Die Versicherungsbranche, die für ihren jahrhundertelangen Widerstand gegen Veränderungen bekannt ist, erlebt derzeit eine digitale Revolution. Es sind fortschrittliche Algorithmen für maschinelles Lernen entstanden. Versicherer nutzen diese Tools, um riesige Datenmengen zu verwalten, die Risikobewertung zu verbessern und maßgeschneiderte Premium-Preise zu ermöglichen. Gleichzeitig verbindet KI im Versicherungswesen im Backend Antragsteller auf effiziente Weise mit Spediteuren, was zu einer deutlichen Reduzierung von Fehlern führt.

Sowohl Versicherer als auch Antragsteller werden von diesem rasanten Wandel starke Auswirkungen haben. Artificial Intelligence (KI) ist Vorreiter in der Versicherungsbranche. Lassen Sie uns die Entwicklung untersuchen, die in den kommenden Jahren eintreten könnte.

Ein Blick in die Zukunft der generativen KI im Versicherungswesen

Möchten Sie die Zukunft der Versicherung sehen? Erleben Sie es mit den Augen von Scott, einem Kunden im Jahr 2030. Sein digitaler persönlicher Assistent bestellt ihm ein Fahrzeug mit Selbstfahrfunktionen für ein Meeting quer durch die Stadt. Bei seiner Ankunft beschließt Scott, dass er fahren möchte und versetzt das Auto in den „aktiven“ Modus. Sein persönlicher Assistent plant eine Route und teilt sie mit seinem Mobilitätsversicherer, der schnell mit einer alternativen, sichereren Route reagiert und seine monatliche Prämie entsprechend anpasst. Auch Scotts Lebensversicherungspolice, deren Preise jetzt auf „Pay-as-you-live“-Basis basieren, passt sich an seine Aktivitäten an.

Als Scott parkt, stößt sein Auto gegen ein Schild. Die interne Diagnose des Fahrzeugs beurteilt den Schaden und Scott macht Fotos für die Schadensmeldung. Als er zurückkommt, ist der Anspruch genehmigt und eine Reaktionsdrohne wird zur Inspektion entsandt. Dieses integrierte Benutzererlebnis stellt die Zukunft der Versicherung dar, angetrieben durch fortschrittliche Technologien wie KI und Deep Learning, und verändert die Branche von „Erkennen und Reparieren“ zu „Vorhersagen und Vorbeugen“. Mit diesen Fortschritten wird sich das Versicherungswesen rasant weiterentwickeln, die Entscheidungsfindung verbessern, die Kosten senken und das Kundenerlebnis optimieren.

Wie wird KI in der Versicherungsbranche implementiert?

1. Risikobewertung für Underwriter

Im Laufe der Geschichte haben sich Versicherungsversicherer bei der Beurteilung des Kundenrisikos auf die von Antragstellern bereitgestellten Informationen verlassen. Dieser Ansatz stellt jedoch erhebliche Herausforderungen dar, da Antragsteller versehentlich oder absichtlich ungenaue Informationen bereitstellen können, was die Zuverlässigkeit der Risikobewertungen beeinträchtigen könnte.

Um diese Herausforderung zu meistern, wenden sich Versicherer an Automatisiertes Versicherungs-UnderwritingDabei wird maschinelles Lernen, insbesondere Natural Language Understanding (NLU), genutzt, um vielfältigere Informationsquellen wie Yelp-Rezensionen, Social-Media-Beiträge und SEC-Einreichungen zu erkunden. Durch die Nutzung von NLU können Versicherer relevante Daten für eine detailliertere Bewertung der mit dem Versicherungsträger verbundenen Risiken sammeln.

Andy Breen, Senior Vice President der Argo Group, unterstreicht die transformative Kraft von NLU: „Mit NLU wird unsere Fähigkeit, Textdatenquellen zu analysieren und hochrelevante Informationen zu extrahieren, erheblich verbessert. Wir können jetzt auf Informationsreservoirs zugreifen und diese nutzen, die zuvor unzugänglich oder schwer zu interpretieren waren.“

SofyaPogreb, COO bei Next Insurance, betont die Bedeutung personalisierter Expositionsmodelle in einer Branche, in der Versicherungsunternehmen oft mehr durch die Preisgestaltung als durch ihre Produkte unterschieden werden. Pogreb erklärt, dass Versicherer durch den Einsatz personalisierter Risikomodelle die Risikobewertung verbessern und so individuellere Prämien für die Kunden erzielen können.

Traditionell bietet die Versicherungsbranche standardisierte Policen an, was zu undifferenzierten Produkten führt, bei denen verschiedene Unternehmen den gleichen Versicherungsschutz erhalten. Pogreb argumentiert, dass mit zunehmenden Möglichkeiten des automatisierten Datenverbrauchs auch die Individualisierung von Versicherungsprodukten zunehmen wird. Dieser Wandel hin zur Individualisierung kommt den Kunden zugute, da sie nur für den Versicherungsschutz zahlen, den sie wirklich benötigen.

