So verbessert künstliche Intelligenz die Versicherungsbranche

Peter Helfenstein, Senior Business Development Manager Banking, Financial Services, Insurance bei Endava, verrät, wie diese neuen Ansprüche mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI) einfacher erfüllt und sogar übertroffen werden können.

Kunden erwarten heute digitalisierte Angebote, die jederzeit und überall einfach verfügbar sind. Dass dies auch für die Versicherungsbranche gilt, verdeutlicht eine aktuelle Umfrage vom ITK-Branchenverband Bitkom: Drei Viertel der Befragten haben selbst eine Versicherung abgeschlossen, schon mehr als die Hälfte hat dies bereits online germacht – und 37 Prozent wollen dies auch öfter so erledigen.

Der Druck, Online-Services rund um die Uhr anzubieten, sorgt dafür, dass Versicherer ihre Dienstleistungen stärker automatisieren, beispielsweise durch Robotic Process Automation (RPA). Für eine umfassende digitale Customer Experience, die auch den Kundenerwartungen entspricht, reicht dies doch bei weitem nicht aus. Mit folgenden Aspekten können Versicherer bei ihren Kunden zusätzlich punkten:

Personalisierung ist das A und O

• Um Kunden individuelle Angebote zu machen, die auch wirklich ihren Bedürfnissen entsprechen, müssen Versicherer ihr internes und externes Datenpotenzial viel besser nutzen: historische und aktuelle, genauso wie allgemeine Markt- und kundenspezifische Daten. Gut durchdachte und konstruierte Software für Versicherungskunden und Mitarbeiter nutzt diese Daten, um Policen präzise auf die Kunden zuzuschneiden. Dadurch wird die gesamte Interaktion einfacher, denn die Kunden wissen, dass sie eine Police erhalten, die genau passend für ihre Situation ist.
  
• Benötigen Kunden Informationen von ihrer Versicherung, ist der erste Kontaktpunkt oft ein Chatbot. Diese gehören zu den am häufigsten eingesetzten KI-Lösungen und dienen als bequeme, ständig verfügbare und kosteneffektive Berührungspunkte für die Kunden. Aber ist ein Bot auch wirklich ein intelligenter Ansprechpartner?
  
  Wenn ihm nur ein einfacher Frage-Antwort-Katalog zugrundeliegt, schränkt dies den Nutzen massiv ein – was beim Kunden schnell zu Frustration führt. Basiert der Bot dagegen auf einem Natural-Language-Understanding (NLU)-Modell, das menschliche Texteingaben verstehen und verarbeiten kann und dabei relevante Kundendaten und ‑anfragen einbezieht, ist er in der Lage, Zusammenhänge und Intentionen zu erkennen, Antworten auf spezifische, individuelle Fragen zu liefern und wirklich weiterzuhelfen.

Vorhersagen und Vorsorge

• Versicherer nutzen KI-Algorithmen auch, um schneller auf aktuelle Ereignisse zu reagieren, und steigern so die Kundenzufriedenheit. Digitale Reiseversicherer konnten während der Pandemie bei ihren Kunden punkten, indem sie umgehend auf Verspätungen ihres Flugs reagierten und ihnen beispielsweise Essensgutscheine zuschickten. Andere haben automatisch Hotelzimmer oder alternative Routen gebucht, wenn die Reisepläne ihrer Kunden von Einschränkungen betroffen waren. Durch einfache Integration allgemein verfügbarer Daten wie Flugplänen und Buchungsseiten konnten sie so einen echten Mehrwert bieten.
  
• Predictive Analytics, also die Nutzung intelligenter Methoden, um aus aktuellen und historischen Daten Vorhersagen für die Zukunft zu treffen, ist schon seit Jahren fester Bestandteil im Bereich der Preisgestaltung und Risikoeinschätzung. Durch die wachsende Menge interner und externer Daten können Versicherer heute präziser denn je die Risiken einer Police, eines Kunden insgesamt und für ganze Regionen und Kundengruppen bewerten. Dazu zählen immer mehr auch neue Risiken, bei denen die Erfahrungswerte noch gering sind.
  
  Versicherer können mit geeigneten KI-Werkzeugen ihren Kundenstamm und dessen Verhalten analysieren, um mögliche Anlässe für Unzufriedenheit bei den Kunden rechtzeitig zu erkennen und entsprechende Maßnahmen zu ergreifen.
  
• Intelligente KI-Lösungen und der gezielte Einsatz von Daten versetzen Versicherungen in die Lage, Schadenereignisse – ob aufgrund von Naturkatastrophen, einer gegebenen Risikosituation oder zum Beispiel gesundheitlichen Einschränkungen – besser vorherzusagen. Dadurch können sie ihre Kunden dabei unterstützen, rechtzeitig Vorsorge zu treffen, um Schäden zu vermeiden oder so gering wie möglich zu halten. Die Vermeidung von Schäden und damit von potenziellen Ansprüchen ist wirtschaftlich sinnvoll, aber angesichts der jüngsten Naturkatastrophen steht auch insbesondere die Vermeidung von Gefahr für Leib und Leben im Fokus.

Fazit

Durch die gezielte Nutzung von Daten und künstlicher Intelligenz können Versicherungen ihr Angebot noch viel stärker auf ihre individuellen Kunden, deren Situation und Bedürfnisse zuschneiden. So können sie sich deutlich von ihren Wettbewerbern abheben, die Kundenzufriedenheit steigern sowie Schäden vermeiden, was ihre Angebote attraktiver und auch kostengünstiger macht.