Einsatz von KI zur Optimierung von Versicherungsprozessen: ein Game-Changer für Underwriter

Stellen Sie sich vor: Underwriter durchforsten akribisch Berge von Informationen und sammeln, prüfen und analysieren riesige Datenmengen aus verschiedenen Quellen wie Jahresabschlüssen, Kreditberichten und Antragsformularen. Dieses Bild ist nicht weit von der Realität entfernt: Laut einer Studie von Accenture aus dem Jahr 2021 verbringen Underwriter bis zu 40 % ihrer Zeit mit nicht zum Kerngeschäft gehörenden sowie administrativen Tätigkeiten wie der Datenerfassung, was zu Engpässen im Underwriting-Workflow führen kann. Da die Versicherungsbranche wächst und sich die Kundenanforderungen weiterentwickeln, machen es diese manuellen Underwriting-Prozesse schwierig, mit der steigenden Arbeitsbelastung Schritt zu halten, was zu Verzögerungen und Ressourcenengpässen führt.

Die Probleme bei der manuellen Datenerfassung im Underwriting sind nicht nur auf die Geschwindigkeit beschränkt. Underwriter haben oft keinen Zugang zu Echtzeitdaten, die für eine effektive Entscheidungsfindung entscheidend sein können, und sind gezwungen, sich auf historische Aufzeichnungen und papierbasierte Dokumente zu verlassen. Sie verwenden vorab festgelegte Risikobewertungsmodelle mit festen Kriterien, die möglicherweise die Komplexität und die Feinheiten einzelner Fälle nicht angemessen erfassen oder nicht effektiv auf neu auftretende Risiken oder sich ändernde Marktbedingungen reagieren. Infolgedessen können die Underwriter Faktoren übersehen, die sich auf die Preisgestaltung oder den Versicherungsschutz auswirken könnten. Nicht zuletzt kann das Underwriting subjektiv sein, da jeder Underwriter die Risikofaktoren anders interpretiert. Dieser Mangel an Standardisierung kann die Genauigkeit und Fairness der Underwriting-Praktiken untergraben und die Versicherer sogar dem Risiko von Diskriminierungsklagen aussetzen. 

KI und Automatisierung können das ändern und den Underwriting-Prozess rationalisieren und verbessern. Durch den Einsatz von fortschrittlichen Algorithmen, Datenanalysen und maschinellem Lernen können Versicherer Herausforderungen angehen und die Effizienz, Genauigkeit und Konsistenz ihrer Underwriting-Abläufe verbessern.

AI im Underwriting verstehen

Heutzutage sind mehr Daten verfügbar als je zuvor. Die Herausforderung in allen Branchen, auch im Versicherungswesen, besteht darin, die wachsenden Datenmengen effektiv zu verarbeiten, um verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen und die Entscheidungsfindung zu verbessern. Hier kommt die KI ins Spiel: Hochentwickelte Algorithmen können riesige Datenmengen aus verschiedenen Quellen analysieren, weit mehr, als ein menschlicher Underwriter jemals erfassen könnte. Die Algorithmen können Muster, Korrelationen und verborgene Erkenntnisse in den Daten erkennen, was bei der Risikoübernahme zu genaueren Einschätzungen führen kann. KI kann sogar zur Automatisierung von Routineentscheidungen im Underwriting eingesetzt werden, so dass sich die Underwriter auf komplexe Fälle konzentrieren können.

Modelle des maschinellen Lernens können auch trainiert werden, um Risikofaktoren zu identifizieren und Vorhersagemodelle zu entwickeln, die die Wahrscheinlichkeit bestimmter Ereignisse, wie z. B. Schadenfälle, Zahlungsausfälle oder betrügerische Aktivitäten, auf der Grundlage relevanter Variablen bewerten. Durch die Einbeziehung von Predictive Analytics in das Underwriting können Versicherer Risiken genauer einschätzen, angemessene Prämiensätze festlegen und die Gesamtrentabilität verbessern. Da sie eine Vielzahl von Faktoren wie demografische Daten, Verhaltensweisen und Risikoprofile berücksichtigen, können Modelle des maschinellen Lernens auch Versicherungspolicen auf die Bedürfnisse bestimmter Kunden zuschneiden. Diese Personalisierung verbessert die Kundenzufriedenheit, erhöht die Annahme von Policen und stärkt die Kundenbindung.

Wie kann KI das Underwriting verbessern?

Sehen wir uns einige der Möglichkeiten an, wie KI das Underwriting verbessern kann. 

Automatisierung der Datenanalyse

Beim Underwriting werden große Datenmengen analysiert, um Risiken genau zu bewerten und fundierte Entscheidungen zu treffen. KI kann diesen Prozess mithilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens automatisieren, um verschiedene Datenquellen wie Finanzdaten, Kreditscores und Markttrends schnell und genau zu analysieren. Durch die Automatisierung der manuellen Datenanalyse können sich die Underwriter auf komplexe Fälle konzentrieren, die menschliches Fachwissen erfordern.

Verbesserung der Risikobewertung

Mithilfe von KI können historische Daten analysiert und Muster und Zusammenhänge erkannt werden, die für menschliche Underwriter möglicherweise nicht ersichtlich sind. Indem sie eine Vielzahl von Faktoren und Datenpunkten heranziehen, können KI-Systeme genauere Risikobewertungen vornehmen, so dass die Versicherer besser fundierte Entscheidungen treffen und für jeden Kunden den genauesten Prämiensatz festlegen können.

