KI wurde als ein Zukunfts-Thema angesiedelt, das in der Lage ist, den Wandel voranzutreiben, viel mehr in einer Versicherung. Wo früher strenge Kontrollen und systematische Vorkehrungen erforderlich waren, nutzt die Branche heute KI zur Kostenrationalisierung, Präzisionsverbesserung und Kundenzufriedenheit. Mit automatisierter Schadenbearbeitung, fortschrittlicher Betrugserkennung und der Bereitstellung personalisierter Kundenerfahrungen wird KI in Versicherungsbranche den täglichen Aktivitäten der Versicherer eine neue Bedeutung verleihen.
In dieser Sitzung werden einige neue, innovative Anwendungen von KI in Versicherungsbranche vorgestellt, mit Details zu den Anwendungen in der gesamten Branche, einige davon in Deutschland, und den Erfolgsbedingungen in einem technologiegesteuerten Umfeld.
Warum AI für die Versicherungsbranche wichtig ist
KI wird genutzt, um quasi jede Phase der Versicherungsoperation zu rationalisieren. Nach Angaben von McKinsey kann die Versicherungsbranche mithilfe von KI einen Wert bis hin zu 1,1 Billionen Dollar generieren. Dennoch, widrigerweise, trotz der weitverbreiteten Anwendung von KI – fast 80 % aller Versicherer benutzen die KI auf irgendeine Weise -, eine Rückkehr zum Investment sehen viele nicht.
Bearbeitung von Ansprüchen: Schneller, intelligenter und präziser
Die Bearbeitung von Schadensfällen ist einer der zeitaufwändigsten Bereiche im Versicherungswesen. Kunden warten oft Tage oder Wochen auf Entscheidungen und Auszahlungen. KI ändert das komplett.
Beispiel aus der realen Welt: Die 3-Sekunden-Schadensregulierung von Lemonade
Im Jahr 2021 machte der in New York ansässige Versicherer Lemonade Schlagzeilen, indem er mehr als ein Drittel seiner Schäden in nur 3 Sekunden abwickelte – ohne menschliches Zutun. Das ist die Macht der KI in Aktion.
Ein anderer großer US-amerikanischer Reiseversicherer hat 57 % seiner 400.000 jährlichen Schadensfälle automatisiert und damit die Bearbeitungszeit von Wochen auf Minuten verkürzt.
Deutsche Innovation: Allianz und fotobasierte Schadensschätzung
Ein deutsches Unternehmen, die Allianz, soll ein Tool entwickelt haben, das mithilfe von KI Schadensbilder analysiert und die Reparaturkosten im Handumdrehen schätzt, wobei es sich auf Millionen früherer Schäden bezieht. Dadurch werden menschliche Fehler nahezu ausgeschlossen, was das Vertrauen der Kunden stärkt.
Hauptvorteil: Geringere Leckage von Ansprüchen
Mit Hilfe von KI kann die Zahl der ungerechtfertigten Zahlungen aufgrund von manuellen Fehlern um etwa 30 % gesenkt werden, was sich in einer Verbesserung des Endergebnisses niederschlägt und den menschlichen Schadenregulierern die Möglichkeit gibt, sich um komplizierte Angelegenheiten zu kümmern.
Underwriting: Risikobewertung in Echtzeit
Das traditionelle Underwriting beruht auf historischen Daten und standardisierten Kriterien. KI erweitert dies zu einer Echtzeit-Risikomodellierung unter Verwendung großer und vielfältiger Datenquellen wie Kreditscores, Telematik, Wearables und soziale Medien.
Intelligentere, stärker personalisierte Versicherungsprodukte
KI ermöglicht eine dynamische Preisgestaltung auf der Grundlage individueller Risikoprofile. Zum Beispiel:
- Zurich Insurance meldete eine 90-prozentige Verbesserung der Genauigkeit der Risikobewertung nach der Einführung von KI-Tools.
