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Die Verbreitung von Chatbots in der Versicherung

31 May 2022
Die Kunden treiben die Versicherer dazu an, sich mehr mit KI-gestützter automatischer Nachrichtenübermittlungstechnologie wie Chatbots zu beschäftigen. Johannes Seebacher, Mitbegründer des Softwareanbieters riskine, beschreibt deren Vorteile und wie sie sogar zur Risikoanalyse für Kunden eingesetzt werden können.
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KI-gestützte Chatbots werden für Versicherer bald zur Norm werden, da immer mehr Unternehmen sie einsetzen, um mehr als nur einfache Kundenfragen zu bearbeiten. Sie werden auch für eine umfassende Finanzberatung und für die Bearbeitung von Schadensfällen eingesetzt: 7 % der Versicherungskunden geben an, dass sie Chatbots vertrauen, wenn sie einen Schadensfall melden.

Eine weitere umfassende Studie zeigt, dass Verbraucher Chatbots zwar misstrauisch gegenüberstehen, die Kundenzufriedenheit bei deren Einsatz aber tatsächlich steigt: Eine von Freshdesk durchgeführte Analyse von 107 Millionen Kundendienstinteraktionen bei 4.500 Unternehmen zeigt, dass die Kundenzufriedenheit um 7 % steigt, wenn Bots eingesetzt werden.

Qualität der Anfrage und Beratung ist entscheidend

Dennoch ist der erste Eindruck entscheidend. "Chatbot-Anbieter müssen sicherstellen, dass die Qualität von Service und Informationen gut ist, da schlechte erste Erfahrungen Zweifel wecken können, die zu einem Vertrauensverlust führen", berichtet Himanshu Joshi vom International Management Institute in Neu-Delhi, Indien, dem zweitgrößten Land der Welt gemessen an der Bevölkerungszahl. "Professionelle Interaktionen, die Qualität von Anfragen und Ratschlägen, die Gewährleistung des Datenschutzes usw. können dazu beitragen, Vertrauen aufzubauen", schreibt er in seinem 2021 veröffentlichten Papier "Perception and adoption of customer service chatbots among millennials".

Beratung ist das Metier des Insurtechs riskine, und seine Chatbots können viel mehr als nur einfache Fragen beantworten: "Wir bieten Software für die digitale Beratung von Versicherungskunden an - unser einziger Fokus ist gute Beratung", sagt Johannes Seebacher, Mitgründer und CTO von riskine. Das Unternehmen wurde 2016 als B2B-Fintech gegründet und entwickelt digitale Beratungslösungen auf Basis von künstlicher Intelligenz, darunter auch Chatbots.

Beispiele für aktuelle Anwendungsfälle

Die Beantwortung häufig gestellter Kundenfragen ist ein überzeugender Anwendungsfall für einen Chatbot. Seebacher sieht Chatbots aber noch weiter gehen und Finanzkunden beim Kauf eines Produkts beraten, indem sie über die Risiken des Kunden sprechen und Finanzprognosen für Investitionen erstellen.

Ein deutscher digitaler Versicherer, der das Open-Source-Versicherungsdatenmodell von Riskine nutzt, hat weitere Bereiche identifiziert, in denen die Chatbot-Technologie des Unternehmens einen Mehrwert bieten könnte. "Einer dieser Bereiche war der Prozess der Schadensmeldung, bei dem das Ziel war, die Automatisierung und die Kundenzufriedenheit zu erhöhen", sagt Seebacher.

riskine arbeitet auch mit einer österreichischen Hausratversicherung zusammen, um Fragen von Nutzern zu beantworten und sie zu den entsprechenden Ressourcen zu führen. "In dem Fall, dass der Kunde eine Versicherung abschließen möchte, würde der Bot den Nutzer durch ein Beratungsgespräch inklusive Echtzeit-Angebot führen", sagt Seebacher. "Das Ziel ist es, den Nutzer so nah wie möglich an die Entscheidung heranzuführen und ihm gleichzeitig eine hochwertige Beratung zu bieten. Sobald der Nutzer bereit ist, wird er zum Ende der üblichen Angebotsanfrage weitergeleitet, wo alle relevanten Daten bereits vorausgefüllt sind."

Höhere Genauigkeit durch domänenspezifische Modelle

Um einige der Probleme zu vermeiden, die mit generalistischen Chatbots verbunden sind, setzen Anbieter wie riskine auf branchenspezifische Chatbots, die auf proprietären Systemen zur Verarbeitung natürlicher Sprache aufbauen.

Natural language processing

Natural language processing systems allow users to ask questions in their own language and in whatever form they choose. An AI-powered engine translates that into something the computer can recognise as a question for which it has an answer.

"Wenn Sie zu Google gehen, das Open-Source-Verarbeitung natürlicher Sprache über eine Anwendungsschnittstelle (API) anbietet, erhalten Sie diese allgemeine Maschine und müssen sie selbst trainieren", sagt Seebacher. "Es ist einfach nicht möglich, so tief zu gehen wie nötig. Sie werden immer ein allgemeines Modell haben, das zu kurz greift. Mit tieferen domänenspezifischen Modellen kann man Dinge tun, die sonst nicht möglich sind."

"Da wir die natürliche Sprachintelligenz von Haus aus anbieten, verfügt jeder frisch eingerichtete Bot bereits über ein umfassendes Verständnis von Versicherungs- und Finanzkontexten und kann diese auch in einer kohärenten Konversation zusammenfassen."

Die zukünftige Entwicklung von Chatbots

Da sowohl die Versicherer als auch die jüngeren Kunden Chatbots gerne nutzen, wird sich die Technologie weiterentwickeln. Seebacher ist davon überzeugt, dass die heutigen Chatbots, die typischerweise in einer Ecke einer Website versteckt sind, durch etwas Leistungsstärkeres ersetzt werden. Er sagt: "Es gibt ein riesiges Potenzial für Bots, die in Kunden-Chat-Lösungen eingebettet sind, bei denen Benutzer mit einem menschlichen Agenten chatten können, wobei der Agent von einem Bot aufgefordert wird, einen Teil des Gesprächs zu automatisieren."

"Wir glauben, dass der Hauptnutzen nicht in der Zeitersparnis liegt, sondern in der verbesserten Beratungsqualität, da der menschliche Agent vom Wissen des Bots profitieren kann", sagt Seebacher. "Die menschliche Interaktion ist in der Finanz- und Versicherungsberatungsbranche immer noch von zentraler Bedeutung", fügt er hinzu. "Es mag wichtige finanzielle Entscheidungen geben, die der Endkunde mit einem menschlichen Fachmann besprechen möchte. Andererseits ist es für unsere Kunden wichtig, mit ihren Kunden in Kontakt zu bleiben." Und Chatbots können ihnen zusätzliche relevante Kontaktpunkte bieten.

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