Schnellere Entscheidungsfindung

Die manuelle Prüfung großer Datenmengen durch Underwriter kostet Zeit. KI-gestützte Underwriting-Systeme können die Prozesse erheblich beschleunigen und Erkenntnisse in Echtzeit liefern, was wiederum zu kürzeren Reaktionszeiten für die Kunden führt. 

Verbesserte Betrugserkennung

KI-Algorithmen können so trainiert werden, dass sie betrügerische Aktivitäten durch die Analyse historischer Daten, die Identifizierung von Mustern und die Erkennung von Anomalien aufdecken. Durch kontinuierliches Lernen aus neuen Daten und Anpassung an sich entwickelnde Betrugstechniken können KI-Systeme die Genauigkeit der Betrugserkennung verbessern. Dies hilft den Versicherern, potenzielle Betrugsfälle frühzeitig zu erkennen und Verluste zu vermeiden.

Personalisierung

KI kann ein personalisiertes Underwriting ermöglichen, indem sie individuelle Kundendaten analysiert und Versicherungspolicen auf die jeweiligen Bedürfnisse zuschneidet. Durch die Berücksichtigung von Faktoren wie Demografie, persönlichen Gewohnheiten und Risikoprofilen können KI-Algorithmen maßgeschneiderte Deckungsoptionen und Preisstrukturen anbieten. Dieses Maß an Personalisierung kann die Kundenzufriedenheit erhöhen, die Annahme von Policen steigern und die Kundenbindung verbessern.

Ethische Erwägungen   

Das Underwriting unterliegt verschiedenen regulatorischen und Compliance-Verpflichtungen, die dem Schutz der Verbraucher dienen und ein faires und ethisches Verhalten der Versicherer gewährleisten sollen. So müssen die Underwriter beispielsweise die Grundsätze der Fairness und Nichtdiskriminierung einhalten, was die Verwendung von Rasse, Geschlecht oder ethnischer Zugehörigkeit als Faktoren bei der Bestimmung der Anspruchsberechtigung oder der Tarife verbietet. Außerdem müssen sie sich an mehrere Datenschutzvorschriften wie GDPR und CCPA halten, was bedeutet, dass sie die Zustimmung der Versicherungsnehmer für die Erhebung und Nutzung ihrer persönlichen Daten einholen und robuste Datensicherheitsmaßnahmen umsetzen müssen. 

Die Einhaltung dieser aufsichtsrechtlichen Faktoren und Anforderungen ist für die Versicherer von entscheidender Bedeutung, um ihre Betriebsgenehmigung zu behalten, rechtliche Konsequenzen und Geldbußen zu vermeiden und ihren Ruf und das Vertrauen ihrer Kunden zu wahren.

Die richtige Plattform kann Versicherern dabei helfen, diese strengen und sich ständig weiterentwickelnden gesetzlichen Anforderungen zu erfüllen und hohe ethische Standards einzuhalten. So kann fortschrittliche Technologie zum Schutz von Kundendaten eingesetzt werden, während gleichzeitig die Transparenz bezüglich Prozessen und Verfahren gewahrt bleibt. Sie kann auch auf problematische Punkte hinweisen, so dass der Versicherer sie sofort angehen kann. 

Fallstudien von Versicherern, die KI im Underwriting nutzen

Viele Versicherer setzen KI bereits im Underwriting ein. John Hancock Life Insurance hat zum Beispiel einen durchgängigen digitalen Prozess entwickelt, der KI nutzt, um für einige Kunden sofortige Entscheidungen zu treffen. Clearcover Insurance bietet Kunden die Möglichkeit, einen kurzen Fragebogen auszufüllen und dann KI-generierte Angebote zu erhalten. 

Die disruptive InsurTech-Branche hat auch bei der Nutzung von KI im Underwriting Pionierarbeit geleistet. Das Insurtech-Unternehmen Lemonade nutzt Technologien wie Wearables und IoT, um mehr Daten über jeden Kunden zu sammeln. Diese Daten werden dann von einem KI-gesteuerten Bot analysiert, der mit Hilfe von Underwriting-Algorithmen automatische Entscheidungen trifft, die es den meisten Kunden ermöglichen, sofort versichert zu werden. So können die Underwriter von Lemonade persönliche Beratung und Unterstützung anbieten und komplexe Fälle bearbeiten. 

Die Zukunft des Underwritings

Obwohl KI viele Vorteile für das Underwriting mit sich bringt, bleibt menschliches Fachwissen unerlässlich. Underwriter spielen weiterhin eine entscheidende Rolle bei der Festlegung von Richtlinien, der Interpretation komplexer Fälle und der Berücksichtigung ethischer Überlegungen. Der ideale Ansatz für das Underwriting auf dem aktuellen Markt ist eine Zusammenarbeit zwischen KI und menschlichen Underwritern, die die Stärken beider Seiten nutzt, um genauere, effizientere und stärker  kundenorientierte Underwriting-Prozesse zu erreichen. Wenn das geschieht, sind die Möglichleiten grenzenlos.