Aufkommende Trends im InsurTech-Bereich: die Rolle von KI und Big Data

In der schnelllebigen Welt der Finanztechnologie ist der Wandel die einzige Konstante. Unter den verschiedenen Sektoren durchläuft die Versicherungsbranche eine bemerkenswerte Transformation. Im Mittelpunkt dieser Umwälzung stehen zwei mächtige Werkzeuge: Künstliche Intelligenz (KI) und Big Data.

Mit ihrer Fähigkeit, enorme Datenmengen zu verarbeiten und vorausschauende Analysen durchzuführen, definieren diese Tools die Arbeitsweise von Versicherungsunternehmen neu. Bei dieser Welle des Wandels geht es nicht nur darum, die betriebliche Effizienz zu verbessern, sondern auch darum, ein besseres Kundenerlebnis zu bieten. Lassen Sie uns tiefer in diese spannende Entwicklung eintauchen und untersuchen, wie KI und Big Data die Konturen der InsurTech-Landschaft neu gestalten.

KI und maschinelles Lernen im InsurTech-Bereich

Es wird erwartet, dass KI und ML einen bedeutenden Einfluss auf die InsurTech-Landschaft haben werden. Unternehmen wie Air Doctor nutzen diese Technologien, um ihre Dienstleistungen zu verbessern, z. B. durch die Anpassung der Suchergebnisse an die Präferenzen der Reisenden.

Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz werden zunehmend in den Back-Office-Bereichen von Versicherungsunternehmen eingesetzt, z. B. zur Betrugsprävention und zur Verfeinerung der Preisgestaltung. Diese Technologien ermöglichen es den Versicherern, komplexe Aufgaben zu automatisieren und Kundenverhalten und -trends vorherzusagen und so stärker kundenorientierte Lösungen zu entwickeln.

Diese Verlagerung hin zu einem datengesteuerten Ansatz ähnelt den Geschäftsmodellen, die von Unternehmen wie Uber, Netflix und Amazon erfolgreich eingesetzt werden, wo das Kundenerlebnis durch Datenanalysen erheblich verbessert wird.

• Underwriting: Der durch die Pandemie beschleunigte Wandel hin zu einem automatisierten Underwriting zielt darauf ab, menschliche Kontaktpunkte zu reduzieren und die Informationserfassung zu rationalisieren, indem Tools wie die Automatisierung von Roboterprozessen und KI eingesetzt werden. KI-gestützte Underwriting-Tools analysieren Daten aus verschiedenen Quellen und erstellen Risikoprofile, um die Prämiensätze zu bestimmen. Dies steigert nicht nur die Effizienz, sondern ermöglicht auch eine genauere Risikobewertung, was zu einer besseren Preisgestaltung führt. Die Automatisierung von Schadenfallbearbeitungsprozessen hat zu einer schnelleren Bearbeitung und geringeren Kosten geführt, wobei mehr als die Hälfte der Schadenfallbearbeitungsaktivitäten durch automatisierte Systeme ersetzt wurde.
• Schadenfallbearbeitung: Mit KI-gestützter Schadenfallbearbeitung können Versicherer Routineaufgaben wie die Dateneingabe automatisieren, so dass die Mitarbeiter mehr Zeit für die Bearbeitung komplexer Schadenfälle haben. Dies führt zu kürzeren Bearbeitungszeiten, senkt die Kosten und erhöht die Kundenzufriedenheit.
• Erkennung von Betrug: KI-basierte Tools zur Betrugserkennung können riesige Datenmengen durchforsten, um Muster zu erkennen, die auf betrügerische Schadenmeldungen hindeuten. Die Nutzung von maschinellem Lernen zur Betrugserkennung ist ein wachsender Trend. Dies ist ein effektiver Weg, um große Datensätze schnell zu verarbeiten und Verbindungen und Muster zu erkennen, die auf betrügerische Aktivitäten hindeuten könnten. Dies bewahrt die Versicherer nicht nur vor finanziellen Verlusten, sondern schützt auch die Kunden durch die schnelle Validierung legitimer Schadenmeldungen.

Digitaler Vertrieb und Self-Service

Die zunehmende Verbreitung digitaler Vertriebsplattformen und Self-Service-Portale verändert das Einkaufserlebnis bei Versicherungen und erfüllt die wachsende Nachfrage der Verbraucher nach Bequemlichkeit.

