Ein Gesicht sagt mehr als tausend Worte: Die Authentifizierung erfolgt in Zukunft nur über Merkmale des frontalen Kopfes.
Ein Gesicht sagt mehr als tausend Worte: Die Authentifizierung erfolgt in Zukunft nur über Merkmale des frontalen Kopfes.Quelle: © Volvo Group
Erschienen in Ausgabe 10-2018Unternehmen & Management

Licht ins Dunkel bringen

Von Data Mining zu Content Marketing über Lead-Generierung bis hin zu Smart Contracts. Was Versicherer heute beherrschen müssen? Eigentlich alles.

Von Jörg BollowVersicherungswirtschaft

Die Versicherungswirtschaft wird so stark von der Digitalisierung betroffen sein, wie kaum eine andere Branche“. Das prognostizierte ein Bericht von Price Waterhouse Coopers im Jahr 2016.  „Unsere Studie kommt zu dem Ergebnis, dass sich die Versicherungsindustrie dieser Herausforderung zunehmend bewusst wird – und dass sie bereit ist, ihr angestammtes Geschäftsmodell zu hinterfragen“, sagt Patrick Mäder, EMEA Insurance Consulting Leader bei PWC. Interessant ist, dass die meisten der befragten Versicherer damals der Auffassung waren, dass die Ursache dafür vor allem die veränderte Customer Journey („Kundenreise“) ist. 71 Prozent der Befragten nannten den veränderten Kaufentscheidungsprozess vom ersten Kontaktpunkt der Produkt- und Bedarfswahrnehmung bis zum Kauf und der Kundenwiedergewinnung als einen der wichtigsten Gründe. Das stimmt zweifellos. Als Indikator dafür könnte zum Beispiel Coya, ein Berliner Startup aus dem InsureTech-Bereich, dienen.  „Versicherung ohne Papierkram“ heißt es bei Coya. Eine Studie der Boston Consulting Group ging letztes Jahr noch tiefer ins Detail. Das Ergebnis: viele Versicherer sehen auch erhebliches Potenzial in der Automatisierung von Prozessen. Machine Learning (maschinelle Lernverfahren) und Customer Intelligence verbessern die Genauigkeit von Risikomodellen, lassen effektiveres Marketing zu und entlasten den Service.
Obgleich die digitale Transformation nun schon einige Jahre andauert, herrscht nach wie vor Unsicherheit. Die nächsten großen Themen stehen schon vor der Tür. Neben Service-Bots sind dies sprachbasierte Dialogsysteme. Diese stellen eine Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine (PC, Smartphone, Heimassistent oder Auto) dar, wobei die Maschine durch menschliche Sprache bedient wird.

