Mit einem Versicherungsboom in der Region Asien-Pazifik (APAC) konkurrieren Versicherer um die Entwicklung überlegener technologischer Fähigkeiten, um die Anforderungen ihrer Kunden besser zu erfüllen. Um sich von der Konkurrenz abzuheben, passen Unternehmen regelmäßig neue Taktiken an, um das Spiel zu verbessern, und KI ist eine davon.

Gemäß einer StudieMehr als 80 Prozent der Versicherungs-CEOs gaben an, dass KI bereits Teil ihres Geschäftsmodells sei oder in den nächsten drei Jahren sein werde.

AI hat die Art und Weise verbessert, wie zunehmende Daten, Rechenkapazitäten und sich ändernde Kundenerwartungen gehandhabt und ausgeführt werden, indem Prozesse automatisierter und effizienter gestaltet werden. Die Rolle der KI hat sich im Laufe der Zeit weiterentwickelt, um komplexe Geschäftsanforderungen zu erfüllen. In diesem Blog werden wir sechs wichtige Bereiche behandeln, in denen KI Versicherungsunternehmen transformiert. Bevor wir jedoch fortfahren, werfen wir einen Blick auf die KI-Trends innerhalb von Versicherungen.

KI-Trends in der Versicherung (50-100 Wörter)

.zeigt einen stetigen Anstieg der von den Versicherern zwischen 2015 und 2020 erworbenen AI-gestützten Versicherungsanwendungen. 

Die Auswirkungen von COVID-19 im Jahr 2020 haben dieses Tempo jedoch etwas verlangsamt. Dies liegt daran, dass die Ausgaben der Versicherer für KI-Systeme in den Hintergrund getreten waren, um andere dringlichere Herausforderungen zu bewältigen, die eine Zuweisung von Budgets zu diesen Prioritäten erforderten. In der Post-COVID-Welt wird jedoch erwartet, dass KI und Versicherung noch einen langen Weg vor sich haben.

Wie KI die Versicherungsbranche verändert 

Künstliche Intelligenz hat viele verschiedene Geschäftsmodelle positiv beeinflusst, und Versicherungen sind keine Ausnahme. Außerdem funktioniert es mit KI viel besser, da die Versicherer über einen Datenschatz verfügen, der der Hauptbrennstoff für erfolgreiche Ergebnisse mit KI ist.

Unter allen Änderungen, die AI mit sich brachte, sind die sechs wichtigsten unten aufgeführt:

1. Behauptet Beschleunigung

KI wird angewendet, um den Anspruchsprozess zu automatisieren oder zu beschleunigen. Die Bearbeitung von Ansprüchen umfasst viele Aufgaben wie das Überprüfen, Untersuchen, Vornehmen von Anpassungen und Überweisungen oder Ablehnen. Wenn dies ausschließlich von Menschen durchgeführt wird, können folgende Probleme auftreten:

• Inkonsistente Verarbeitung und höhere Fehlerwahrscheinlichkeit
• Unterschiedliche Datenformate und zeitaufwändige Verwaltung 
• Schulungen für Mitarbeiter und Aktualisierungen von Prozessen

Diese Prozesse können mit neuen Funktionen für künstliche Intelligenz beschleunigt werden, was dazu führt, dass Ansprüche in Stunden oder Tagen anstatt in Wochen bezahlt werden. Diese Art der Automatisierung zur Schadensbeschleunigung funktioniert jedoch wahrscheinlich nur bei Schadensfällen mit geringen Auswirkungen. Bei komplizierten Anfragen kann die KI zusammen mit der menschlichen Interaktion das Ziel erreichen.

2. Preisentwicklung mit GLM

Versicherer verwenden häufig KI-Techniken wie GLMs (Generalized Linear Models) zur Preisoptimierung in den Bereichen Teer und Lebensversicherung. Durch die Preisoptimierung können Unternehmen ihre Kunden besser verstehen und die Kapazität mit der Nachfrage in Einklang bringen und bessere Conversion-Raten erzielen. 

Darüber hinaus kann das Hinzufügen nicht traditioneller Daten wie unstrukturierter Daten und schriftlicher Berichte die Preisoptimierung verbessern und bessere Entscheidungen treffen.

3. Verwenden von IoT 

IoT (Internet of Things) ist eine der wichtigsten KI-Möglichkeiten in der Versicherungsbranche. Diese Geräte werden von den Benutzern sehr gut angenommen und sind für Versicherungsunternehmen von Vorteil, um das Kundenrisikoprofil zu bewerten. Mehrere IoT-Smart-Home-Geräte werden verwendet, um Kunden auf Probleme in ihrem Haus oder Gewerbeobjekt aufmerksam zu machen, z. B. Leck- / Feuchtigkeitssensoren. Ihre Verwendung zusammen mit KI hilft Versicherungsunternehmen, bessere Dienstleistungen anzubieten.

