Wird KI der Wendepunkt für Innovationen im Versicherungswesen sein?

Wird KI der Wendepunkt für Innovationen im Versicherungswesen sein?

Zeitstempel: 23. August 2023, 9:21 Uhr
Wird KI der Wendepunkt für Innovationen in der Versicherungsbranche sein? PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikale Suche. Ai.

Hier ist eine Anekdote, mit der sich die meisten Eltern identifizieren würden: Eine Kollegin von mir sagte, ihr dreijähriges Kind sei ganz einfach im Umgang, da der Junge stundenlang mit Alexa reden könne, während Mama ihre Aufgaben erledigt oder von zu Hause aus arbeitet. Mein Kollege bemerkte auch, dass der Kleine eine enge Bindung zu Alexa aufgebaut hat, weil Alexas Reaktionen auf den Jungen mit der Zeit immer besser und persönlicher wurden. 

Auf diese einfache Weise wird die KI-Anwendung zu einem Teil unseres Alltagsgefüges – indem sie mühelos das Bedürfnis des Menschen nach einem anderen Menschen zur Ausführung bestimmter Aufgaben steigert, wenn nicht sogar ersetzt. Fast 77 Prozent der Geräte nutzen heutzutage KI-Technologie in der einen oder anderen Form. Prognosen deuten darauf hin, dass es so sein wird 8.4 Milliarden Bis 2024 wird es weltweit mehr KI-gestützte digitale Sprachassistenten geben, was die Gesamtbevölkerung der Welt übersteigt. Dienste und Lösungen, die KI nutzen, wie virtuelle Assistenten, Chatbots, Gesichtserkennungssysteme, Sprachsuche und selbstfahrende Fahrzeuge, finden sich nicht mehr nur in den Romanen von Isaac Asimov, sondern in allen Bereichen unseres Lebens. 

Die Versicherungsbranche war traditionell eine Branche, die bei der Einführung von Technologie hinterherhinkte. Die Abkehr von den ehemals monolithischen Plattformen/Systemen hin zu Cloud-nativen, agilen Apps war heute im Versicherungssektor ein langsamer, aber stetiger Schritt. Ist die derzeitige Geschwindigkeit der Technologieeinführung jedoch angesichts der vielen Gegenwinde, die der Branche zu schaffen machen, ausreichend?

Gegenwind im Versicherungssektor:

Die Association of British Insurers (ABI) hat eine Analyse von 28 Millionen Kfz-Versicherungspolicen durchgeführt und festgestellt, dass die durchschnittliche Prämie in der Branche in den drei Monaten bis Juni 2023 511 £ betrug – 21 % mehr als im gleichen Zeitraum des Vorjahres. Die meisten Kfz-Versicherer haben im ersten Halbjahr 15 die Preise um 20–1 % angehoben. Die Inflation in den meisten Ländern ist seit dem zweiten Halbjahr 2023 eine der größten wirtschaftlichen Herausforderungen für Versicherer. Der Klimawandel und extreme Wetterbedingungen in Europa sowie Monsune in Asien wirken sich auf die bestehende Risikobewertung aus und Preismodelle für allgemeine Versicherungen. Die Langlebigkeit als Auswirkung des besseren Wohlbefindens in den letzten Jahrzehnten hat dazu geführt, dass Lebens- und Rentenversicherer ihre Produktpalette erneuern mussten. Die sich verändernden Bedürfnisse der Verbraucher aufgrund der digitalen Bequemlichkeit bedeuten, dass Versicherer mehr ausgeben müssen, um eine differenzierte Multi-Channel-Interaktion mit ihren Kunden zu ermöglichen. Heutzutage müssen sich Versicherer als Eckpfeiler ihrer Strategie auf die Risikovermeidung und nicht auf die Risikominderung konzentrieren. 

Die drei wichtigsten Bereiche der AI/ML/NLP-Investitionen bei den meisten Versicherern: 

Während die Einführung und Anpassung neuer Technologien für einen besseren Kundenservice von entscheidender Bedeutung ist, hat KI das Potenzial, die Bilanz in mehr als nur einer besseren Erfahrung zu beeinflussen. 

Hyperpersonalisierung: Heutzutage wissen HR-Unternehmen in Organisationen weit mehr über ihre Mitarbeiter als einige Versicherer über ihre Verbraucher – was zeigt, inwieweit hemdsgroße Produktsets für Verbraucher noch in weiter Ferne liegen. Bei Versicherungen geht es darum, Daten zu verstehen und Erkenntnisse über ihre Verbraucher und die Risikoexposition bei bestimmten Ereignissen zu gewinnen. KI und maschinelles Lernen tragen mithilfe von Big Data, Analysen, individuellen Reisekarten und personalisierten Inhalten dazu bei, Kunden zu gewinnen, Gewinne zu steigern und Kosten zu senken. Kontinuierliche Bemühungen, Kunden besser zu segmentieren, sind nützlich, aber KI ist effektiver, wenn es darum geht, schnell auf Änderungen im Verbraucherverhalten zu reagieren.  

Underwriting und Preisgestaltung: KI-Modelle ermöglichen eine genauere Vorhersage der Verlustneigung und detailliertere Preismodelle nach Abdeckung, Marktsegment, Branche oder Region. Durch die Nutzung vorhandener Datensätze kann KI potenzielle Probleme vorhersagen, Risiken besser identifizieren und bewerten und bei der Erstellung von Klimarisikomodellen helfen. Sammeln von Datenpunkten aus verschiedenen Quellen über einen potenziellen oder bestehenden Kunden und Feinabstimmung seiner Risikoexposition, um eine personalisierte Preisgestaltung für bestimmte Verbraucher zu ermöglichen. 

Schadenregulierung: Der größte Einfluss, den ein Versicherer auf seine Verbraucher hat, liegt in der Art und Weise, wie sie Schadensfälle bearbeiten. Tatsächlich geben 87 % der Verbraucher an, dass die Effektivität der Schadensbearbeitung ihre Entscheidung bei der Wahl ihres Versicherers beeinflusst. Die Grundidee des Einsatzes von KI besteht darin, Risiken zu bewerten und basierend auf der Wahrscheinlichkeit des Risikoeintritts zu bewerten – Risiken mit geringerer Wahrscheinlichkeit könnten durch ML automatisch verarbeitet werden, während bei den anderen Risiken der Eingriff von Menschen erforderlich ist. Die meisten Versicherer streben heute danach, die Datenerfassung und FNOL mit NLP zu automatisieren – mithilfe von Technologien wie OCR oder Konversationssystemen. Für Privat- und Gewerbeversicherer beschleunigen Geoinformationssysteme wie Drohnen und Computer-Vision-Techniken die Schadensregulierung. 

Angesichts der Vielfalt an Möglichkeiten im Versicherungssektor, die KI neu erfinden kann, könnte dies sicherlich der Wendepunkt für Innovationen im Versicherungssektor sein.

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