In der Versicherungsbranche gibt es eine Vielzahl an manuellen Aufgaben, welche mithilfe von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen völlig automatisiert werden können. Bislang dienen diese Technologien zur Bewältigung einfacher Aufgaben, doch schon bald wird die künstliche Intelligenz in der Lage sein, auch komplexe Problemlösungen darzustellen.
Dabei eignet sich die Versicherungsbranche aufgrund der Unmenge an Daten besonders für den Einsatz von KI. KI-Technologien zur Dokumentenverarbeitung, Chatbots, Betrugserkennung oder personalisierte Tarife, all das ist dank künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen möglich.
Im folgenden Artikel werden Ihnen mögliche Use-Cases für den Einsatz von künstlicher Intelligenz in der Versicherungsbranche näher präsentiert.
- Warum ist künstliche Intelligenz in der Versicherungsbranche wichtig?
- Wie lässt sich künstliche Intelligenz in der Versicherungsbranche einsetzen?
- Was sind die Herausforderungen bei der Implementierung von künstlicher Intelligenz in der Versicherungsbranche
KI für Versicherungen – Das Wichtigste auf einen Blick:
- Die künstliche Intelligenz wird dazu beitragen, dass eine Vielzahl manueller Aufgaben durch maschinelles Lernen automatisiert werden kann.
- Betrugserkennung, Erkennung von Anomalien, Personalisierung und Telematik-Tarife sind neben weiteren, mögliche Handlungsfelder.
- Bei der Implementierung von künstlicher Intelligenz ist auf Herausforderungen wie passende Datenquellen, Datensicherheit, Trainingsanforderungen und die fehlende ROI-Vorhersage zu achten.
- Durch den Einsatz von KI sind neben Kosteneinsparungen, Cross-Selling Potentialen auch eine Steigerung der Kundenzufriedenheit zu erzielen
Warum ist künstliche Intelligenz in der Versicherungsbranche wichtig?
Der Einsatz von künstlicher Intelligenz für Versicherungen wird immer beliebter. Dies liegt vor allem an der stetig wachsenden Menge an Daten die den Versicherungsunternehmen vorliegen. Doch was sind die konkreten Gründe für die hohe Bedeutsamkeit in der Versicherungsbranche? Dies liegt vor allem daran:
- Hohes Automatisierungspotential: Innerhalb der Versicherungsbranche gibt es eine Vielzahl an manuellen Aufgaben, welche sich dazu eignen, völlig automatisiert betrieben zu werden. Das Unternehmen McKinsey schätzt, das bis zum Jahre 2025 ca. 25% des Arbeitsaufwands aufgrund von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen automatisiert sind.
- Hohes Datenaufkommen: Den Versicherungsunternehmen liegen eine Vielzahl an Daten ihrer Nutzer vor. Dieses hohe Aufkommen an Daten kann vor allem zu einer besseren Preisgestaltung und einer damit verbundenen höheren Rentabilität führen. Zudem gehen Experten davon aus, dass die starke Vernetzung von Verbrauchergeräten wie Autos, Heimassistenten, Fitness-Tracker, Smartphones und Smartwatches zusätzlich zu einer Erhöhung des Datenaufkommens führen wird.
In der Zukunft wird diese wachende Datenmenge dazu führen, dass Versicherungsunternehmen noch präziser und kundenbezogener agieren können. Somit entstehen unterschiedliche Tarife, bei denen risikoreichere Kunden mehr bezahlen müssen als Personen welche vorsichtiger sind. - Verbesserung der Kostenstruktur: Die wachsende Datenmenge wird dazu führen, dass laut Prognosen Versicherer ihre jährlichen Einsparungen im Jahr 2023 vergleichsweise zum Jahr 2019 um mehr als das Vierfache steigern können, wenn sie in neuartige Technologien investieren.
Wie lässt sich künstliche Intelligenz (KI) in der Versicherungsbranche einsetzen?
Im Folgenden erhalten Sie einen Einblick in die verschiedenen Anwendungsbereiche von KI innerhalb der Versicherungsbranche.
Anwendungsfall 1: Erkennung von Anomalien
Anwendungsfall 2: Vertriebsoptimierung
Anwendungsfall 3: Personalisierung und Risikobewertung
Anwendungsfall 4: Churn Prediction
Anwendungsfall 5: Betrugserkennung
Anwendungsfall 6: Automatisierte Schadenermittlung
Anwendungsfall 7: Telematik-Tarife
Anwendungsfall 8: Automatisierung der Kundeninteraktion durch Chatbots
Anwendungsfall 9: Digitale Versicherungsberater
Erkennung von Anomalien
Die Erkennung von Anomalien innerhalb riesiger Datenmengen spielt schon heute in der Unternehmenswelt eine wesentliche Rolle. Dennoch unterschätzen viele Unternehmen den Wert von Daten. Dies kann soweit führen, dass sowohl arbeitsrechtliche sowie geschäftliche Probleme daraus resultieren. Um die Datenqualität zu erhöhen, bietet es sich an, maschinelle Lernalgorithmen zu verwenden, welche den Prozess zur Erhöhung der Datenqualität unterstützen. Dabei werden große Datenbanken vorzugsweise auf Matching Probleme, Fehler und weitere Anomalien geprüft.
