3 wichtige KI-Anwendungen in Versicherungsunternehmen
Überall, ob im Privaten oder im Beruf, begegnet mir direkt oder indirekt die Künstliche Intelligenz (KI). Seit OpenAI Chat GPT seinen Auftritt hatte und alle den Nutzen sowohl im Privaten als auch im Beruflichen erkannten, spüre ich, wie KI die Wirtschaft revolutioniert. Fast täglich erfahre ich von neuen, beeindruckenden KI-Modellen oder höre, in welchen Branchen sie Anwendung findet. Da ich in der Versicherungsbranche tätig bin, hat mich die Frage umgetrieben, wie man KI in einem so streng regulierten Bereich in Deutschland einsetzen und effizient nutzen kann. In diesem Artikel mit der Überschrift "3 wichtige KI-Anwendungen in Versicherungsunternehmen" werde ich nicht die Geschichte oder die unterschiedlichen Arten einer KI erörtern – dafür gibt es genug fundierte Quellen online. Stattdessen werde ich mich auf wenige KI-Modelle konzentrieren, von denen ich glaube, dass sie in der Versicherungsbranche besonders wertvoll sein könnten.
Warum gerade jetzt KI-Anwendungen so populär geworden ist
„Warum jetzt?“, könnte man als erstes sicher fragen. Die Antwort liegt in den bedeutenden Entwicklungen der letzten Zeit im Bereich der KI. Wenn ich auf meine persönliche Reise blicke, wird mir bewusst, wie sehr KI meinen Privaten- und Berufsalltag verändert hat. Nehmen Sie beispielsweise die Gesundheits-App auf Ihrem Smartphone. Vor ein paar Jahren war es noch undenkbar, dass eine App Ihren Puls, Ihre Schritte und Ihren Schlaf überwachen könnte, und das in Echtzeit. Oder denken Sie an selbstfahrende Autos, die mit Hilfe von KI den Straßenverkehr großteils verändern. Ich könnte noch viele weitere Beispiele anhängen, um aufzuzeigen, dass KI keine Zukunftsvision ist. Der Zeitpunkt für KI ist jetzt, und das spüre ich jeden Tag. Einfluss von Chat GPT und anderen Entwicklungen Besonders OpenAIs GPT-3.5 ist ein gutes Beispiel für diese Entwicklung. Mit seiner Fähigkeit, komplexe Aufgaben in natürlicher Sprache zu verstehen und zu bearbeiten, hat es das Potenzial, zahlreiche Prozesse zu automatisieren und zu optimieren – nicht zuletzt in der Versicherungsbranche. Denken Sie nur an die automatisierte Beantwortung von Kundenanfragen, die effiziente Verarbeitung von Schadensmeldungen, Betrugserkennung, usw. Ich denke, dass die Liste hier weiter fortgesetzt werden kann. Der „Ruck“ durch die Wirtschaft Dieser Fortschritt sendet einen klaren Ruck durch die gesamte Wirtschaft. Unternehmen aller Branchen, einschließlich der Versicherungsbranche, spüren den Druck und die Chance, auf den Zug der KI aufzuspringen. Ich beobachte täglich, wie meine Kollegen und ich uns durch die vielschichtigen Prozesse der Versicherungsbranche navigieren. Dabei frage ich mich immer öfter, ob KI nicht der Schlüssel zur Vereinfachung und Optimierung dieser Abläufe sein könnte. Die Frage ist also nicht, ob KI Einzug in die Versicherungsbranche hält, sondern wie und in welchem Ausmaß. Der Weg mag mit Herausforderungen gepflastert sein, aber die Möglichkeiten, die sich eröffnen, sind enorm und können es uns ermöglichen, den Sektor zu revolutionieren und auf ein neues Niveau zu heben.