Trotz des zunehmenden Einsatzes von Technologie bevorzugen viele Verbraucher nach wie vor menschliche Interaktionen, was die Notwendigkeit eines ausgewogenen Verhältnisses zwischen technologischem und persönlichem Kundenservice unterstreicht.  

Chatbots können diese Lücke schließen, indem sie durch natürliche Sprachverarbeitung und maschinelles Lernen ein menschenähnliches Erlebnis bieten.

Chatbots spielen auch eine entscheidende Rolle bei der Verhinderung von Versicherungsbetrug. Dank ihrer Fähigkeit, große Datenmengen zu analysieren und Muster zu erkennen, können Chatbots potenzielle betrügerische Schadenmeldungen frühzeitig erkennen und den Versicherern Zeit und Geld sparen.

Der Aufstieg von generativer KI, digitalen Assistenten und NLP

Generative KI entwickelt sich zu einer transformativen Technologie in der Versicherungsbranche, insbesondere bei der Automatisierung von Prozessen wie Schadenfallmanagement und Dokumentenprüfung.

Es wird erwartet, dass die Technologie eine entscheidende Rolle in Bereichen wie Richtlinienerstellung und Kundensupport spielen wird, wobei KI-gesteuerte Chatbots personalisierte Kommunikation und effizienten Service bieten.

Der Markt für KI-Chatbots und intelligente virtuelle Assistenten wächst rasant und soll bis 2025 etwa 14 Milliarden US-Dollar erreichen. Diese Technologien werden trotz einer gewissen Skepsis der Verbraucher hinsichtlich ihrer Effektivität und Sicherheit für fortgeschrittene Aufgaben im Kundenkontakt eingesetzt.

Der Aufstieg der Chatbots in der Versicherungsbranche

Im Zuge des technologischen Fortschritts werden Chatbots im Kundenservice der Versicherungsbranche immer häufiger eingesetzt. Diese KI-gesteuerten virtuellen Assistenten können eine Vielzahl von Aufgaben wie die Beantwortung von Fragen, die Bearbeitung von Schadenfällen und sogar den Verkauf von Versicherungspolicen übernehmen. 

Chatbots bringen mehrere Vorteile für die Versicherungsbranche mit sich, darunter Kosteneinsparungen und eine höhere Kundenzufriedenheit. Für Kunden bieten Chatbots eine bequeme und effiziente Möglichkeit, jederzeit auf Informationen und Dienstleistungen zuzugreifen, ohne in der Warteschleife warten oder durch Telefonmenüs navigieren zu müssen. 

Darüber hinaus können Chatbots mit Kunden in mehreren Sprachen interagieren, was es für Versicherer einfacher macht, einen vielfältigen Kundenstamm zu erreichen.

Darüber hinaus können Chatbots bei Aufgaben helfen, für die normalerweise ein menschlicher Mitarbeiter erforderlich wäre, z. B. bei der Bearbeitung von Schadenfällen und mit dem Angebot personalisierter Versicherungsempfehlungen. Dadurch können sich die menschlichen Mitarbeiter auf komplexere und hochwertigere Aufgaben konzentrieren, was ihre Produktivität und Arbeitszufriedenheit erhöht.

Veränderte Kundenerwartungen

Es gibt eine Verlagerung hin zur Personalisierung und zur Implementierung maßgeschneiderter Produkte, die durch Dateneinblicke und Nutzerfeedback angetrieben wird.

Um die steigenden Kundenerwartungen zu erfüllen, konzentrieren sich die Unternehmen auf die Hyper-Personalisierung und bieten hochgradig individuelle und relevante Erlebnisse. Die Nachfrage nach sofortigem und flexiblem Zugang zu Versicherungsdienstleistungen über digitale Kanäle wächst.

Die Integration von KI in den InsurTech-Bereich wird sich voraussichtlich auch erheblich auf das Kundenerlebnis auswirken. Die Kunden verlangen jetzt stärker personalisierte, effizientere und digitalere Interaktionen, ähnlich wie sie es bei modernen Technologieunternehmen erleben. InsurTechs, die diese sich entwickelnden Kundenerwartungen erfüllen, insbesondere von Millennials und Gen-Z, werden wahrscheinlich höhere Bindungsquoten verzeichnen. Darüber hinaus könnte der Einsatz von KI in der Versicherungsbranche zu genaueren Risikobewertungen und zur Aufdeckung von Betrug führen, was möglicherweise niedrigere Prämien für die Kunden mit sich bringt.