Beispielsweise dient die von PwC entwickelte Software “The Brain” genau diesem Vorhaben. “The Brain” versucht mittels künstlicher Intelligenz sämtliche Anomalien in Datensätzen zu erkennen und lässt sich somit zur Analyse der Datenqualität verwenden. Zusätzlich besteht der Vorteil des Tools, dass sich alle Arten strukturierter Daten importieren lassen und zudem eine Visualisierung der Zusammenhänge ermöglichen. Die daraus gewonnenen Erkenntnisse lassen sich im weiteren Schritt in bisherige Prozesse zur Qualitätssicherung etablieren.
Vertriebsoptimierung für Versicherungen
Durch das riesige Angebot vieler Unternehmen, haben Kunden heutzutage den Wunsch, individuell angepasste Angebote zu erhalten. Zudem wird die Zeitspanne für Unternehmen immer kürzer. Dadurch, dass der Kunde jederzeit die Möglichkeit hat zu einem anderen Anbieter zu wechseln, ist das Handeln in kurzer Zeit für Unternehmen von hoher Bedeutung. Werden die spezifischen Anforderungen und Wünsche ignoriert, so verlieren Unternehmen potentielle Kunden in kürzester Zeit.
Integriert das Unternehmen jedoch Machine Learning innerhalb des Verkaufszyklus, so hat es die Möglichkeit, beim Kunden durch einen optimierten Vertrieb zu glänzen. Dies kann sich im folgenden Verlauf positiv auf den Verkaufszyklus auswirken.
In der Praxis bedeutet das, dass seitens des Unternehmens, die Angebotserstellung basierend auf Prognosen von maschinellem Lernen stützt. Dadurch ist das Vertriebsteam in der Lage, passende Angebote in Echtzeit an den Kunden auszuspielen und für diesen entsteht ein verbessertes Einkaufserlebnis. Zudem kann sich das Vertriebsteam auf diejenigen Kunden konzentrieren, welche für das Unternehmen einen hohen Wert haben.
Personalisierung und Risikobewertung
Mittels künstlicher Intelligenz ist es für Unternehmen der Versicherungsbranche möglich, Risiken umfassender und schneller zu identifizieren. Dies liegt vor allem daran, dass im Rahmen der immer größer werden Datenmengen (“Big Data”), eine völlig umfassendere Personalisierung des Kunden möglich ist.
In der Praxis eignet sich diese personalisierte Ansicht eines Kunden, um innerhalb der Daten individuelle Eigenschaften und Risiken eines Kunden zu erkennen. Unternehmen haben dadurch die Möglichkeit, unterschiedliche Prämien festzulegen. Dabei wird die Festlegung und Höhe der Prämie vor allem durch Kriterien wie der Bewegungsgewohnheit oder dem allgemeinen Gesundheitsprofil bestimmt.
Grundlegend besteht dabei das Ziel, herauszufinden, inwieweit ein Kunde zum Erhalt seiner Gesundheit beiträgt, wodurch sich das Risiko einer Erkrankung vermindert oder erhöht. Zudem erhält der Kunde dabei den Vorteil, dass dieser nur den Teil der Versicherungsabdeckung trägt, welchen er benötigt.
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Churn Prediction
Um die Kundenbindung nachhaltig zu verbessern, können Unternehmen durch den Einsatz von Machine Learning gezielter handeln. Mithilfe von Data Mining und maschinellem Lernen lässt sich eine Analyse vergangener sowie aktueller Kundendaten gewährleisten, wodurch potentielle Störungen der Kundenzufriedenheit identifizierbar sind.
Um diese potentiellen Störungen der Kundenzufriedenheit aufzuspüren, identifiziert man gemeinsame Verhaltensmuster derjenigen Kunden, die das Unternehmen bereits verlassen haben. Mithilfe dieser Muster kann im folgenden Schritt, zukünftiges Verhalten anhand solcher Muster mittels Machine Learning abgeglichen werden.