Wer bei Google nicht oben steht, existiert nicht

Blickt man über Branchengrenzen hinweg, so wird deutlich, dass alle Prozessstufen auf Dauer betroffen sind. Das beginnt im Marketing. Nur noch 35 Prozent aller Versicherungsnehmer wenden sich direkt an einen Versicherer, wenn sie eine neue Police suchen, so die PWC-Studie. Wie sieht der Return on Investment aus, wenn man den indirekten Vertrieb mit dem stationären POS vergleicht? Zweifellos kostet indirekter Vertrieb ein Stück Kundenbindung. Eine mögliche Antwort auf diese Herausforderung kann Data Mining liefern. Es erlaubt nicht nur die effizientere Aussteuerung von Werbemitteln, sondern ermöglicht auch deren Personalisierung. Das beginnt bei ganz einfachen Daten wie dem aktuellen Wetter oder dem Nutzerverhalten auf einer Website. Auch anonyme Targeting-Modelle erreichen inzwischen eine hohe Genauigkeit. So ist zum Beispiel ein sehr großer Mobilfunk-Carrier in der Lage, Pendler zu identifizieren. Die Anonymisierung geschieht direkt bei der Datenerhebung und ist TÜV-zertifiziert. Der Werbungtreibende – also die Versicherung – bildet Archetypen von Nutzern und spricht diese „persönlich“ an. Content Marketing ist das zweite große Buzzword. Hier können Versicherer den Unterschied machen, indem sie innovative Produkte anbieten, über die sich Kunden informieren wollen. Außerdem können sie zum Beispiel unter Zuhilfenahme von Social-Media-Analyse-Tools herausfinden, was die Menschen gerade interessiert.
In der Lead-Generierung allein wohnt schon ein gewaltiges Potenzial, aber auch große Herausforderungen, man denke etwa an die hybride Antragstellung mittels Web-Frontend und App. So stellen sich die Suchmaschinenoptimierer dieser Tage die Frage, wie man Inhalte so aufbereitet, dass sie für die Sprachsysteme von Google oder Amazon am besten funktionieren. Klar ist bisher nur: Wer nicht unter den ersten drei vorgelesenen Ergebnissen landet, ist auf den smarten Lautsprechern schlicht nicht existent. Beide arbeiten mit Künstlicher Intelligenz (KI). Die Herausforderung an dieser Stelle ist also nicht unbedingt, selbst mit Machine Learning zu experimentieren, sondern die Daten so aufzubereiten, dass die Maschinen im Netz damit umgehen können.
Beim Sprachassistenten Alexa geht bisher das meiste über die kleinen Zusatzprogramme, die sogenannten „Skills“. Hier ist es nicht ganz einfach, einen Mehrwert zu finden, der die Nutzer überzeugt. Ein großer Versicherer aus dem süddeutschen Raum drehte den Spieß um und suchte nach einer Idee, wie man die KI für interne Prozesse nutzen konnte. Und man fand das Anwendungsfeld bei den Hausbesuchern der Vertriebsmitarbeiter. Diese werden nach dem Besuch von einem vollautomatischen Dialogsystem befragt und können während der Fahrt die Ereignisse sowie mögliche Nachuntersuchungen und Verlaufskontrollen freihändig diktieren. Das Spannende ist, dass die Daten dann auch in standardisierter Form dem ganzen Unternehmen zur Verfügung stehen. So lassen sich direkt weitere Prozessschritte anstoßen oder auch große Business-Intelligence-Analysen starten.
Die meisten KI-Experten sind sich heute darin einig, dass digitale Roboter, die strukturierte Geschäftsprozesse und Routineaktivitäten vollständig autonom steuern und vollautomatisiert abwickeln können, die größten Hebel sind, wie man KI im Unternehmen einsetzen kann. Das beginnt schon bei der Antragstellung. Die digitale Authentifizierung über Gesichtserkennung ist nur ein Beispiel.  Die Versicherungswirtschaft hat in der Dunkelverarbeitung viel Erfahrung in der Automatisierung gesammelt. Diese Erfahrung gilt es zu nutzen, denn durch die KI wird sich das Anwendungsfeld für Automatisierung deutlich erweitern. Gleichzeitig aber ist „Licht ins Dunkel“ zu bringen, denn weder Kunden noch Gesellschaft werden auf Dauer Intransparenz akzeptieren. Erst Ende August stellte das Handelsblatt die „Diskriminierende KI“ an den Pranger. In einem Test bestellte ein britischer Journalist das gleiche Versicherungsprodukt einmal für den Vornamen Mohammed und einmal für John. Letzterer sollte nur eine halb so hohe Prämie bezahlen. Ein großer Vorteil der KI liegt in der Mustererkennung. Diese kann über riesige Mengen von Datensätzen hinweg erfolgen. Zeigen sich Verhaltensmuster, dann liegt die Wahrscheinlichkeit nahe, dass andere Nutzer mit ähnlichen Merkmalen auch ähnliches Verhalten an den Tag legen. Man spricht von statistischen Zwillingen. Und diese Zwillinge gleichen sich eben nicht in festgelegten Merkmalen sondern die intelligente Software sucht selbst, welches Merkmal sozusagen „gruppenbildend“ ist. Das versetzt den Versicherer in die Lage, von einer reaktiven Position in eine aktive zu wechseln. Das System kann per Wahrscheinlichkeitsrechnung vorhersehen, ob der Kunde eventuell einen neuen oder anderen Tarif benötigt.