- Die HUK-COBURG in Deutschland nutzt Telematik, um eine nutzungsabhängige Kfz-Versicherung anzubieten, die sichere Fahrer mit niedrigeren Prämien belohnt.
Damit vollzieht sich ein Wandel von der „Einheitsgröße“ hin zu maßgeschneiderten Versicherungspolicen, die fairer und für die Kunden attraktiver sind.
Kundenerfahrung: Vom reaktiven zum proaktiven Service
Künstliche Intelligenz verändert die Möglichkeiten von Versicherungsanbietern, bessere und persönlichere Verbindungen mit Versicherungskunden zu entwickeln. Solche Beispiele für KI-basierte Chatbots werden rund um die Uhr Unterstützung bieten, was bedeutet, dass Fragen zu Versicherungsschutz, Schadensfällen, Erneuerungsmöglichkeiten usw. sofort beantwortet werden.
Personalisierung in großem Maßstab
KI kann Kundendaten nutzen:
- Rechtzeitiges Versenden von Verlängerungserinnerungen
- Empfehlen Sie maßgeschneiderte Versicherungsprodukte.
- Proaktive Risikotipps anbieten (z. B. Sturmwarnungen)
Diese Art von hyper-personalisiertem Engagement schafft Loyalität in einer Branche, in der über 30 % der Kunden unzufrieden sind, meist aufgrund von langsamen Ansprüchen und schlechter Kommunikation.
Ein typisches Beispiel: ERGO-Gruppe Deutschland
Die deutsche ERGO-Gruppe nutzt KI, um Chatbots und digitale Assistenten zu betreiben, den Kundenservice zu verbessern und die Belastung der Callcenter zu verringern. Das Unternehmen setzt KI auch zur Analyse des Kundenverhaltens ein, um eine bessere Produktausrichtung zu ermöglichen.
Aufdeckung von Betrug: Verluste stoppen, bevor sie eintreten
Betrug kostet die Versicherungsbranche weltweit jährlich schätzungsweise 80 Milliarden Dollar. KI hilft den Versicherern bei der Bekämpfung von Betrug, indem sie verdächtige Muster in Echtzeit erkennt.
Wie es funktioniert
KI-Algorithmen können anzeigen:
- Ungewöhnliche Schadensbeträge
- Wiederholte Verhaltensweisen in verschiedenen Policen
- Sprachbetonte Anrufe in Schadensfällen
Deutsches Beispiel: Deutsche Familienversicherung
Der deutsche Versicherer setzt ein KI-System zur Prüfung von Kranken- und Sachschäden ein, um Anomalien zu erkennen, die menschliche Schadensregulierer normalerweise übersehen würden. Einige Experten sind der Meinung, dass mit KI viel getan werden kann, um betrugsbedingte Verluste um bis zu 40 % zu senken.
Geschwindigkeit und Flexibilität durch Low-Code-Plattformen
Low-Code- und No-Code-Plattformen ermöglichen es Versicherern, KI-Anwendungen schnell zu entwickeln und einzusetzen – ohne lange Softwareentwicklung szyklen abzuwarten.
Befähigung von nichttechnischem Personal
Diese Plattformen ermöglichen es „Bürgerentwicklern“ (Mitarbeitern ohne Programmierkenntnisse), Tools zur Lösung von Geschäftsproblemen zu entwickeln. Mit eingebauter Compliance und Sicherheit halten sie die strengen Standards ein, die bei Finanzdienstleistungen erforderlich sind.
Das Beispiel von Munich Re
Die deutsche Münchener Rück nutzt Low-Code-Plattformen, um Produktinnovationen zu beschleunigen und neue Lösungen als Reaktion auf veränderte Marktbedürfnisse oder aufsichtsrechtliche Aktualisierungen schnell zu testen.
