Vom schnellen Einstieg in KI profitieren
Spätestens 2035 gibt es in Deutschland keinen Arbeitsplatz mehr, der ohne Künstliche Intelligenz (KI) auskommt, erwartet Arbeitsminister Hubertus Heil[1]. Dies gilt auch für Versicherungen: Marktforscher schätzen den globalen Markt für KI-Anwendungen in dieser Branche für das Jahr 2022 auf 4,6 Milliarden US-Dollar, bis 2032 erwarten sie einen Anstieg auf fast 80 Mrd. US-Dollar[2] – das entspricht einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von rund 33 Prozent.
Ein Beitrag von Marcel Kappestein, Geschäftsführer von Avenga Deutschland
Eine der Folgen dieser Entwicklung wird sein, dass sich traditionelle Versicherungsunternehmen künftig verstärkt mit einem Umfeld konfrontiert sehen, das von disruptiven Wettbewerbern und rasanten Entwicklungen in der KI geprägt ist. Gleichzeitig bietet sich führenden Anbietern die Möglichkeit, sich in einem extrem kompetitiven Wettbewerb entscheidende Vorteile zu sichern.
Die gute Nachricht: Die Einführung von KI muss nicht als Mammutprojekt starten. Vielmehr gibt es viele Anwendungsbereiche, in denen Versicherungsunternehmen schnell Ergebnisse erzielen können, ganz ohne langwierige Abstimmungen und komplexe Entwicklungsprozesse.
Welche Vorteile bringt KI?
Versicherungsunternehmen, die heute in KI investieren, sichern ihre Wettbewerbsfähigkeit langfristig ab. Denn die Technologie:
- spart Kosten: Berichten der Beratungshäuser McKinsey und Gartner zufolge kann der Einsatz von KI etwa im Schadenmanagement die Bearbeitungskosten um 30 bis 40 Prozent senken. Dementsprechend ist es nur logisch, dass einer Umfrage aus dem vergangenen Jahr zufolge ein Großteil der Führungskräfte im Schadenregulierungsbereich plant, in den nächsten drei Jahren mehr als zehn Millionen US-Dollar in KI und maschinelles Lernen zu investieren.
- steigert die Effizienz: Bereits minimale KI-Automatisierungen erhöhen die Effizienz von Versicherungsunternehmen enorm und rentieren sich in kürzester Zeit durch kostenreduzierte Automatisierungen. Großes Potenzial bieten beispielsweise Chatbots, die wiederkehrende Service-Anfragen selbständig beantworten.
- optimiert die Kundenerfahrung: Auf der anderen Seite freuen sich Kunden, wenn sie, um beim Chatbot-Beispiel zu bleiben, in Sekundenschnelle kompetente Antworten bekommen. Doch auch in anderen Bereichen kann KI erstaunliches leisten und die Kundenzufriedenheit erhöhen, etwa durch die Unterbreitung passgenauer Angebote zur richtigen Zeit oder die Beschleunigung von fundierten Entscheidungen über Haftungsansprüche durch entsprechende Vorarbeit für Versicherungsmitarbeiter.
Wo und wie lässt sich KI nutzbringend einsetzen? Die Möglichkeiten für den Einsatz von KI sprengen den Rahmen dieses kurzen Artikels. Eine selektive Auswahl möchte ich dennoch als Anregung vorstellen:
Dynamic Pricing
Mithilfe von dynamischer Preisgestaltung können Vertriebsteams optimal zugeschnittene Tarife erstellen, die genau auf die spezifischen Bedürfnisse und Risikoprofile ihrer Kunden abgestimmt sind. Dabei wertet die KI ständig eine Fülle von Daten aus, um Versicherungsbedarfe präzise zu bewerten und einen nahtlosen Prozess sicherzustellen.
Dies bietet gleich zwei Vorteile: Zum einen ermöglichen Kostenvorhersagen eine vorausschauende Planung, wodurch Preismodelle flexibel an die jeweiligen Kunden angepasst werden können. Zum anderen fördern maßgeschneiderte Preisstrukturen die Akzeptanz seitens Ihrer Zielgruppe, was wiederum zu einer höheren Abschlussrate führt.
Hyper Individualization
Der Einsatz von KI ermöglicht es Assekuranzen, die spezifischen Lebensumstände jedes Kunden zu erkennen und darauf basierend eine maßgeschneiderte Customer Experience zu kreieren. Diese berücksichtigt die jeweiligen Anforderungen des Einzelnen, etwa seine allgemeine Lebenslage oder die aktuelle Situation, in der er sich gerade befindet.
Auf diese Weise können zum Beispiel Werbekampagnenbilder, Vorschaubilder und interaktive Elemente automatisch und individuell angepasst werden. Dies führt zu einzigartigen Nutzererfahrungen von hoher Qualität, folglich zu höheren Interaktions- und Konversionsraten und letztlich zu besseren Kundenbeziehungen.