• Entdeckung eines Betruges

Die Betrugserkennung ist für Versicherungsunternehmen ein wichtiges Anliegen, und KI in der Versicherungsbranche dient als wichtiges Instrument zur Bekämpfung irreführender Ansprüche.

Shift Technology, ein französisches KI-Startup, integriert maschinelles Lernen in seine Betrugspräventionsdienste und verarbeitet über 77 Millionen Ansprüche mit einer Genauigkeitsrate von 75 % bei der Erkennung betrügerischer Ansprüche. Diese Algorithmen liefern detaillierte Informationen zu verdächtigen Schadensfällen, bieten mögliche Haftungs- und Reparaturkostenabschätzungen an und schlagen Maßnahmen zum Schutz vor Betrug vor.

Während sich maschinelles Lernen bei der Identifizierung potenzieller Betrugsfälle auszeichnet, betont AreielWolanow, Geschäftsführer von Finserv Experts, die anhaltende Bedeutung der vom Menschen gesteuerten Datenwissenschaft bei dieser Aufgabe. Während sich professionelle Kriminelle an branchenführende Betrugsindikatoren anpassen, müssen menschliche Datenwissenschaftler ihre Analysen kontinuierlich wiederholen, während sich Algorithmen für maschinelles Lernen auf der Grundlage beobachtbarer Datenänderungen autonom anpassen.

• Reduzierung menschlicher Fehler

Die Vertriebskette in der Versicherungsbranche ist komplex und anfällig für menschliches Versagen, was zu Ineffizienzen und Verzögerungen führt. Andy Breen hebt hervor, wie KI-Algorithmen das Fehlervolumen reduzieren und die Datenübertragung rationalisieren und so die Prozessgenauigkeit und -effizienz verbessern können.

PrimaFelicitas ist ein bekannter Name auf dem Markt und bedient Verbraucher weltweit mit der Bereitstellung von Projekten, die auf Web 3.0-Technologien basieren, wie z KI, maschinelles Lernen, IoT und Blockchain. Unser Expertenteam unterstützt Sie bei der Umsetzung Ihrer großartigen Ideen innovative Lösungen.

SofyaPogreb betont die Bedeutung verbesserter Daten, um die Kluft zwischen dem Versicherten und dem Versicherer zu überbrücken. Mit genaueren Bewertungen können Versicherer bessere Produkte formulieren und sicherstellen, dass Kunden nur für das zahlen, was sie wirklich benötigen.

• Verbesserter Kundenservice

Im Versicherungssektor ist es für die Kundenbindung von entscheidender Bedeutung, einem guten Kundenservice Priorität einzuräumen. KI-Chatbots unterstützen Kunden rund um die Uhr, führen sie durch Fragen und lösen Probleme schnell. Während bei komplexeren Anliegen immer noch ein menschliches Eingreifen erforderlich ist, reichen KI-Chatbots für die meisten Anfragen aus.

• Optimieren Sie die Schadensbearbeitung 

KI-Tools in der Schadenbearbeitung optimieren den Bewertungsprozess, indem sie potenzielle Kosten vorhersagen und Details aus verschiedenen Quellen prüfen. Dies ermöglicht schnelle und genaue Schadensgenehmigungsverfahren, was sowohl den Versicherern als auch den Kunden zugute kommt.

Die Verbrauchervorteile von KI im Versicherungswesen

Die KI-Implementierung in der Versicherungsbranche bringt klare Vorteile für Kunden. Es verbessert die Individualisierung von Plänen, minimiert menschliche Fehler im Antragsprozess, erweitert die Kundendienstoptionen und verbessert die Effizienz bei Verfahren zur Antragsgenehmigung, um letztendlich sicherzustellen, dass Kunden das bekommen, was sie brauchen.

Ein Blick in die Zukunft der Versicherung

Vor etwas mehr als einem Jahrzehnt wäre es nahezu unmöglich gewesen, den allgegenwärtigen Einfluss von KI in der Versicherungsbranche vorherzusagen. Wenn wir nach vorne blicken, ist es vernünftig, mit der Entstehung ausgefeilterer KI-Modelle zu rechnen. Diese Fortschritte können einige aktuelle Bedenken lindern oder neue Komplexitäten mit sich bringen.

Führungskräfte der Versicherungsbranche, die sich in der Zwischenzeit dafür einsetzen, das Potenzial der KI zu nutzen, müssen wachsam bleiben. Um potenzielle Finanz- und Reputationsrisiken, die mit einer verschärften regulatorischen Kontrolle einhergehen, zu mindern, ist es wichtig, über sich entwickelnde Regulierungsrichtlinien informiert zu bleiben und Best Practices umzusetzen. BPO-Dienstleistungen für Versicherungen kann auch eine entscheidende Rolle bei der Rationalisierung von Abläufen und der Optimierung von Ressourcen spielen, um sich effektiv an diese Veränderungen anzupassen.

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