Zu überwindende Herausforderungen: Datensilos, Kultur und Strategie
Obwohl das Potenzial von KI enorm ist, kämpfen viele Versicherer mit Altsystemen, fragmentierten Daten und einer widerständigen Kultur. Damit KI effektiv arbeiten kann, braucht sie Zugang zu sauberen, vernetzten Daten – was oft nicht der Fall ist.
Der menschliche Faktor
Erfolg mit KI ist nicht nur eine Frage der Algorithmen – es geht auch um Führung. Das brauchen Versicherer:
- Eine klare digitale Strategie
- Einbindung der Führungskräfte und Anpassung der Organisation
- Fortlaufende Schulungen zur Unterstützung der Teams bei der Anpassung an KI-Tools
Der deutsche Ansatz: Ausbildung und Transformation
Unternehmen wie ERGO und Allianz sind in Deutschland führend, indem sie in die Weiterbildung ihrer Mitarbeiter investieren und funktionsübergreifende KI-Teams bilden, die IT-, Compliance- und Kundenerfahrungsspezialisten umfassen.
Die Zukunft der KI in Versicherungswesen
Der Markt für künstliche Intelligenz in Versicherungswesen wird bis 2034 voraussichtlich mehr als 14 Mrd. USD betragen, wobei frühe Anwender bereits Vorteile wie z. B:
- 48%ige Steigerung des Net Promoter Score (NPS)
- 14%ige Steigerung der Kundenbindung
- Bis zu 50 % Steigerung der Produktivität der Einsteller
Um jedoch an der Spitze zu bleiben, müssen die Versicherer von der Erprobung von KI-Tools dazu übergehen, KI in ihre gesamte Geschäftstätigkeit einzubinden.
Abschließende Überlegungen: KI als strategischer Imperativ
KI in Versicherungswesen branche ist nicht länger ein „Nice-to-have“, sondern ein strategischer Imperativ. Unternehmen, die KI in ihren zentralen Abläufen, ihrer Kultur und ihrer Kundenerfahrung einsetzen, werden die nächste Innovation vorantreiben.
Es ist wichtig, KI nicht länger als eine reine Technologie-Initiative zu sehen, sondern als eine Möglichkeit, Dinge im Sinne der Wertschöpfung und -erbringung grundlegend anders zu machen. Die Führungskräfte von Versicherungsunternehmen in Deutschland und anderen Teilen der Welt wissen, dass die Frage nicht mehr lautet, ob KI die Branche verändern wird, sondern wer die Branche bestimmen wird.
FAQs
Was ist KI in Versicherungswesen?
„KI in Versicherungswesen“ bezieht sich auf den Einsatz von Technologien der künstlichen Intelligenz zur Automatisierung und Verbesserung von Kernprozessen, einschließlich Underwriting, Schadenbearbeitung, Betrugserkennung und Kundenservice.
Wie wird KI bei der Schadenbearbeitung eingesetzt?
Durch den Einsatz von KI werden die Prüfung von Dokumenten, die Schätzung von Schäden und sogar die Genehmigung von Ansprüchen nun automatisiert und innerhalb von Minuten oder sogar Sekunden abgewickelt, während dies früher Tage oder sogar Wochen gedauert hat.
Ist KI in der Lage, Versicherungsbetrug aufzuspüren?
In der Tat. KI-Tools helfen dabei, Versicherungsbetrug zu verhindern und zu minimieren, indem sie abnormale Trends, Sprachvariationen und Daten erkennen und potenziell betrügerische Verhaltensweisen aufdecken.
Gibt es Live-Beispiele für KI im Versicherungswesen in Deutschland?
In Deutschland, wo der Versicherungsmarkt sehr gut entwickelt ist, gibt es starke Belege für diesen Einsatz: Derzeit setzen Allianz, HUK-COBURG, ERGO Group und Munich Re KI ein, um die Effizienz der Abläufe zu steigern, das Kundenerlebnis zu verbessern und Betrug zu verhindern.
