Regress ist ein wesentlicher, aber oft nicht ausreichend berücksichtigter Faktor von Versicherungen, für die Verbesserung
der Schaden-Kosten-Quote. Nach aktuellen Schätzungen liegt das Regresspotenzial bei deutlich mehr als 5% des Schadenaufwands.
In der Schaden- und Unfallversicherung beläuft sich dieser auf weit über 3 Mrd. EUR.
Neben höheren Regresserträgen ist das Rückforderungs-Management ein wichtiger Bestandteil der Regressabwicklung.
Eine genaue Prognose der Rückforderungen sorgt für Stabilität bei der Vorhersage von Schadenaufwänden und ermöglicht die
Optimierung von Reserven.
Die schnelle Identifizierung zusätzlicher Regresse ist entscheidend für die Steigerung der Gesamtregresserträge. Zwar sind Sachbearbeiter darin geschult, Fälle auf ihr Regresspotenzial hin zu prüfen, doch sind manuelle Prozesse zeitaufwändig, umständlich und fehleranfällig. In Zeiten mit hohen Schadenaufkommen, beispielsweise nach Naturkatastrophen, ist es noch schwieriger, Schritt zu halten und potenzielle Rückforderungen zeitnah zu adressieren.
Ein hochkomplexer Prozess wie Regress ist prädestiniert für die Optimierung mittels KI und datengetriebener Analyseverfahren.
Die zur Erkennung von Rückforderungsmöglichkeiten notwendigen Analysen lassen sich so schnell und präzise durchführen – bei gleichzeitig einheitlicher Auslegung der geltenden Rechtsvorschriften. KI-gestützte Regressverfahren verbessern die Ertragslage, indem sie dank fortschrittlicher Erkennungstechnologien bisher unentdeckte Regresse zuverlässig identifizieren.
Shift Regresspilot ist eine KI-basierte Lösung, die schnell, präzise und konsistent potenzielle Rückforderungen identifiziert und
bewertet. Modernste KI-Technologien, inklusive generativer KI, optimieren die Erkennung und Validierung von Regressansprüchen
durch die Analyse umfangreicher Daten und Informationen rund um den Schadenfall. Das Ergebnis ist eine schnelle, pointierte und
erfolgreiche Rückforderung.