Bildbereiche werden erkannt Bei Bedarf kann gezielt besseres Bildmaterial nachgefordert werden
Ausschlussmerkmale Sichtbare Merkmale werden darauf geprüft, ob das Schadenbild kausal zur gemeldeten Schadenursache passt. Mögliche Ausschlussgründe können früh in die fachliche Prüfung einfließen
Kontextabgleich Schadenfoto, Schadenformular und Rechnung werden gemeinsam bewertet Der Schadenfall kann auf einer gemeinsamen Informationsbasis weitergeprüft werden

Deckung anhand von Vertragsbedingungen prüfen

Für die Deckungsprüfung müssen die Informationen aus dem Schadenfall mit dem konkreten Vertrag zusammengeführt werden. Relevant sind dabei unter anderem der versicherte Gegenstand, die gemeldete Schadenart, der Versicherungsort, geltende Ausschlüsse, Selbstbehalte und weitere Vertragsbedingungen.

Im Beispiel des gebrochenen Ceranfelds bedeutet das: Die Informationen aus Schadenformular, Foto und Rechnung werden mit den Bedingungen abgeglichen, um zu prüfen, ob der Schaden unter den vereinbarten Versicherungsschutz fällt.

Der Schadenfall liefert die konkreten Fakten, Unternehmenswissen und Vertragsbedingungen liefern den fachlichen Rahmen, definierte Regeln steuern die Bewertung.

Ein Paperfly AI Flow übernimmt diesen Abgleich automatisiert, berücksichtigt Vertragsbedingungen, Ausschlüsse und Leistungsgrenzen und stellt das Ergebnis direkt für die weitere Schadenbearbeitung bereit.

Für eine Deckungsprüfung kann ein Paperfly AI Flow mehrere Schritte kombinieren:

  • Schadendaten und relevante Vertragsinformationen zusammenführen
  • Passende Deckungsbausteine und Vertragsklauseln identifizieren
  • Ausschlüsse und Ausnahmen prüfen
  • Selbstbehalte, Limits oder weitere Leistungsgrenzen berücksichtigen
  • Unklare oder widersprüchliche Vertragslagen gezielt aussteuern
  • Das Ergebnis mit den herangezogenen Vertragsgrundlagen dokumentieren
  • Den Schadenfall anschließend automatisch weiterführen oder zur fachlichen Prüfung übergeben

Angaben und Nachweise gegeneinander prüfen

Relevant ist, ob die Informationen aus Schadenmeldung, Bericht, Fotos und weiteren Nachweisen zueinander passen. Im Beispiel eines Einbruchsdiebstahls kann eine beschädigte Tür die geschilderte Einbruchssituation stützen, während Fotos zusätzliche Hinweise zum Tatort, zu Einbruchsspuren oder zum Zustand der betroffenen Bereiche liefern.

Solche Cross-Checks können unterschiedliche Prüflogiken verbinden: Konsistenzprüfung zwischen den Quellen, Ereignisplausibilität des gemeldeten Schadenereignisses und, sofern relevant, eine Kausalitätsprüfung zwischen Ereignis und Schadenbild.

Der Paperfly AI Flow vergleicht Angaben

  • über mehrere Quellen hinweg,
  • kennzeichnet Abweichungen und
  • stellt die relevanten Prüfpunkte strukturiert bereit.

Auch Authentizitätsprüfung, Dublettencheck und Metadatenanalyse können in solche Cross-Source-Prüfungen einbezogen werden, um mehrfach verwendete, bearbeitete oder auffällige Nachweise gezielt zu erkennen.

Wie solche Cross-Source-Prüfungen im Detail aufgebaut werden können, vertiefen wir im Beitrag „Konsistenzprüfung mit KI: Wie Versicherer Angaben, Fotos und Dokumente automatisiert abgleichen lassen“.

Aus der Prüfung eine Entscheidungsempfehlung erzeugen

Aus einzelnen Prüfergebnissen entsteht erst dann ein nutzbarer Output, wenn sie zu einer klaren fachlichen Empfehlung zusammengeführt werden. Beim Ceranfeld-Beispiel von oben können Deckung, Schadenhöhe, Rechnungsdaten, erstattungsfähige Positionen und mögliche Ausschlüsse gemeinsam bewertet werden.

Liegt ein eindeutiges Ergebnis vor, wird beispielsweise eine Auszahlungsempfehlung erzeugt. Bei unklarer Deckung, auffälligen Positionen oder überschrittenen Grenzwerten wird der Vorgang gezielt in eine weitere Prüfung übergeben.

Wie aus Prüfergebnissen konkrete nächste Schritte entstehen

Prüfergebnis Strukturierter Output Möglicher nächster Schritt
Schaden gedeckt Deckungsstatus bestätigt Regulierung vorbereiten
Schadenhöhenfeststellung abgeschlossen Erstattungsfähiger Betrag liegt vor Zahlungsfreigabe prüfen
Rechnung geprüft Positionen plausibel oder auffällig Automatisch weiterführen oder kontrollieren
Ausschluss greift Fachliche Begründung dokumentiert Ablehnung oder Mitarbeiterprüfung
Alle Kriterien erfüllt Auszahlungsempfehlung erstellt Folgeprozess automatisch starten

Wann der Vorgang automatisch weiterläuft und wann ein Mitarbeiter übernimmt

Sobald Angaben widersprüchlich sind, wichtige Informationen fehlen oder ein definierter Grenzwert überschritten wird, geht der Vorgang gezielt in eine manuelle Prüfung über. So bleibt die Automatisierung skalierbar, ohne fachliche Kontrolle an den Stellen zu verlieren, an denen sie tatsächlich benötigt wird.