Einsatz von KI in der Versicherungsbranche
In diesem Abschnitt tauchen wir tiefer in die Bereiche, die meiner Ansicht am meisten effizient sind, um Versicherungen zu unterstützen. Gemeinsam werfen wir einen Blick auf das große Potenzial für Automatisierung, das in dieser Technologie verborgen liegt. Wir beleuchten, wie KI den Prozess der Schadenbearbeitung verbessern kann, das Underwriting effizienter macht, den Ausschließlichkeitsvermittler unterstützt und das Kundenerlebnis signifikant verbessert. Automatisierung und Datenflut Fangen wir mit einem Auszug aus dem McKinsey Bericht “Insurance 2030 – Der Einfluss von KI auf die Zukunft der Versicherung (2021)” an. “Rasante technologische Fortschritte werden im nächsten Jahrzehnt zu disruptiven Veränderungen in der Versicherungsbranche führen. Die Gewinner werden Versicherungen sein, die KI-basierte Technologien nutzen, um innovative Produkte zu entwickeln, kognitive Lernerkenntnisse aus neuen Datenquellen zu nutzen, Prozesse zu optimieren und Kosten zu senken sowie die Erwartungen der Kunden an Individualisierung und dynamische Anpassung zu übertreffen.” Eine Vielzahl manueller Prozesse innerhalb der Versicherungsbranche schreit förmlich nach Automatisierung. Die Vielzahl an manuellen, zeitaufwendigen Prozessen bietet ein weites Feld für den Einsatz von KI und maschinellem Lernen. McKinsey unterstreicht diese Bewegung und hebt hervor, wie entscheidend dieser Schritt für eine Steigerung der Effizienz und Produktivität sein könnte. Ein gutes Beispiel hierfür ist der Prozess der Schadensregulierung. Bislang erforderte dieser Prozess zahlreiche manuelle Schritte. Also von der Meldung des Schadens bis zur Auszahlung an den Kunden. KI könnte hierbei helfen, die Anträge automatisch zu prüfen, den Schaden zu bewerten, indem z.B. die Bilder des Schadens durch digitale Schadenserkennung nahezu in Echtzeit analysiert und sogar die Auszahlungen automatisch veranlasst werden. Durch das maschinelle Lernen wird die Schadensregulierung stetig effizienter. Diese Automatisierung würde nicht nur den Prozess beschleunigen und die Kundenzufriedenheit steigern, sondern auch die Arbeitskraft freisetzen, die für komplexere Aufgaben eingesetzt werden kann. Betrachten wir nun das Herzstück der künstlichen Intelligenz: die Daten. Den Versicherungsunternehmen liegen eine Vielzahl an Daten ihrer Nutzer vor, welches als Fundament für maschinelles Lernen und fortgeschrittene Analysen dienen kann. Diese umfangreiche Datenbasis ist der Schlüssel zu verfeinerter Preisgestaltung und höherer Rentabilität. Doch dies ist erst der Anfang. Zudem gehen Experten davon aus, dass die starke Vernetzung von Verbrauchergeräten wie Autos, Heimassistenten, Fitness-Tracker, Smartphones und Smartwatches zusätzlich zu einer Erhöhung des Datenaufkommens führen wird. In der Zukunft wird der signifikante Zuwachs der Datenmenge dazu führen, dass Versicherungsunternehmen noch präziser und kundenbezogener agieren können. Ein Beispiel hierfür ist die Nutzung von Telematikdaten (Der Begriff Telematik ist ein Kunstwort aus Telekommunikation und Informatik und vereint beide Bereiche miteinander) in der Kfz-Versicherung. Fahrzeugdaten können in Echtzeit erfasst werden und bieten somit detaillierte Einblicke in das Fahrverhalten des Versicherten. Diese Daten ermöglichen es den Versicherungsunternehmen, personalisierte Tarife anzubieten – sicherere Fahrer erhalten günstigere Tarife, während risikoreichere Fahrer mehr bezahlen. Diese kundenorientierte und datengestützte Herangehensweise führt zu einer erhöhten Kundenzufriedenheit, da die Tarife gerechter und transparenter gestaltet werden können und die Versicherten die Kontrolle über ihre Versicherungsprämien