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Betrugserkennung für Versicherungen
Alleine dadurch, dass man in der Schadens- sowie Unfallversicherung jährlich 50 Milliarden Euro Schadensleistungen erbringt, ist eine Identifizierung von betrügerischem Verhalten umso wichtiger. Experten gehen davon aus, dass ca. 10 Prozent der jährlich anfallenden Summe auf betrügerisches Handeln zurückzuführen ist. Versicherungsunternehmen liegen heutzutage durch die fortschreitende Digitalisierung immer mehr Informationen entlang des Schadenprozesses vor.
Dies ermöglich es den Unternehmen, verschiedenen Ansätze zur Identifizierung von betrügerischem Handeln fundamental zu verbessern. Die Anwendung neuer Methoden aus den Bereichen künstliche Intelligenz und maschinellem Lernen bieten die Möglichkeit, Algorithmus-basiert aus vorliegenden Daten zu lernen. Im Anschluss verwendet man diese zur Minimierung weiterer Betrugshandlungen.
Automatisierte Schadenermittlung
Die künstliche Intelligenz bietet vor allem Kunden die Möglichkeit, Unfallschäden schnell und einfach zu ermitteln. Dazu muss der Kunde lediglich ein einfaches Foto des Schadens vom Unfallort bei der Versicherung einreichen. Im weiteren Schritt prüfen Technologien der Bildforensik sowie Bildanalyse die Echtheit des Bildes bzw. Schadens.
Um möglicherweise der Erhöhung des Schadens durch manipulative Nachbearbeitung des Bildes entgegenzuwirken, eignen sich Verfahren der künstlichen Intelligenz. Zudem lernen die auf künstlicher Intelligenz basierenden Programme, mit welch einem Reparaturaufwand des Schadens zu rechnen ist.
In der Praxis bietet schon heutzutage das Versicherungsunternehmen Allianz dem Kunden die Möglichkeit, mittels einer App namens “Allianz Schaden Express”, Fotos von Schäden einzureichen. Binnen Stunden werden daraufhin Information sowie eine Reparaturfreigabe für den Kunden bereitgestellt.
Telematik-Tarife
Der Begriff “Telematik-Tarif” beschreibt, dass die individuelle Vorsicht einzelner Kunden, zu unterschiedlichen Versicherungs-Beiträgen führt. Telematik, ein Kunstwort aus Telekommunikation und Informatik, verbindet diese beiden Bereiche miteinander.
In der Praxis wird dabei Fahrverhalten eines Kunden analysiert, wodurch ein Risikoprofil erstellt wird. Dieses Risikoprofil hat einen maßgeblichen Einfluss auf den Versicherungsbeitrag. Prinzipiell geht es also darum, dass das Versicherungsunternehmen Fahrdaten eines Versicherungsnehmers erfasst, analysiert und auswertet.
Diese Daten werden dem Fahrer anschließend in einer App angezeigt, sodass dieser die Möglichkeit hat, sein Verhalten entsprechend anzupassen. Möglich ist dies vor allem durch die Einführung des neuen 5G-Mobilfunkstandards und dem Einsatz von künstlicher Intelligenz mit dessen Hilfe Daten noch schneller über das weltweite Netz übermittelt werden können. Zudem ergibt sich für den Kunden der Vorteil, dass dieser Rabatte bekommen kann. Wer also vorrausschauend fährt und sich an die Geschwindigkeitsbegrenzung hält, zahlt im Prinzip eine geringere Prämie.
Automatisierung der Kundeninteraktion durch Chatbots
Innerhalb der Versicherungsbranche versuchen viele Unternehmen wegen des steigenden Kostendrucks und der Erschaffung neuartiger Innovationen, Chatbots zur verbesserten Kundenansprache zu nutzen. Dabei besteht einerseits das Ziel den Kundenservice zu verbessern und andererseits Kosten zu senken. Daher etablieren schon heute viele Versicherungsunternehmen durch künstliche Intelligenz gestützte Chatbots auf ihrer Website.
Dies kommt vor allem Versicherern zugute, die täglich mit einem hohen Anfragevolumen der Kunden zu kämpfen haben. Hierbei helfen Chatbots die verschiedenen Anliegen des Kundenstamms ohne Wartezeit rund um die Uhr zu bearbeiten. Zudem werden die Beschäftigten entlastet und können diesen Arbeitsaufwand in andere Unternehmensbereiche investieren.
Digitale Versicherungsberater
Vorerst kamen sogenannte “Robo Adviser” erstmalig in der Finanzbranche zum Einsatz. Mittlerweile nutzen auch große Unternehmen der Versicherungsbranche diese Technologien, welche als digitale Berater dienen sollen. Diese haben die Aufgabe, den Risikostatus sowie Versorgungsgrad eines potentiellen Kunden zu erkennen. Anschließend vergleicht der digitale Berater, inwieweit alternative Produkte auf dem Markt vorliegen.