Blockchain ist nicht sicherer, aber transparenter

Der Datenaustausch zwischen Versicherung und Kunden wird zunehmend digitaler, nicht nur im Vertragswesen, sondern auch in der Schadenregulierung. 20 Prozent aller Italiener verfügen bereits über ein Auto mit einem Telematik-System. Letzteres sendet permanent Daten an die Hersteller und erlaubt so die Vorhersage von Wartungsbedarf oder das Erkennen eines Unfalls. Das daraus resultierende Versicherungsmodell „Pay as you drive“ ist heute für die Versicherungswirtschaft ein angsteinflößender Begriff, denn es führt zu Rosinenpicken. Die Querfinanzierung zwischen „überversicherten“ vorsichtigen Fahrern und teuren „Draufgängern“ funktioniert dann immer weniger. Andererseits winken den „Early-Adopters“, gewaltige Marketingvorteile. Hier droht Disruption, denn es entbrennt gerade ein Dreikampf um die Daten: Die Händler wollen sie haben, die Hersteller sowieso und die Versicherer eben auch. Hersteller werden die Versicherer als Partner bevorzugen, mit denen man ein Kooperationsmodell findet oder die ihnen die Daten tatsächlich abkaufen. Und es geht nicht nur um den Tarif. Durch die digitale Übertragung von Fahrdaten kann die Fallbearbeitung beschleunigt werden. Die Daten kommen digital ins Unternehmen und bei einfacheren Fällen kann sogar eine autonome Software entscheiden, ob die Regulierung direkt ausgelöst wird, oder ob der Fall an einen menschlichen Sachbearbeiter weitergeleitet werden muss. Diese Form der automatischen Kundensegmentierung zieht sich durch das ganze Unternehmen. Kundenanfragen mit einfachen Anliegen werden schneller bearbeitet und hinterlassen zufriedenere Kunden. Für die komplexen Fälle hat der Sachbearbeiter auf einmal mehr Zeit. Und ganz nebenbei werden auch hier Muster erkannt, etwa bei potenziellem Versicherungsbetrug. 
Die Erkennung und Vermeidung von Betrug sowie das Sparen von Prozesskosten sind auch die beiden wichtigsten Kriterien, wenn man aktuell über die Blockchain (englisch für Blockkette) diskutiert. Die Blockchain ist nichts anderes als ein digitaler und dezentraler Speicherort, in dem Transaktionen ohne Zwischenhändler erfasst werden. Weil die Kopien der Datenbank sich gegenseitig kontrollieren, ist eine Manipulation sehr schwierig. Hinterlegt man nun Vertragsdaten oder Transaktionsbeschreibungen in der Blockchain, so sind diese in einem fälschungssicheren Register hinterlegt. Das macht die Prozesse selbst zwar nicht sicherer, aber transparenter. Der wichtigste Anwendungsbereich der Technologie ist Smart Contracting. Die „schlauen Verträge“ lassen sich sehr tief ausdefinieren, bis hin zu individuellen Bedingungen. Es können Umfeld-Parameter eingebaut werden, wie zum Beispiel Währungsschwankungen, die einen Einfluss auf die Prämie haben.  Daraus ergibt sich, dass Vermittler ein stückweit überflüssig werden. Das Vertrauen soll aus dem System selbst entstehen. Und hier wittern die Berater ebenfalls große Effizienzsteigerungen. Aber es gibt auch eine Kehrseite der Medaille. Theoretisch ist der Versicherer selbst ja Mittelsmann. Gruppen könnten sich selbst versichern, in dem sie zum Beispiel einen Fonds bilden. Einen Vermittler braucht es nicht, nur sichere Software.

Diese Hausaufgaben stehen an

Für die Versicherer steht dieser Tage viel auf dem Spiel. Es ist höchste Zeit, die Digitalisierung im Unternehmen weiter zu beschleunigen. Neben Experimenten und Testballons geht es dabei um eine umfassende Veränderung der betrieblichen Prozesse. Das beginnt bei einer substanziell ausgerichteten Strategie. Sollte dem Vorstand digitales Know-how fehlen, wären hier unbedingt entsprechende Experten hinzuzuziehen. Zweitens muss auch ein traditioneller Betrieb, wie ein Versicherer, deutlich schneller werden. Dabei helfen die Automatisierung interner Prozesse und der Aufbau agiler, abteilungsübergreifender Teams. Drittens braucht es eine erweiterte Expertise im Datenmanagement. Versicherer sind traditionell stark in Analyse und Statistik. Gleichzeitig gibt es sehr hohe Sicherheitsanforderungen, die Experimente mit Big Data schwierig machen. Diesen Spagat kann man meistern, wenn man zunächst in einer Testumgebung operiert, die keinen direkten Bezug zum Alltagsgeschäft hat. Mehrere externe Dienstleister bieten solche Daten-Labore an.
Viertens benötigt man eine gute Datendurchlässigkeit im Unternehmen. Die Künstliche Intelligenz kann dann am besten arbeiten, wenn aus allen Unternehmensbereichen Daten zugeführt werden. Hierzu sind strukturierte Daten unverzichtbar. Alle eingehenden Daten sollten einem Mindestmaß an Standardformatierung und -sortierung folgen. Am besten, man beginnt einen solchen Prozess bei den Stammdaten. Eine Optimierung der Datenbasis lässt sich dann schnell anhand von geringeren Fehlerquoten, zum Beispiel im E-Mail-Marketing, ablesen. Und fünftens braucht es Mut. Die digitale Transformation ist ein langer und steiniger Weg.