erhalten. Underwriting unterstützen Im Underwriting-Prozess, wo Mitarbeiter eines Erst- oder Rückversicherers, der Risiken für seine Versicherungsgesellschaft zeichnet, Anträge prüft, Risiken einschätzt, Prämienkalkulation und Verträge zum Abschluss bringt, kann KI einen wichtigen Unterschied machen. Statt sich auf traditionelle Methoden zu verlassen, können Versicherer KI-Modelle (z.B. die Lineare Regression) nutzen, um detailliertere und genauere Risikoprofile zu erstellen. Nehmen wir an, ein Versicherungsunternehmen möchte die Risiken bei der Versicherung von Eigenheimen gegen Naturkatastrophen bewerten. In der traditionellen Risikobewertung würden allgemeine Daten wie Standort und Baujahr des Hauses berücksichtigt. Ein KI-Modell könnte jedoch weit mehr Datenpunkte analysieren, wie zum Beispiel: - Historische Wetterdaten des jeweiligen Standortes. - Baumaterialien des Hauses und deren Widerstandsfähigkeit gegenüber verschiedenen Arten von Schäden. - Daten aus sozialen Medien oder anderen Quellen, die auf Renovierungen oder Verbesserungen am Haus hinweisen. Durch die Analyse dieser zusätzlichen Daten kann das KI-Modell ein viel genaueres Risikoprofil erstellen. Dadurch können Versicherer fairere Prämien festlegen, was sowohl für das Unternehmen als auch für den Kunden vorteilhaft ist. Kunden mit einem geringeren Risikoprofil würden von niedrigeren Prämien profitieren, während das Versicherungsunternehmen genauer kalkulieren und unerwartete Verluste minimieren kann. Darüber hinaus kann KI auch dazu beitragen, den Underwriting-Prozess zu beschleunigen. Anträge könnten automatisch und in nahezu Echtzeit bearbeitet werden, wodurch die Bearbeitungszeit für den Kunden erheblich reduziert und die Effizienz des Versicherungsunternehmens gesteigert wird. Insgesamt verbessert der Einsatz von KI im Underwriting-Prozess die Risikobewertung, Prämienkalkulation, Kundenzufriedenheit und Effizienz, indem er genauere und schnellere Entscheidungen ermöglicht. Ausschließlichkeitsvermittler unterstützen Die Ausschließlichkeitsvermittler (Vermittler) geben ihr Bestes, um ihre Kunden bestmöglich zu beraten und ihnen passende Versicherungslösungen vorzustellen. Hier habe ich mich gefragt, wie könnte künstliche Intelligenz ihre Arbeit effektiver gestalten und ihnen dabei helfen, einen tieferen Einblick in die Bedürfnisse ihrer Kunden zu gewinnen? Beim Gedanken an die gegenwärtige Situation, in der Versicherungen Daten für die Vermittler bereitstellen, wird mir bewusst, wie unterschiedlich und manchmal kompliziert der Zugang zu diesen Informationen sein können. Dies kann dazu führen, dass die Informationsdichte je nach Produkt unterschiedlich sein kann und dadurch die Vorbereitungszeit und Effizienz beeinflusst wird. Durch KI kann Vermittlern geholfen werden, strukturiert und effizient mehr über ihre Bestandskunden herauszufinden. Sie können die exponentiell wachsende Datenflut nutzen, um das Kundenerlebnis erheblich zu verbessern. Sie sind z.B. in der Lage, aus der Kommunikationshistorie und früheren Käufen ihrer Kunden klare, nützliche Erkenntnisse zu ziehen. Diese präzise Kundensegmentierung ermöglicht es unter anderem, dass die Vermittler in der Lage sind, potentielle Kunden besser zu identifizieren und zu bewerten. Mit prädiktiven Analysen können sie beispielsweise Leads basierend auf deren Abschlusswahrscheinlichkeit ermitteln. Mit KI an ihrer Seite sind sie besser gerüstet, um den Bedürfnissen ihrer Kunden gerecht zu werden, noch passende Lösungen anzubieten, ihre Zeit effizienter zu nutzen und letztendlich erfolgreicher zu werden. Kundenerlebnis ausbauen Das Kundenerlebnis ist das Herzstück des Versicherungswesens und entscheidend für den Erfolg. In einer