Fraud Detection
In der initialen Stufe einer Schadensanzeige kann KI-gestützte Betrugsermittlung unter anderem wiederkehrende Verhaltensmuster identifizieren und so mögliche Betrugsversuche in Echtzeit und mit hoher Genauigkeit erkennen und abwehren. Die Technologie stützt sich dabei neben traditionellen Regelwerken auch auf Sprach- und Formulierungsanalysen, um betrügerische Aktivitäten aufzudecken.
Predictions & Decisions
Durch die Integration von KI-Lösungen, beispielsweise in das eigene Datawarehouse, lassen sich Daten aus unterschiedlichen Märkten und Abteilungen automatisiert analysieren und deuten. Die Technologie hilft so, Informationssilos aufzubrechen und individuelle Berichte für unterschiedliche Entscheidungsbereiche oder Hierarchieebenen automatisiert zu erstellen. Entsprechend trainiert, kann die KI Entscheidern sogar als geistiger Sparringspartner dienen oder konkrete Handlungsempfehlungen geben.
Von der Strategie zur erfolgreichen KI-Integration
Traditionelle Versicherungsunternehmen, die bereits heute rasche und messbare Erfolge mit KI erzielen, setzen in der Regel auf eine sukzessive Integration, frei nach dem Motto “Probieren geht über Studieren”.
Der erste Schritt auf dem Weg zur erfolgreichen KI-Transformation ist dennoch eine gut durchdachte Datenstrategie. Richtig angewendet, sammelt und verarbeitet KI riesige (und wertvolle) Datenmengen, zum Beispiel über das Verhalten der eigenen Kunden. Damit dies gelingt, müssen die entsprechenden Daten allerdings zunächst entsprechend aufbereitet werden.
Zu einer einer erfolgreichen Datenstrategie gehören:
- eine klare Zieldefinition: Zu welchem Zweck werden Daten gesammelt?
- eine hohe Datenqualität: Welche Daten müssen in welcher Form gesammelt werden, um das gesteckte Ziel zu erreichen?
- eine effektive Datenverwaltung: Wie und wo werden die Daten gesammelt und aufbereitet?
Weitere zentrale Fragestellungen für eine erfolgreiche KI-Integration sind zudem, welche Unternehmensbereiche sich für den KI-Einstieg am besten eignen und wie sich Synergien zwischen unterschiedlichen Fachbereichen generieren lassen.
Der Integrationsprozess der KI erfolgt in drei Phasen:
- Explorieren und Verstehen: Diese Phase dient der anfänglichen Datenaufbereitung, sowohl qualitativ als auch quantitativ. Bestehende Daten und Systeme werden analysiert, um erste Schnittstellen für die Einbindung von KI-Technologien zu identifizieren.
- Handeln und Optimieren: Im nächsten Schritt erfolgt eine schrittweise Erweiterung der durch KI unterstützten Prozesse. Die Entwicklungen werden in einem iterativen Prozess überwacht und verbessert, wobei die KI nach und nach weitere Aufgaben übernimmt. Hat sich eine Lösung bewährt, können Sie zusätzliche Prozesse und Strukturen hinzufügen.
- Innovieren und Transformieren: Schließlich werden KI-Anwendungen in verschiedenen Abteilungen etabliert und in die gesamte Unternehmensstruktur integriert. Durch ihre iterative Optimierung, stetige Ausdehnung und Kommunikation untereinander, bereiten diese initial oftmals noch stark fokussierten KI-Anwendungen schließlich den Weg für immer umfassendere, mächtige KI-Systeme.
Die KI-Revolution als Chance
KI ist für Versicherungen keine Zukunftsmusik, sondern bereits heute dabei, die gesamte Branche von Grund auf zu revolutionieren – und zwar mit exponentiell zunehmender Geschwindigkeit. Unternehmen sollten schnellstmöglich die Weichen für die Integration erster KI-Anwendungen stellen, sonst drohen sie die Erwartungen ihrer Kunden zu enttäuschen und den Anschluss an den Markt zu verlieren.
Andererseits bietet KI Versicherungen eine hervorragende Möglichkeit, bislang brachliegendes Potenzial auszuschöpfen, sich als innovativer Vorreiter zu etablieren und sich von der Konkurrenz dauerhaft abzusetzen. Die technischen Möglichkeiten sind gegeben – jetzt braucht es nur noch Ihre Initiative.
Weitere Informationen, wie Sie mit kleinen Schritten zum großen KI-Erfolg kommen, finden Sie im Whitepaper: AI Insurance NOW! Der KI-Schnelleinstieg für Versicherungsunternehmen.
Anmerkungen:
[2] https://www.precedenceresearch.com/artificial-intelligence-in-insurance-market
