Die Auswirkungen von KI auf die Schadenfallbearbeitung

Der Versicherungssektor war schon immer ein fruchtbarer Boden für Innovation und Technologie. In den letzten Jahren hat sich die Künstliche Intelligenz (KI) zu einer bahnbrechenden Kraft entwickelt, die die traditionellen Prozesse in dieser Branche erheblich verändert hat. Vielleicht wird dies nirgendwo deutlicher als bei der Schadenfallbearbeitung – einem kritischen Arbeitsablauf, der die Kundenzufriedenheit und die betriebliche Effizienz direkt beeinflusst.

Es wird erwartet, dass KI von 2023 bis 2030 eine jährliche Wachstumsrate von 37,3 % verzeichnen wird und verschiedene Branchen, darunter auch die Versicherung, weiter revolutionieren wird. Es wird erwartet, dass das weltweite Geschäft mit KI im Versicherungssegment bis 2026 4,5 Mrd. USD erreichen wird, mit einer jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 24 %, ausgehend von 800 Mio. USD im Jahr 2018, was auf einen erheblichen Anstieg der KI-Nutzung für die Schadenfallbearbeitung und andere Anwendungen hinweist.

KI-Technologie hat das Potenzial, mehrere Schritte im Schadenfallbearbeitungsprozess zu rationalisieren und zu automatisieren, was zu kürzeren Bearbeitungszeiten, geringeren Kosten und höherer Genauigkeit führt. Hier sind einige der Möglichkeiten, wie KI die Schadenfallbearbeitung beeinflusst.

Rationalisierung des Schadenfallbearbeitungsprozesses

Herkömmlicherweise ist die Bearbeitung von Versicherungfällen zeit- und arbeitsintensiv und erfordert in mehreren Phasen menschliches Eingreifen. Dies führt oft zu Verzögerungen, Fehlern und Ineffizienz. Jetzt kommt KI ins Spiel. Mit ihrer Fähigkeit, riesige Datenmengen genau und schnell zu analysieren, kann KI den Schadenfallbearbeitungsprozess rationalisieren und ihn schneller und effizienter machen.

Die Automatisierung der Datenerfassung und der ersten Schadenmeldung (First Notice of Loss = FNOL) mit Hilfe von Natural Language Processing (NLP) sowie die Beschleunigung der Schadenregulierung durch Computer-Vision gehören zu den wichtigsten Methoden, mit denen KI zur Beschleunigung der Bearbeitung von Versicherungsfällen im Jahr 2023 eingesetzt wird. Dies hat zu kürzeren Bearbeitungszeiten, höherer Genauigkeit und geringeren Kosten für Versicherungsunternehmen geführt.

Verbesserung der Betrugsaufdeckung

Jährlich entstehen allein in den USA durch Versicherungsbetrug Kosten in Höhe von über 40 Mrd. USD. Im Vereinigten Königreich belaufen sich die aufgedeckten Betrugsfälle auf über 1 Mrd. USD pro Jahr, während die nicht aufgedeckten Betrugsfälle über 2 Mrd. USD ausmachen. Insgesamt können betrügerische Schadenmeldungen einen erheblichen Teil der Einnahmen eines Versicherers ausmachen, manchmal sogar bis zu 10 %.

Der Markt für die Erkennung von Versicherungsbetrug wird voraussichtlich von 5,34 Mrd. USD im Jahr 2023 auf 16,98 Mrd. USD im Jahr 2028 anwachsen, mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 26,05 % während dieses Zeitraums. Dieses Wachstum wird durch die Einführung von Technologien wie KI, maschinelles Lernen, Big Data und das Internet der Dinge (IoT) vorangetrieben. Hier sind drei Möglichkeiten, wie KI die Betrugserkennung in der Versicherungsbranche revolutioniert:

• Effizienz der Betrugsaufdeckung: Ein beachtlicher Prozentsatz der Versicherer glaubt, dass KI die Betrugserkennung erheblich verbessern wird. Konkret gehen 98 % der Versicherer davon aus, dass die Betrugserkennung bis 2030 durch KI und maschinelles Lernen verbessert wird.
• Anstieg der Nutzung: Eine Studie hat ergeben, dass 80 % der Versicherungsfachleute inzwischen prädiktive Modelle zur Betrugserkennung einsetzen, was einen erheblichen Anstieg gegenüber den 55 % im Jahr 2018 bedeutet.
• Operative Effizienz: KI hilft bei der schnellen Aufdeckung von Betrug, was entscheidend ist, da eine längere Aufdeckungszeit zu höheren Verlusten führen kann. Der Einsatz von operativen Forschungsinstrumenten wie Data-Mining, maschinellem Lernen und Deep Learning ist für die Betrugsaufdeckung von entscheidender Bedeutung.

Es werden verschiedene Technologien eingesetzt, um die Betrugserkennung zu verbessern. Dazu gehören Chatbots zur Beschleunigung der Schadenfallbearbeitung, Computer-Vision zur Bewertung der Schadenkosten, IoT zur sofortigen Meldung von Schadenfällen und Blockchain zur Verhinderung von Betrug mit doppelter Deckung.

Verbessern des Kundenerlebnisses

Im heutigen digitalen Zeitalter erwarten die Kunden schnelle, nahtlose und personalisierte Dienstleistungen. Eine Studie ergab, dass 87 % der Kunden angeben, dass die Effektivität der Schadenfallbearbeitung ihre Entscheidung beeinflusst, die Versicherung bei demselben Versicherer zu verlängern. Dies unterstreicht die Bedeutung des Einsatzes von KI zur Verbesserung der Schadenfallbearbeitung, da sie sich direkt auf die Kundenbindung auswirkt.

KI kann diese Erwartungen erfüllen, indem sie Schadenmeldungen in Echtzeit und personalisierte Kommunikation bietet. Darüber hinaus können KI-gesteuerte Chatbots einen 24/7-Kundenservice bieten, der Fragen beantwortet und Kunden durch den Schadenfallbearbeitungsprozess führt. Dies steigert nicht nur die Kundenzufriedenheit, sondern entlastet auch menschliche Mitarbeiter, die sich auf komplexere Aufgaben konzentrieren können.

KI rationalisiert den Prozess der Schadenmeldung, hilft bei der Suche nach individuelleren Deckungen für die Versicherten und verbessert die Effizienz der Datenverarbeitung, was wiederum das Kundenerlebnis insgesamt verbessert.

Die neue Generation intelligenter Chatbots bietet nicht nur unmittelbare Hilfe, sondern personalisiert auch das Kundenerlebnis auf der Grundlage der individuellen Geschichte und Präferenzen. Wenn ein Kunde zum Beispiel in der Vergangenheit häufig Ansprüche wegen Autounfällen geltend gemacht hat, kann der Chatbot ihm Informationen über Kfz-Versicherungspolicen und Tipps zur Unfallverhütung geben.

Trotz des Aufstiegs der KI ist es bemerkenswert, dass 49 % der Versicherungskunden es immer noch vorziehen, mit einem menschlichen Berater zu sprechen, wenn sie einen Schaden melden. Dies zeigt, dass KI zwar das Kundenerlebnis erheblich verbessert, das menschliche Element in der Versicherungsbranche aber weiterhin entscheidend ist.

Prädiktive Analysen und Risikobewertung

Eine weitere wichtige Auswirkung der KI in der Schadenfallbearbeitung ist ihr Einsatz in der prädiktiven Analytik. Durch die Analyse früherer Schadenfalldaten kann KI zukünftige Trends vorhersagen und so Versicherern helfen, Risiken besser zu managen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Sie kann auch bei der Risikobewertung helfen, indem sie verschiedene Faktoren wie die Vorgeschichte des Antragstellers, die Art des Schadens und die Begleitumstände des Schadens analysiert.

