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Märkte & Vertrieb

Wie KI das Versicherungsgeschäft umkrempelt

Von Stefan Geipel und Milena RottensteinerTagesaktuelle Informationen und Neuigkeiten aus der Versicherungsbranche. Alle Nachrichten des Tagesreports auch als Newsletter abonnierbar.
Im Versicherungsbereich bietet KI die Chance, zunehmend komplexe Prozesse zu automatisieren und somit Kosten und Zeit einzusparen sowie weitaus größere Datenmengen in Entscheidungsfindungen einfließen zu lassen und schlussendlich Präzision und Qualität zu erhöhen. Gleichzeitig stellt die Implementierung von KI-basierten Systemen traditionelle Versicherer vor immense Herausforderungen und senkt so insgesamt die Eintrittsbarrieren für schnellere und Technologie-getriebene Unternehmen in den Versicherungsmarkt. 

Vor diesem Hintergrund ist auf die Frage zu fokussieren, welche Chancen KI zur Optimierung von Prozessen entlang der Versicherungs-Wertschöpfungskette sowie zur Verbesserung der Kundeninteraktion bietet. Zum anderen ist die Frage zu beantworten, inwiefern diese Chancen technologie-getriebenen Unternehmen die Möglichkeit bietet das Geschäftsmodell von traditionellen Versicherungsunternehmen ernsthaft zu bedrohen.

 

Entlang der gesamten Versicherungswertschöpfungskette – von der Produktentwicklung und dem Underwriting, über Vertrieb und Service, bis hin zur Schadenabwicklung – entfalten sich Use Cases bei denen der Einsatz von KI-Verfahren Output und Effizienz verbessern kann. Hierbei ist der Einsatz von KI dann Mehrwert stiftend, wenn für eine Entscheidungsfindung nach Zusammenhängen in großen Datenmengen gesucht wird, und die möglichen Komponenten dieser Entscheidungsfindung noch nicht gänzlich bekannt sind. Oft laufen diese Entscheidungsfindungen auf die Erstellung von Scores für verschiedene Problemebenen hinaus, die mit KI simultan gelöst werden können. Ein Beispiel hierfür ist die Optimierung und Steuerung von Workflows: Im Routing von Geschäftsvorfällen (GeVos) lassen sich zum Beispiel mithilfe von KI mit verbesserter Präzision aus allen neu eingehenden GeVos solche vorauswählen, die automatisiert durchlaufen können, und direkt automatisiert erste Arbeitsschritte einleiten; eine der zu lösenden Problemebenen (Scores) kann dabei z.B. das zugrunde liegende Betrugsrisiko sein. 

Weitere Use Cases zur Erhöhung von Prozesseffizienz und –effektivität sehen Sie in Abbildung 1. Neben klaren Potenzialen zur Steigerung der Prozesseffizienz und –effektivität bietet KI die Möglichkeit die Interaktion von Versicherer und Kunden zu automatisieren, der schon allein in der Natur der menschlichen Kommunikation und der Vielfalt an Bedarfen eine große Komplexität innewohnt. Hier kann KI auch bei „einfachen“ Use Cases, wie der automatisierten Erklärung von Versicherungsfachbegriffen, deutliche Qualitätsgewinne erzeugen. KI-Agenten sind z.B. in der Lage auf der Basis von ‚Natural language processing‘ flexibel auf Fragen, 
 Rechtschreibfehler und andere Sonderfälle einzugehen oder auch an der Art der Text- oder Spracheingabe den Gemütszustand des Kunden zu erfassen und entsprechend ihre Antworten zu individualisieren. Insgesamt bietet Künstliche Intelligenz das Potenzial, dem Kunden ein weniger „starres“, einfacheres und schnelleres digitales Erlebnis entlang der gesamten Kundenreise zu bieten. Exemplarische Use Cases sehen Sie in Abbildung 2.

Zusammenfassend zeigt schon allein die schiere Anzahl möglicher Einsatzgebiete für KI das Potenzial der Verfahren. Diesem Potenzial stehen allerdings technische und organisatorische Voraussetzungen entgegen, die Versicherer dazu zwingen, an ihren Grundfesten zu rütteln: IT-Systeme müssen flexibilisiert, Daten aggregiert und verfügbar gemacht werden, neue Skills müssen eingekauft oder geschult werden. Hiermit eröffnet sich ein Wettlauf gegen die Zeit. Die Schlussfolgerung, dass Technologien wie KI neuen Wettbewerbern einen einfacheren Markteintritt ermöglichen und starren und langsamen Versicherern das Ende bereiten könnten, liegt nicht fern. Laut der im Juni 2018 herausgegebenen Bafin-Studie „Big Data trifft auf künstliche Intelligenz“ verstärken Daten- und AI-getriebene Innovationen die Zergliederung der Versicherungs-Wertschöpfungskette. Traditionelle Anbieter könnten der Studie nach zunehmend in die Rolle eines Infrastrukturdienstleisters für Drittangebote gedrängt werden. Der Markteintritt von Nicht-Versicherungsunternehmen würde erleichtert, wenn diese für die Risikobewertung relevante, externe Daten besäßen und zielgerichtet auswerten könnten. Dabei würde, so die Studie, insbesondere der Wettbewerb an der Kundenschnittstelle zukünftig durch Daten- und AI-getriebene Innovationen entschieden werden. Im Herzen des Geschäftsmodells von Versicherern liegt der Imperativ den ‚Erwartungswert‘ eines Risikos exakt vorherzusagen und das Risiko zu attraktiven Prämien zu zeichnen, um einen großen und ‚soliden‘ Kundenstamm aufzubauen und damit schlussendlich eine niedrige Schadenkostenquote zu erreichen.

 

Lesen Sie den vollständigen Beitrag in der August-Ausgabe der Versicherungswirtschaft.