ESG-Überlegungen im InsurTech-Bereich

ESG-Faktoren, die Umwelt, Soziales und Unternehmensführung (ESG = Environmental, Social and Governance) betreffen,  gewinnen im Versicherungssektor zunehmend an Bedeutung, wobei der Schwerpunkt sowohl auf internen Praktiken als auch auf öffentlichkeitswirksamen Strategien liegt.

Es wird erwartet, dass InsurTechs nutzer- und gesellschaftsfreundliche Wachstumsstrategien anhand von intelligenten, nutzungs- und ereignisbasierten Modellen verfolgen, um die Kosten für die Nutzer zu senken.

Die regulatorischen Rahmenbedingungen erfordern ein höheres Maß an Sorgfalt im ESG-Bereich, wobei das Cyberrisikomanagement in die ESG-Aufsicht integriert wird.

Regulatorische Landschaft und Marktwachstum

Das regulatorische Umfeld ist ein wichtiger Faktor für InsurTechs. Die Einhaltung der verschiedenen Versicherungsvorschriften ist für ihren Erfolg entscheidend. 

Trotz der Herausforderungen boomt der globale InsurTech-Markt mit einer prognostizierten durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (Compound Annual Growth Rate = CAGR) von 52,7 % zwischen 2023 und 2030. Dieses Wachstum wird durch die positive Aufnahme der digitalen Transformation in der Branche und die zunehmend wichtige Rolle der Technologie auf dem Mietmarkt angetrieben, welche insbesondere die Bedürfnisse jüngerer Mieter erfüllt, die bereits Digital Natives sind.

Synthetische Daten für automatisierte Underwriting-Systeme

Die Wirksamkeit von KI bei der Modellierung von Vorhersagen im Versicherungssektor hängt von der Qualität der verwendeten Daten ab. Qualitativ hochwertige Daten verbessern die Fähigkeit des Algorithmus, z. B. Betrug effektiv zu erkennen. Darüber hinaus kann KI potenziell Verzerrungen bei der Risikoprüfung beseitigen, indem sie Ungleichheiten aufgrund von Rasse, Geschlecht, Alter oder ethnischer Zugehörigkeit identifiziert und beseitigt und so zu einer faireren Preisgestaltung beiträgt.

Dieser Trend konzentriert sich auf die Verwendung synthetischer Daten zum Training von KI-Systemen, eine Methode, die für Versicherer immer wichtiger wird. Laut Gartner werden bis 2024 voraussichtlich 60 % der in der KI-Entwicklung verwendeten Daten synthetisch sein, was eine Lösung für die Herausforderungen bei der Erhebung hochwertiger echter Underwriting-Daten bietet.

Eine weitere Möglichkeit, qualitativ hochwertige Daten zu sammeln, ist der Übergang zur digitalen Datenerfassung. Dadurch werden Fehler und Bearbeitungszeiten reduziert und die Genauigkeit, insbesondere bei der Risikobewertung, erhöht. Außerdem können so Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt und in Echtzeit analysiert werden, wodurch die Versicherer einen umfassenderen Überblick über die Risiken erhalten.

Mehr Fairness im Underwriting durch KI

Wie bereits erwähnt, kann die Technologie Verzerrungen bei der Risikoprüfung beseitigen, indem sie Ungleichheiten aufgrund von Rasse, Geschlecht, Alter oder ethnischer Zugehörigkeit identifiziert und beseitigt. Dies ist für die Versicherungsbranche von entscheidender Bedeutung, da Studien gezeigt haben, dass diese Verzerrungen zu einer ungerechten Preisgestaltung für bestimmte Personengruppen führen können.

KI-Algorithmen sind darauf ausgelegt, Daten objektiv zu analysieren und Entscheidungen auf der Grundlage vorher festgelegter Kriterien anstatt subjektiver menschlicher Einschätzungen zu treffen. Durch den Einsatz von KI bei der Risikoprüfung können Versicherer die Auswirkungen impliziter Vorurteile minimieren und eine gerechtere Preisgestaltung für alle Versicherungsnehmer gewährleisten.