Beispielsweise könnten prädiktive Analysemodelle unter Verwendung der Datensätze von Kunden unter Verwendung von Lecksuchsensoren erstellt werden, um vorherzusagen, welche Kunden für ein Leck anfällig sein könnten. Diese Vorhersage hilft Unternehmen, Reparaturbetriebe zu entsenden, um fehlerhafte Rohre zu ersetzen, bevor sie platzen und zu Schadensfällen führen.

4. Personalisierte Services und Empfehlungen

Personalisierte Services helfen Kunden, ihre Bedürfnisse und ihren Lebensstil zu erfüllen. Künstliche Intelligenz erstellt personalisierte Dienste unter Verwendung der Produktbewertungen, demografischen Daten, Vorlieben, Interaktion, Verhalten, Einstellung, Details des Lebensstils, Interessen und Hobbys der Kunden. Dies hilft Unternehmen dabei, das richtige Produkt an Kunden zu verkaufen und die richtige Zielgruppe anzusprechen. Ein Accenture-Studie schlägt vor, dass 80% der Versicherungskunden nach persönlicheren Erfahrungen suchen, und AI hilft Unternehmen dabei. 

Darüber hinaus beeinflusst AI mit den Empfehlungen, die auf dem Verhalten des Kunden oder früheren Einkäufen basieren, die Art und Weise, wie Dinge den Kunden empfohlen werden. Beispielsweise würde ein Kunde, der eine Krankenversicherung sucht, mit Angeboten zur Krankenversicherung angezeigt. Dies hilft auch beim Versenden aussagekräftiger Marketingbotschaften.

5. Eliminierung von versicherungstechnischen Risiken

Der Mensch hat ausschließlich den Prozess des Underwritings durchgeführt. Daher war die Wahrscheinlichkeit, Fehler zu erhalten, sehr viel höher und es war auch ein zeitaufwändiger Prozess. KI-Technologien haben sich jedoch in diesen Versicherungsbereich eingearbeitet und den Prozess ohne manuellen Aufwand schnell und effizient gestaltet.

6. Affective Computing (emotionale KI)

Affective Computing, auch als Emotions-KI bekannt, wird verwendet, um Kunden besser zu verstehen und Entscheidungen entsprechend ihren mentalen / emotionalen Zuständen zu treffen. Es identifiziert, verarbeitet und simuliert menschliche Gefühle und Emotionen und verhält sich und antwortet darauf basierend. Diese Technologie prägt die Versicherungsbranche auf folgende Weise:

• Entdeckung eines Betruges: Die Sprachanalyse wird verwendet, um zu verstehen, ob ein Kunde beim Einreichen eines Anspruchs lügt. AI führt diese Analyse basierend auf verschiedenen früheren Datensätzen und Kundenverhalten durch.
• Intelligente Anrufverwaltung: Kunden, denen die Zeit ausgeht oder die wütend sind, werden an erfahrenere Call Agents verwiesen, um ihre Zufriedenheit sicherzustellen. 

Neue Anpassungen

Dieses sich ständig verändernde digitale Zeitalter setzt ständig neue Technologien ein. Ein weiteres wichtiges Element für das Verständnis der Branchentransformation ist daher das vergleichende Erlernen der vorhandenen und der neuen Techniken. 

Die unten erwähnte Tabelle enthält einige allgemeine Anwendungsfälle auf hoher Ebene, die von vielen Versicherungsunternehmen übernommen werden. Die verwendeten Abkürzungen sind:

• ML: Maschinelles lernen
• NLP: Verarbeitung natürlicher Sprache
• SVM: Support-Vektor-Maschinen

Zusammenfassung

Bisher muss der Blog Ihnen geholfen haben zu wissen, wie KI die Versicherungsbranche auf verschiedene Weise verändert. Sie können sich an diese Änderungen in Ihrem Geschäftsmodell anpassen, um im Wettbewerb die Nase vorn zu haben. Es ist jedoch erwähnenswert, dass die KI eines Versicherungsunternehmens über die üblichen Anwendungsfälle hinausgehen und als eine Möglichkeit angesehen werden kann, die Rolle von Datenbeständen zu erweitern. Es gibt viel zu gewinnen von der KI-ersten Welt für Versicherer und auch viel zu verlieren, wenn KI nicht angenommen und gut verstanden wird.

Quelle: https://www.mantralabsglobal.com/blog/6-ai-applications-that-are-transforming-insurance-now/