5 Anwendungsfälle für KI in der Versicherung

#1 Vertrieb

Der Versicherungsvertrieb ist der erste Schritt zur Identifizierung und Gewinnung von Kunden. Der Begriff umfasst die Vertriebs- und Marketingstrategien, die Versicherer mit potenziellen Kunden in Verbindung bringen und den Weg für gezielte Produkte ebnen. Durch den Einsatz von Big Data und Algorithmen kann KI die Kundenorientierung und -bindung auf verschiedene Weise verbessern. Beispiele hierfür sind eine bessere Kundensegmentierung, die Auswahl der effektivsten Vertriebskanäle und Vorhersagen über die zukünftige Nachfrage auf der Grundlage von Datenanalysen aus einer Vielzahl von Quellen. Die aus der KI gewonnenen Erkenntnisse können die Effektivität der Vertriebsteams verbessern und die Lead-Generierung stärken. Sie können auch Möglichkeiten für Cross- und Up-Selling von Produkten und Dienstleistungen aufzeigen.

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#2 Underwriting

Ein schnelleres und genaueres Underwriting ist möglich, wenn KI die menschliche Risikoanalyse und die traditionelle Modellierung unterstützt. Regelbasierte Modelle und Risiko-Engines reichen für genaue Schätzungen nicht mehr aus, da die Risiken aufgrund von Cyber-Bedrohungen, Klimawandel und vielen anderen neuen Risikoszenarien und Abhängigkeiten diversifiziert und komplexer werden. Versicherer können Risiken schneller und präziser bewerten und Policen zeichnen, wenn sie künstliche Intelligenz einsetzen, um Daten zu interpretieren und Risiken zu identifizieren, die andernfalls unbemerkt bleiben könnten.

KI-gestützte Underwriting-Systeme können eine riesige Anzahl und Vielfalt von Datenpunkten aus öffentlichen Informationsquellen, historischen Aufzeichnungen, Dritten, sozialen Medien und anderen Kanälen durchforsten. Dies minimiert die manuelle Verarbeitung und reduziert Fehler. Antragsbetrug lässt sich leichter erkennen, und transparentere Risikoprofile werden den Versicherern helfen, Policen zu gestalten und schlechte Risiken abzulehnen.

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#3 Schadenbearbeitung

Die Bewertung und Regulierung von Schäden ist eine arbeitsintensive und anspruchsvolle Tätigkeit. Die Versicherer müssen jeden Antrag sorgfältig prüfen und validieren, ein Prozess, der häufig auf Papier basiert und zu Fehlern und Versäumnissen führen kann. KI kann den Verwaltungsaufwand verringern, die Arbeitsabläufe rationalisieren und gleichzeitig die Genauigkeit jeder Bewertung erhöhen. Mit dem Wachstum des Internets der Dinge und dem Einsatz von Telematik, Wearables und anderen vernetzten Geräten können Versicherer automatisch eine Vielzahl von schadenbezogenen Daten erfassen, die mit KI-Tools analysiert werden können. Visuelle KI kann zum Beispiel Bilder von Auto- oder Sachschäden analysieren und sofortige Bewertungen und Kostenschätzungen liefern. Mit Algorithmen des maschinellen Lernens können Versicherer alle eingehenden Daten überprüfen und interpretieren. Dies kann bei der ersten Schadensbearbeitung, der Triage, der Betrugsprävention und den allgemeinen Durchlaufzeiten helfen.

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#4 Betrugsprävention

Betrügerische Anträge und Forderungen sind eine ständige Herausforderung für die Versicherungsbranche, nicht zuletzt, weil Betrüger immer neue Wege finden, um Schwachstellen auszunutzen und Versicherer und Schadenbearbeiter zu täuschen. KI kann die bestehenden Betrugsprüfungen und -methoden verstärken und verbessern und menschliche Fehler ausschließen. Systeme für maschinelles Lernen und Deep Learning können große Datensätze untersuchen und Anomalien und Betrugsmuster erkennen, die für menschliche Prüfer möglicherweise nicht ersichtlich sind, und prädiktive Analysen können die Wahrscheinlichkeit von Betrug ermitteln. Täuschungen und verdächtige Aktivitäten können in allen Phasen des Versicherungszyklus und an jedem Kundenkontaktpunkt aufgedeckt werden, was zu genaueren Betrugsbewertungen führt.

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#5 Kundenerlebnis

DasKundenerlebnis - und damit ist heute in erster Linie das digitale Erlebnis gemeint - ist ein entscheidender Erfolgsfaktor für alle Unternehmen. KI kann die Art und Weise, wie Versicherer mit ihren Kunden in Kontakt treten, erheblich verbessern und den Wert der Beziehungen während der gesamten Laufzeit einer Police steigern. Die Schnelligkeit des Service ist einer der wichtigsten Faktoren für die Kunden, ebenso wie die Möglichkeit, über jeden beliebigen Kanal in Kontakt zu treten und persönliche Beratung zu bieten. KI kann Kunden durch zahlreiche Phasen führen, von der Antragstellung bis hin zur Schadensregulierung, und ihnen ohne menschliches Zutun sofortige Antworten und einen maßgeschneiderten Service bieten. Ein gutes Beispiel sind Chatbots - KI-gestützte virtuelle Assistenten, die rund um die Uhr verfügbar sind und immer ausgefeilter werden. Mit der Einführung von KI-Tools und -Systemen können Versicherer dem Beispiel kundenorientierter Unternehmen folgen und mehr über die Bedürfnisse und Erwartungen ihrer Kunden erfahren.

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