Process Mining Krankenkassen im Effizienzstau

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Milliardendefizit bei Krankenkassen: Constantin Wehmschulte, Geschäftsführer von Mehrwerk, erklärt in seinem Gastbeitrag, wie gesetzliche Krankenkassen durch Digitalisierung, Automatisierung und datenbasierte Steuerung Milliarden einsparen könnten.

Im Jahr 2024 verzeichneten die gesetzlichen Krankenkassen ein Defizit von 6,2 Milliarden Euro. Während die Beitragserhöhungen weiter zunehmen, bleiben nachhaltige Lösungen zur Kostensenkung im Gesundheitssystem rar. Dabei zeigen aktuelle Studien: Durch gezielte Digitalisierung, Prozessautomatisierung und datenbasierte Steuerung könnten Krankenkassen jährlich bis zu 13 Milliarden Euro einsparen. Doch bislang fehlt es vielerorts an einer klaren Strategie, um das vorhandene Potenzial systematisch zu erschließen.

Zwischen Beitragssteigerung und Systemlast: Krankenkassen unter Druck

Krankenkassen stehen unter massivem Veränderungsdruck: Einerseits wächst die Zahl der Vergleichsportale, andererseits erwarten Kundinnen und Kunden persönlichen Service, digitale Angebote und transparente Kosten. Gleichzeitig steigen die Kosten seit Jahren schneller als die Einnahmen aus den Beiträgen, nicht zuletzt aufgrund des demografischen Wandels, teurer Therapien und steigender Personalkosten. Zum Jahresbeginn wurden die Zusatzbeiträge bereits deutlich erhöht, doch ein Ende dieser Entwicklung ist nicht in Sicht. Wer in diesem Umfeld bestehen will, muss effizienter werden.

Das Problem: Die interne Prozesslandschaft der meisten Krankenkassen ist äußerst komplex. Unzählige Kommunikationskanäle, heterogene IT-Systeme, manuelle Arbeitsschritte und eine fragmentierte Datenhaltung erschweren den Überblick. Prozesse rund um Abrechnung, Verwaltung oder Leistungserbringung sind häufig historisch gewachsen und ineffizient. Durch diese strukturelle Intransparenz werden die Verwaltungskosten zusätzlich in die Höhe getrieben. Entscheidungen basieren oft auf Bauchgefühl statt auf fundierten, systematisch ausgewerteten Daten. Dabei sind sowohl die technologischen Voraussetzungen als auch umfangreiche Prozessdaten längst vorhanden. Was bisher fehlt, ist ein strukturierter Ansatz, um dieses Potenzial gezielt zu nutzen. Genau hier kommt Process Mining ins Spiel.

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Transparenz statt Blindflug: Process Mining zeigt, wo Krankenkassen verlieren

Process Mining ist eine Technologie, die genau dort wirkt, wo Krankenkassen heute am meisten verlieren: im Inneren ihrer Prozesse. Process Mining analysiert reale Prozessdaten aus IT-Systemen, etwa aus Abrechnungssoftware, CRM oder Kommunikationstools. Diese Daten werden automatisiert extrahiert, aufbereitet und visualisiert, als digitaler Zwilling des tatsächlichen Prozessgeschehens.

Das Ergebnis: vollständige Transparenz über Schwachstellen in den Abläufen, in Echtzeit und über alle Beteiligten hinweg. So werden Prozessverzögerungen, die unnötige Kosten verursachen, sichtbar. Und: gezielte Maßnahmen zur Optimierung, Automatisierung und Effizienzsteigerung werden messbar. Zunehmend entwickelt sich ein Zusammenspiel aus Process Mining, Business Intelligence, Automatisierung und künstlicher Intelligenz – der Übergang vom klassischen Process Mining zur Process Intelligence. Im Mittelpunkt steht nicht mehr nur die Transparenz von Prozessen, sondern deren aktive Steuerung, kontinuierliche Optimierung und die Ergänzung durch intelligente, automatisierte Maßnahmen.

Anwendungsbeispiele für Krankenkassen

• 1. Abrechnung und Leistungserbringung: Fehlerhafte, doppelte oder verzögerte Abrechnungen kosten Zeit, Geld und Nerven. Mithilfe von Process Mining können Medienbrüche, manuelle Prüfungen oder ineffiziente Schleifen genau identifiziert werden. Prüfmechanismen auf KI-Basis können Plausibilität und Vollständigkeit automatisiert überprüfen und die Dunkelverarbeitung erhöhen. Die Folge sind weniger Rückfragen, schnellere Zahlungsläufe und geringere Kosten.

• 2. Verwaltung und Kommunikation: Anfragen per Telefon, Post, App oder E-Mail erzeugen eine Flut verteilter Informationen. Mithilfe von Process Mining werden die Kanäle verknüpft, Antwortzeiten analysiert und Engpässe in der Bearbeitung oder Abweichungen von Service-Level-Zielen identifiziert. Das Resultat sind gezielte Maßnahmen zur Personalentlastung, optimierte Routing-Logiken und eine bessere Servicequalität.

• 3. Kundenbindung und Wechselverhalten: In einer Welt voller Vergleichsplattformen zählt jedes Kundenerlebnis. Wer digital nicht überzeugt, wird ausgetauscht. Mithilfe von Process Mining lassen sich die Customer Journeys systematisch analysieren. Wo verlieren wir Mitglieder? Welche Services funktionieren gut, welche nicht? Wo entsteht Frust und warum?

Ein Blick in die Praxis: Was andere Versicherer bereits geschafft haben

Praxisbeispiele aus der gesetzlichen Krankenversicherung – etwa von der AOK Nordost – zeigen, wie Process Mining konkrete Verbesserungen ermöglicht. Dort wurden mithilfe von Process Mining die tatsächlichen Bearbeitungsprozesse von Versichertenanliegen auf Basis realer SAP-Daten analysiert und sichtbar gemacht. Dabei wurden manuelle, doppelte oder unnötige Arbeitsschritte identifiziert und im nächsten Schritt gezielt digitalisiert oder automatisiert. Das Ergebnis: schnellere Bearbeitung, weniger Reibungsverluste und ein deutlich stärkerer Fokus auf die Bedürfnisse der Versicherten.

Bereits nach drei Monaten Analysezeitraum konnten in drei priorisierten Prozessen konkrete Engpässe und Schwachstellen erkannt und behoben werden. Die dadurch gewonnene Transparenz ermöglicht heute eine proaktivere Kommunikation mit den Versicherten, etwa durch aktuelle Statusinformationen zum Bearbeitungsstand. Das verbessert nicht nur die Reaktionsfähigkeit der Organisation, sondern auch das Erwartungsmanagement und damit die Zufriedenheit.

Um diese Fortschritte langfristig in der gesamten Organisation zu verankern, ist der Aufbau eines unternehmensweiten Center of Excellence für Process Mining geplant. Es soll das gewonnene Know-how bündeln, weiterentwickeln und für eine moderne, datengetriebene Verwaltung im Sinne der Versicherten skalierbar machen.

Weiter geht es mit einem Blick auf Versicherungen, wie die Badische Allgemeine oder die private Versicherungswirtschaft. Auf der nächsten Seite lesen Sie zudem ein kurzes Fazit zum Process Mining.

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