Somit erhält der Kunde ein qualitatives und weitreichendes Angebot und kann entsprechend seinen Wünschen auswählen. Dennoch soll dies lediglich ein Ansatz zur Entscheidungsfindung darstellen. Für den Abschluss sowie die Beratung ist zusätzlich ein persönlicher Kontakt entscheidend.
Vorhersage von Sachschäden durch Remote Industries
Jährlich werden weltweit Sachschäden durch Hurrikans, Erbeben, Überschwemmungen oder Brände in Milliardenhöhe generiert. Das Unternehmen Munich Re hat es sich deshalb zur Aufgabe gemacht, unter dem Namen “Remote Industries” ein Tool zur Identifizierung von Hurrikans zu entwickeln.
Dabei greift das Programm auf Luftbildaufnahmen, Computervision sowie maschinelles Lernen zurück. Es besteht das Ziel, Versicherungsträgern ein Verfahren zu bieten, welches zur schnellen und einfachen Schadenbearbeitung in Bezug auf Hurrikans und Tornados beiträgt. Durch hochauflösende Bilder der Luftfahrt ist das System in der Lage, wenige Tage vor dem Eintreffen des Hurrikans eine Vorhersage über die Wahrscheinlichkeit von Sachschäden zu liefern. Zudem lassen sich auf Basis dieser Informationen verschiedenen Präventionsmaßnahmen zur Regulierung der Schäden einleiten.
Was sind die Herausforderungen bei der Implementierung von künstlicher Intelligenz in der Versicherungsbranche?
Für eine Vielzahl an Versicherungen ist der Wert des maschinellen Lernens durch die verbesserte Entscheidungsfindung und Rationalisierung bereits ersichtlich. Eine Untersuchung aus dem Jahre 2018 ergibt, dass bereits 90% der Versicherer entweder maschinelles Lernen bereits eingesetzt haben oder dies in Erwägung ziehen. Damit der Plan einer Implementierung auch erfolgreich in die Tat umgesetzt werden kann, sollten man folgende Herausforderungen meistern:
- Trainingsanforderungen: KI-gestützte Systeme müssen passgenau trainiert werden, sodass diese den Anforderungen entsprechen. Daher müssen die Modelle mit einer Vielzahl an Daten trainiert werden, um alle möglichen Szenarien abzudecken.
- Passende Datenquellen: Um Vorhersagemodelle so zu trainieren, dass diese aussagekräftig sind, ist die Qualität der Daten umso wichtiger. Jedoch sollte ebenfalls eine gewisse Quantität des Datensatzes vorliegen. Um prädiktive Modelle zu erarbeiten besteht die Herausforderung, dass relevante Daten für das Training bereitzustellen sind.
- Datensicherheit: Für viele Unternehmen ist die Zunahme des Datenaufkommens in gewisser Hinsicht auch ein Nachteil. Die riesigen Mengen an Daten, welche für den Prozess des maschinellen Lernens verwendet werden, stellen ein Sicherheitsrisiko dar. Denn, bei einer derartigen Zunahme von Daten, besteht das Risiko, dass gesammelte Daten durch die Konnektivität unter verschiedenen Anwendungen verloren bzw. ausgespäht werden können. Dies könnte dazu führen, dass vertrauliche Daten in die falschen Hände gelangen. Insofern sollte sich das Unternehmen der Sicherheit der Daten bewusst sein.
Fazit – KI für Versicherungen
Bislang stehen die Entwicklungen von künstlicher Intelligenz innerhalb der Versicherungsbranche relativ am Anfang. Dennoch sind schon jetzt reichlich Vorteile durch den Einsatz zu erkennen.
Mittels künstlicher Intelligenz werden Versicherungen persönlicher und können gezielter auf den individuellen Kunden eingehen. Dies führt dazu, dass einerseits die Zufriedenheit der Kunden steigt und andererseits positive Effekte wie Kosteneinsparungen zu erzielen sind. Zudem ermöglichen KI-Technologien, dass sich sowohl Geschäfts- als auch Cross-Selling Potentiale ausschöpfen lassen. Weiterhin werden diese Unternehmen durch maschinelles Lernen in Bezug auf Schadensbearbeitung und Betrugserkennung profitieren.
Schlussendlich ist zu sagen, dass die künstliche Intelligenz die allgemeine Attraktivität des Unternehmens für Kunden steigern kann. Kunden fühlen sich bewusster und persönlicher angesprochen und die Wahrscheinlichkeit von Abschlüssen steigt.
Sie möchten mit mit künstlicher Intelligenz starten, wissen aber noch nicht wie? Hier erfahren Sie alles, was Sie für die erfolgreiche Planung und Umsetzung wissen müssen.