Es ist jedoch wichtig zu wissen, dass KI nicht immun gegen Vorurteile ist. Eine Studie der Consumer Federation of America hat ergeben, dass einige Versicherungsunternehmen KI-Algorithmen verwenden, die zu höheren Preisen für Personen mit niedrigem Einkommen und Minderheiten führen. Dies unterstreicht die Notwendigkeit einer sorgfältigen Überwachung und Regulierung des Einsatzes von KI im Underwriting.

Um diese Bedenken auszuräumen, unternehmen einige Versicherer Schritte, um ihre Algorithmen transparenter und leichter erklärbar zu machen. Dazu gehört, dass sie deutliche Einblicke in die Art und Weise geben, wie der Algorithmus Entscheidungen trifft, und sicherstellen, dass er nicht durch verzerrte Daten beeinflusst wird. Auf diese Weise können die Versicherer das Vertrauen ihrer Kunden stärken und gerechtere Ergebnisse für alle gewährleisten.

Datengestützte InsurTech-Ökosysteme

Der Schwerpunkt liegt hier auf dem Aufbau von Ökosystemen, die APIs, Microservices und Webservices nutzen, die für die Bereitstellung personalisierter Erfahrungen unerlässlich sind. Es wird erwartet, dass diese Ökosysteme bis 2025 einen erheblichen Teil der weltweiten Versicherungseinnahmen ausmachen werden.

Diese Ökosysteme werden auf einem Fundament von Daten aufgebaut sein, wobei die KI eine entscheidende Rolle bei der Analyse und Nutzung dieser Daten spielt, um maßgeschneiderte Produkte und Dienstleistungen anzubieten.

In diesen datenbasierten Insurtech-Ökosystemen werden die Kunden mehr Kontrolle über ihre Versicherungsbedürfnisse haben. Mithilfe von KI können Versicherer personalisierte Policen anbieten, die auf individuelle Risiken und Präferenzen zugeschnitten sind. Dies verbessert nicht nur die Kundenzufriedenheit, sondern ermöglicht auch eine effizientere Risikobewertung und Preisgestaltung.

Darüber hinaus werden diese Ökosysteme auch die Innovation und die Zusammenarbeit zwischen Versicherern und anderen Branchen, wie dem Gesundheitswesen oder der Technologie, fördern. Dies kann zur Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen führen, die den sich wandelnden Bedürfnissen der Kunden besser entsprechen.

Telematik für nutzungsabhängige Versicherungen und Schadenfälle

Telematik wird zunehmend eingesetzt, um personalisierte Versicherungsprodukte herzustellen und betrügerische Schadenmeldungen zu bekämpfen, wobei der Markt für nutzungsabhängige Versicherungen voraussichtlich erheblich wachsen wird. Bei der Telematik werden Geräte wie Sensoren und GPS-Systeme eingesetzt, um Daten über das Fahrverhalten zu sammeln.

Diese Daten werden dann von KI-Algorithmen analysiert, um das Risikoprofil eines Kunden zu bestimmen und die Prämien entsprechend zu berechnen. Darüber hinaus kann die Telematik auch bei der Schadenfallbearbeitung eingesetzt werden, um die Details eines Unfalls zu überprüfen und falsche oder übertriebene Forderungen zu verhindern.

Auch wenn einige Leute Bedenken hinsichtlich der Auswirkungen der Telematik auf den Datenschutz haben, profitieren letztlich sowohl die Kunden als auch die Versicherer von der Förderung sicherer Fahrgewohnheiten und der Verhinderung von Versicherungsbetrug.

Die Quintessenz

Insgesamt steht der InsurTech-Sektor im Jahr 2024 vor bedeutenden Veränderungen, die von technologischen Fortschritten und einer sich verschiebenden Marktdynamik angetrieben werden. Der Erfolg von Unternehmen in diesem Bereich wird von ihrer Fähigkeit abhängen, sich an diese aufkommenden Trends anzupassen und innovative Technologien zu integrieren, während sie gleichzeitig die sich entwickelnden Bedürfnisse und Erwartungen von Kunden und regulatorischen Anforderungen erfüllen.