Die prädiktive Analytik ist im Versicherungssektor nicht neu, aber ihre Anwendung wurde im Laufe der Jahre verfeinert. Im Jahr 2023 nutzt die Versicherungsbranche genauere Datenerkenntnisse für eine bessere Preisgestaltung und Risikoselektion durch prädiktive Analysen. Dies hilft den Versicherern, Risiken besser zu verwalten und ihren Kunden wettbewerbsfähigere Preise anzubieten.

Einige der beliebtesten Anwendungsfälle für prädiktive Analysen in der Versicherungsbranche sind:

• Neue Prognosen in Bezug auf Kundenrisiko und Betrug
• Vorhersage von Kaufabsichten
• Personalisierung von Benutzererlebnissen
• Optimierung von Versicherungstarifen und Produktangeboten.

Im Schadenfallmanagement kann die prädiktive Analytik zur Segmentierung oder Triage von Schadenfällen eingesetzt werden. Dies hilft dabei, potenziell kostenintensive Schäden frühzeitig im Prozess zu priorisieren, um die Kosten einzudämmen, oder kostengünstige Schäden schnell zu regulieren und so ein effizienteres Schadenfallmanagement und Kosteneinsparungen zu gewährleisten.

Die fortschrittlichen Modellierungsmethoden, die in Predictive-Analytics-Lösungen zum Einsatz kommen, helfen bei der frühzeitigen Erkennung von Schadenfällen mit hohem Schadenausmaß, was die Effizienz und Effektivität der Mitarbeiter in der Schadenfallbearbeitung deutlich erhöht. Diese frühzeitige Erkennung trägt zu einer besseren Risikobewertung und einer effektiveren Schadenfallbearbeitung bei.

Verhaltensbasierte Risikobewertung und Preisgestaltung:

Die Verbreitung von Geräten, die mit dem Internet der Dinge (IoT) (schätzungsweise 15,4 Milliarden im Jahr 2023) verbunden sind, erleichtert die verhaltensbasierte Risikobewertung und Preisgestaltung. Prädiktive Analysen in Kombination mit Verhaltensdaten, die von IoT-Geräten generiert werden, und externen Faktoren wie Fahrverhalten und Statistiken zur Sicherheit in der Nachbarschaft ermöglichen den Versicherern eine genauere Risikobewertung und Prämienfestsetzung.

Produkt-Optimierung

Dank der riesigen Mengen an IoT-Daten und fortschrittlicher Automatisierungsfunktionen können Versicherer nun Policen auf individueller Ebene anpassen. Prädiktive Analysen auf der Grundlage des Kundenverhaltens, der Kaufpräferenzen und der Preissensibilität werden genutzt, um die attraktivsten und relevantesten Versicherungsprodukte anzubieten und so die Kundenzufriedenheit und die Geschäftsergebnisse insgesamt zu verbessern.

Die Quintessenz

Mit der weiteren Entwicklung der KI werden ihre Auswirkungen auf die Schadenfallbearbeitung wahrscheinlich zunehmen. Durch die Rationalisierung von Prozessen, die Verbesserung des Kundenerlebnisses, die Unterstützung bei der Risikobewertung und die Bekämpfung von Betrug wird KI die Versicherungsbranche revolutionieren. Dabei darf jedoch nicht vergessen werden, dass die KI zwar viele Aufgaben automatisieren kann, der menschliche Kontakt aber nach wie vor von entscheidender Bedeutung ist, insbesondere bei sensiblen Themen wie Schadenfällen. Daher könnte die Zukunft der Schadenfallbearbeitung durchaus in einem hybriden Ansatz liegen, der das Beste aus KI und menschlichem Fachwissen kombiniert.

Die Versicherungsbranche setzt zunehmend auf Automatisierung, exaqkte Berechnungen und datengesteuerte Effizienz, was die Synergieeffekte von KI in der Schadenfallbearbeitung verdeutlicht.