Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert momentan nahezu jede Branche – auch die Versicherungsbranche. KI bietet neue Möglichkeiten, Prozesse zu optimieren, Kund:innen besser zu bedienen und Kosten zu senken. Die Anwendungsmöglichkeiten sind enorm und haben ein außergewöhnliches Potenzial. Denn kaum eine andere Branche hat Zugang zu solch umfangreichen Datenmengen wie die Versicherungsbranche.
KI-Modelle und Anwendungsbeispiele
KI-gestützte Systeme können große Mengen an Daten analysieren, um Muster zu erkennen und präzise Vorhersagen zu treffen. Dies ermöglicht Versicherungsunternehmen, Risiken besser einzuschätzen und effizienter zu arbeiten. Die wichtigsten Aspekte dabei sind die Automatisierung von Routineaufgaben, die Verbesserung der Schadenbearbeitung und die Personalisierung von Versicherungsangeboten.
Maschinelles Lernen, Deep Learning oder Generative KI – die Wahl der Technologie hängt von der Art der Anwendung und den jeweiligen Anforderungen ab. Jedes Modell hat seine eigenen Stärken und Einsatzbereiche. Die richtige Kombination dieser Modelle ermöglicht es Unternehmen, eine Vielzahl von Herausforderungen effektiver zu bewältigen und fundiertere Entscheidungen zu treffen.
Schadenbearbeitung und Betrugserkennung
Eines der prominentesten Einsatzgebiete für KI in der Versicherungsbranche ist die Schadenbearbeitung. Durch den Einsatz von Machine-Learning-Algorithmen können z.B Versicher:innen Schadensmeldungen zum Teil automatisch prüfen und bearbeiten. Das maschinelle Lernen ist ein Bereich der Künstlichen Intelligenz, in dem es darum geht, Vorhersagen oder Entscheidungen auf der Grundlage früherer Daten zu treffen. Diese Systeme sind in der Lage, relevante Informationen aus Dokumenten, Bildern oder anderen Quellen zu extrahieren und darauf basierend Entscheidungen zu treffen. Dadurch kann der Schadenprozess erheblich beschleunigt und die Kundenzufriedenheit gesteigert werden.
Ein weiteres wichtiges Anwendungsfeld ist die Betrugserkennung. KI-Modelle erkennen ungewöhnliche Muster in Schadensmeldungen, die auf betrügerische Absichten hinweisen. Durch den Einsatz von Datenanalyse und maschinellem Lernen können Versicherer betrügerische Aktivitäten frühzeitig identifizieren und verhindern. Finanzielle Verluste werden so minimiert.
Risikobewertung und Prämienkalkulation
KI kann auch bei der Risikobewertung und der Kalkulation von Versicherungsprämien eine zentrale Rolle spielen. Durch die Analyse von historischen Daten und aktuellen Trends, erstellen KI-Modelle präzisere Risikoprofile. Dies kann es Versicherungsunternehmen ermöglichen, Prämien individueller und gerechter zu gestalten. Beispielsweise werden Telematik-Daten aus Fahrzeugen genutzt, um das Fahrverhalten von Versicherten zu analysieren und entsprechend Prämien anzupassen.
Kundenservice und Personalisierung
Im Bereich Kundenservice sorgt KI für eine deutliche Verbesserung der Interaktionen zwischen Kund:innen und der Versicherung. Chatbots und virtuelle Assistent:innen können rund um die Uhr Anfragen beantworten, Informationen bereitstellen und einfache Anliegen schnell klären. Diese Automatisierung führt zu einer höheren Effizienz und einer besseren Kundenerfahrung. Darüber hinaus ermöglicht KI auch die Personalisierung von Versicherungsprodukten. Durch die Analyse von Kundendaten können Versicherungsunternehmen maßgeschneidertere Angebote entwickeln, die den individuellen Bedürfnissen und Lebenssituationen der Kund:innen besser entsprechen. Dies fördert die Kundenbindung und erhöht die Zufriedenheit.
Herausforderungen bei der Implementierung von KI
Die Implementierung von KI bringt für Versicherungsunternehmen Vorteil, jedoch auch Herausforderungen mit sich. Beispielsweise ist der Datenschutz ein wichtiges Thema, da Versicherungen mit sensiblen Kundendaten arbeiten und sicherstellen müssen, dass diese vor Missbrauch geschützt sind. Zudem erfordert die Integration von KI in bestehende Systeme oft erhebliche Investitionen in Technologie und Schulung der Mitarbeiter:innen. Und auch die Qualität der Daten spielt eine große Rolle.
Fehlerhafte Daten
Die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von KI-Modellen hängt stark von der Qualität der zugrunde liegenden Daten ab. In der Fachsprache wird dies auch als „Garbage-in-Garbage-out“ bezeichnet. Wenn die Daten inkonsistent, veraltet oder ungenau sind, können die Vorhersagen und Entscheidungen der KI-Systeme fehlerhaft sein. Die Sammlung von Echtzeitdaten und die Erstellung der richtigen Rückkopplungsschleifen stellen sicher, dass das Modell auf dem neuesten Stand bleibt.
Beispielsweise könnte es fatale Folgen haben, wenn ein KI-Modell einer Kfz-Versicherung
mit falschen oder veralteten Daten arbeitet. In einem Worst-Case-Scenario würde ein Unfallwagen als Totalschaden bewertet werden, obwohl eine Reparatur wirtschaftlich gesehen die bessere Wahl wäre. Ein noch extremeres Beispiel wären Datenverzerrungen. Eine KI, die auf voreingenommene Daten trainiert wurde, könnte zu einer voreingenommenen Preisgestaltung für Policen oder zu einer ungerechtfertigten Ablehnung von Ansprüchen führen.
Faktor Mensch
Neben technischen Herausforderungen spielt auch der Faktor Mensch eine wesentliche Rolle. Die Einführung von KI-Technologien kann bei Mitarbeiter:innen Ängste und Widerstände hervorrufen. Es ist daher wichtig, sie frühzeitig in den Transformationsprozess einzubeziehen und ihnen die Vorteile der KI nahezubringen. Schulungen und Weiterbildungen tragen dazu bei, das Verständnis und die Akzeptanz für KI zu fördern.
Trotz aller Fortschritte in der KI-Forschung ist es wichtig, dass Menschen weiterhin die Kontrolle (und den Sachverstand) behalten und in den Entscheidungsprozess eingebunden sind, um ethische und moralische Aspekte zu berücksichtigen.
Fazit und Ausblick
Die Integration von KI in die Versicherungsbranche bietet zahlreiche Vorteile und birgt das Potenzial, die Art und Weise, wie Versicherungsunternehmen arbeiten, grundlegend zu verändern. Durch die Automatisierung von Prozessen, die Verbesserung der Schadenbearbeitung und die Personalisierung von Angeboten können Versicher:innen effizienter und kundenorientierter agieren. Allerdings sind auch Herausforderungen zu bewältigen. Versicherungsunternehmen müssen sicherstellen, dass sie über die notwendigen Ressourcen und Strategien verfügen, um diese Herausforderungen zu meistern.
In Zukunft wird die Bedeutung von KI in der Versicherungsbranche weiter zunehmen. Fortschritte in den Bereichen maschinelles Lernen, Datenanalyse und Natural Language Processing werden neue Anwendungsmöglichkeiten eröffnen und bestehende Prozesse weiter verbessern. Versicher:innen, die bereit sind, in KI zu investieren und sich den Herausforderungen zu stellen, werden in der Lage sein, ihre Wettbewerbsfähigkeit zu steigern und ihren Kund:innen innovative und maßgeschneiderte Lösungen anzubieten.