Welt, in der Technologie allgegenwärtig ist, wächst der Drang nach sofortigen und klaren Antworten unaufhaltsam. Gerade bei Fragen zu Versicherungsangelegenheiten ist der Wunsch nach schneller und verständlicher Kommunikation groß. Hier kann das NLP (Natural Language Processing)-Modell eine wichtige Rolle spielen, indem es Anfragen in natürlicher Sprache verarbeitet und so eine effiziente und befriedigende Kommunikation zwischen Kunden und Versicherung ermöglicht. Da die End-to-End Kommunikation immer einfacher wird, steigen die Erwartungen der Menschen, sofortige Antworten auf ihre Fragen und Anliegen zu erhalten. Diese Tendenz ist besonders bei der jüngeren Generation spürbar. Bei einer Versicherung wäre meine Erwartungshaltung beispielsweise, bei Fragen bezüglich meiner Police rasche und klare Antworten zu erhalten. Hierdurch bekommt der Benutzer das Gefühl, sofort verstanden zu werden und kann auf natürliche Weise kommunizieren. Der Kunde erhält unverzüglich präzise Antworten, ohne Wartezeiten oder umständliche E-Mail-Korrespondenzen, was das Gefühl vermittelt, verstanden und gut betreut zu werden. Die klare, unkomplizierte Kommunikation baut Barrieren ab und schafft eine engere, vertrauensvolle Beziehung zwischen Kunde und Versicherer. Hierdurch wird nicht nur das Kundenerlebnis verbessert, sondern auch nachhaltig zum Erfolg des Unternehmens beigetragen.
Weitere Bereiche, wo KI unterstützen kann
Selbstverständlich gibt es noch viele andere Bereiche, in denen KI effektiv zum Einsatz kommen kann. Doch an dieser Stelle ist es an der Zeit, diesen Abschnitt zu beenden, um den gegebenen Rahmen einzuhalten. Nichtsdestotrotz finden Sie nachfolgend eine Aufzählung weiterer Anwendungsgebiete mit kurzen Erläuterungen. Anomalieerkennung Hierdurch kann die KI Anomalien in Datensätzen finden und unterstützt somit bei der Datenanalyse und -qualitätsverbesserung sowie bei der Echtzeiterkennung und Abwehr bei Cyberangriffen genutzt werden. Churn-Prediction Durch Churn-Prediction ist ein Unternehmen in der Lage, frühzeitig mögliche Kundenabwanderungen zu erkennen. Diese KI-Technik basiert auf detaillierten Datenanalysen und ermöglicht es, fundierte Entscheidungen bezüglich der Kundenbindung und -rückgewinnung zu treffen, um den langfristigen Erfolg des Unternehmens zu gewährleisten. Betrugserkennung Der Einsatz von KI kann das Aufdecken von Betrug im Versicherungsbereich effizienter gestalten. Durch die Digitalisierung verfügen Versicherungen über umfangreiche Datenmengen, die genutzt werden können, um KI-Systeme zur Betrugserkennung einzusetzen. Der Einsatz von KI zur Betrugsabwehr führt nicht nur zu Kosteneinsparungen, sondern auch zu einem effizienteren Schadenbearbeitungsprozess, und übertrifft die herkömmlichen Ansätze zur Betrugserkennung in der Versicherungsbranche.
Fazit und Ausblick:
Inmitten des Strudels neuer Technologien und einer ständig wachsenden Datenflut stehe ich – und mit mir die gesamte Versicherungsbranche – an einem Wendepunkt. Als Schlussfolgerung können wir festhalten, dass KI in verschiedenen Bereichen des Versicherungswesens entscheidend zur Verbesserung des Kundenservices und zur Effizienzsteigerung interner Prozesse beitragen kann. Beim Einsatz von KI im Versicherungsbereich stehen wir noch am Anfang. Der Weg mag noch mit Unklarheiten gepflastert sein, doch wir haben die Chance, das Gesicht der Versicherungsbranche grundlegend zu verändern und für alle Beteiligten zu verbessern. Das ist der Ausblick, den ich voller Hoffnung und Erwartung in die Zukunft richte. Von Rudolf von Bennigsen-Foerder inspiriert sage ich: "In einer Welt, die sich ständig weiterentwickelt, ist Stillstand der erste Schritt zurück.". Read the full article