Mit Paperfly lässt sich dieses Human-in-the-Loop-Prinzip direkt in den Prozess einbauen. Standardisierte Fälle können schneller weiterbearbeitet werden, während Mitarbeiter ihre Zeit auf komplexe, unklare oder risikobehaftete Vorgänge konzentrieren.

Für eine saubere Human-in-the-Loop-Steuerung können unter anderem folgende Kriterien kombiniert werden:

  • Pflichtangaben und Dokumentenvollständigkeit
  • Konsistenz zwischen Schadenmeldung, Dokumenten und Bildern
  • Schadenhöhe und Freigabegrenzen
  • Definierte Risiko- und Sonderfallregeln
  • Fachliche Ausnahmen
  • Überschrittene Schwellenwerte

So greifen Paperfly AI Inbox und AI Flows ineinander

Im Schadenprozess entsteht der eigentliche Nutzen durch das Zusammenspiel der einzelnen Paperfly-Komponenten. Die Paperfly AI Inbox erfasst eingehende E-Mails, Dokumente, Bilder und weitere Informationen, ordnet sie dem richtigen Vorgang zu und stellt den fachlichen Kontext her. Auf dieser Grundlage startet sie den passenden Paperfly AI Flow, der Informationen extrahiert, prüft und miteinander vergleicht.

Das Prüfergebnis wird anschließend in die Prozesssteuerung überführt. Paperfly Workflows übernehmen die operative Schadensteuerung und führen definierte Folgeaktionen aus. Human-in-the-Loop übernimmt gezielt Fälle an festgelegten Kontrollgrenzen. So bleibt der Schadenfall während der gesamten Bearbeitung in einem gemeinsamen Prozesskontext.

Im Schadenprozess ergibt sich daraus eine klare Bearbeitungslogik:

  • AI Inbox erfasst eingehende E-Mails, Dokumente und Fotos, erkennt deren fachlichen Kontext und ordnet die Informationen dem passenden Vorgang zu.
  • AI Flows prüfen anschließend, welche Angaben vorhanden sind, was fehlt und wie der Schadenfall fachlich zu bewerten ist.
  • Human-in-the-Loop greift bei Widersprüchen, Kontrollgrenzen oder erforderlichen Freigaben.

Fazit: So wird KI Teil des gesamten Schadenprozesses

KI schafft in der Schadenbearbeitung den größten Nutzen, wenn sie einzelne Schritte zu einem durchgängigen Prozess verbindet. Eingehende Informationen werden zu einem belastbaren Schadenfall zusammengeführt, anschließend auf Vollständigkeit, Plausibilität, Konsistenz und Deckung geprüft und in ein strukturiertes Ergebnis überführt.

Für Versicherer entsteht so ein Prozess, in dem Informationen nicht nach jedem Bearbeitungsschritt neu zusammengesucht, bewertet oder manuell weitergegeben werden müssen. Paperfly AI verbindet Eingang, fachliche Prüfung, Human-in-the-Loop und Workflow-Steuerung in einem gemeinsamen Ablauf.

FAQ: KI in der Schadenbearbeitung

Welche Schritte der Schadenbearbeitung lassen sich automatisieren?

In der Schadenbearbeitung lassen sich unter anderem Schadenmeldungen erfassen, Dokumente und Fotos auswerten, Schadendaten zusammenführen sowie Vollständigkeit, Plausibilität und Deckung prüfen. Auf Basis der Prüfergebnisse können anschließend Nachforderungen, Reparaturfreigaben, Mitarbeiterprüfungen oder Auszahlungsempfehlungen ausgelöst werden.

Was passiert, wenn Angaben oder Unterlagen fehlen?

Fehlende Angaben oder Dokumente können automatisch erkannt und als offene Punkte im Schadenfall gekennzeichnet werden. Fehlt beispielsweise ein Schadendatum, ein Schadenfoto oder ein erforderlicher Nachweis, kann der Prozess gezielt eine Nachforderung auslösen oder den Vorgang zur Klärung an einen Mitarbeiter übergeben.

Können auch Fotos und handschriftliche Unterlagen automatisch verarbeitet werden?

KI kann Informationen aus E-Mails, PDFs, handschriftlichen Dokumenten und Fotos verarbeiten. Die erkannten Inhalte können anschließend gemeinsam im Kontext des Schadenfalls bewertet und für Vollständigkeits-, Plausibilitäts- oder Deckungsprüfungen genutzt werden.

Wie funktioniert eine automatisierte Deckungsprüfung?

Bei einer automatisierten Deckungsprüfung werden die Informationen des Schadenfalls mit Vertragsdaten, Versicherungsbedingungen und definierten Geschäftsregeln abgeglichen. Geprüft werden beispielsweise der versicherte Gegenstand, die versicherte Gefahr, der Versicherungsort, Ausschlüsse, Selbstbehalte und weitere Leistungsgrenzen.