Die Versicherungslandschaft im Wandel: Entdecken Sie die wichtigsten Anwendungen von KI im Versicherungswesen

Künstliche Intelligenz (KI) hat die Welt im Sturm erobert. Von Sprachassistenten wie Alexa bis hin zur Wettervorhersage ist sie in unserem Alltag immer häufiger anzutreffen. KI hat praktisch jeden Bereich unseres Lebens durchdrungen und revolutioniert alles, von täglichen Aufgaben bis hin zu komplexen industriellen Abläufen. 

Die Versicherungsbranche ist keine Ausnahme von diesem Trend. Die KI schlägt auch in der Versicherungsbranche Wellen – und das aus gutem Grund. KI hat bereits begonnen, verschiedene Aspekte des Versicherungswesens zu verändern, und ebnet den Weg für effizientere Prozesse, bessere Kundenerlebnisse und bessere Risikomanagementstrategien.

KI bietet eine Fülle von Vorteilen für Versicherungsunternehmen, darunter die Rationalisierung von Prozessen, die Senkung von Kosten, die Verbesserung des Kundenservice, die Verbesserung der Genauigkeit und die Minderung von Betrugsrisiken. In diesem Beitrag befassen wir uns mit den wichtigsten Anwendungen von KI in der Versicherungsbranche und bieten eine Roadmap für diejenigen, die diese Technologie für mehr Effizienz und Kundenzufriedenheit nutzen möchten.

1. Automatisierung der Schadenfallbearbeitung

KI-gesteuerte Automatisierung hilft bei der Rationalisierung der Schadenfallbearbeitung, indem sie Kundendaten schnell analysiert und die Anspruchsberechtigung für die Schadenregulierung ermittelt. Durch die Abkehr von manuellen Prozessen können Versicherungsunternehmen Zeit, Geld und Ressourcen sparen. Außerdem verringert die automatisierte Schadenfallbearbeitung das Risiko menschlicher Fehler und bietet eine höhere Genauigkeit.

2. Aufdeckung und Prävention von Betrug

Versicherungsbetrug kostet die Branche jedes Jahr schätzungsweise Milliarden von Dollar. Mit KI-gestützten Lösungen können Versicherer betrügerische Schadenmeldungen schnell und in Echtzeit erkennen, indem sie Kundendaten auf Muster untersuchen, die auf Betrug hindeuten könnten. So könnte ein KI-System beispielsweise Ausreißer in einem Datensatz identifizieren oder Unstimmigkeiten zwischen verschiedenen Datensätzen aufdecken – und so helfen, betrügerische Ansprüche zu erkennen, bevor sie abgerechnet werden.

3. Bilderkennungstechnologie für die Bewertung von Schäden und Verlusten

KI kann helfen, Schäden oder Verluste schneller und genauer zu bewerten. So kann die KI-gesteuerte Bilderkennungstechnologie einen Unfallort schnell auf Schäden untersuchen, die an einem Vorfall beteiligten Fahrzeugtypen identifizieren oder gefährliche Straßenverhältnisse erkennen – und das alles ohne menschliches Eingreifen.

Dies verkürzt die Bearbeitungszeit und ermöglicht es den Versicherern, Zahlungen an berechtigte Kunden zu beschleunigen.

4. Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing = NLP) zur Analyse und zum Vergleich von Politiken.

KI kann auch eingesetzt werden, um Kunden dabei zu helfen, verschiedene Policen zu vergleichen und zu verstehen. Durch die Nutzung der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) können Versicherer automatisierte Tools zum Vergleich von Policen anbieten, die den Kunden helfen, Angebote schnell zu vergleichen, die beste Lösung für ihre Bedürfnisse zu finden und fundierte Entscheidungen zu treffen.

5. Kundenservice und -erlebnis

Die Kunden verlangen zunehmend einen schnelleren und effizienteren Kundenservice. KI-gesteuerte Lösungen wie Chatbots können Versicherern dabei helfen, grundlegende Fragen zu beantworten oder schnell Informationen zu Policen bereitzustellen – so können Kunden die benötigte Unterstützung erhalten, ohne darauf warten zu müssen, dass ein Vertreter verfügbar ist.

KI kann auch eingesetzt werden, um den Kunden ein individuelleres Erlebnis zu bieten. Durch die Nutzung von Kundendaten sind KI-gesteuerte Chatbots in der Lage, Kundenanfragen schnell und präzise zu beantworten und so ein höheres Serviceniveau zu bieten als herkömmliche Methoden. Außerdem kann KI eingesetzt werden, um Kundenbedürfnisse zu erkennen und maßgeschneiderte Dienstleistungen und Angebote zu liefern

6. Risikomanagement und Underwriting

KI kann Versicherern helfen, die Risikoprofile ihrer Kunden besser zu verstehen, indem große Datenmengen in Echtzeit analysiert werden. Durch die Nutzung von Erkenntnissen aus den Daten können Versicherer Trends identifizieren und Muster erkennen, die sich auf die Prämienkosten auswirken oder auf potenziellen Betrug hinweisen könnten. Dies kann dazu beitragen, die Genauigkeit zu verbessern und die Zeit für die Bearbeitung von Anträgen zu verkürzen.

7. Chatbots und virtuelle Assistenten für die Kundenbetreuung

Die KI-Chatbot-Technologie revolutioniert den Kundenservice in der Versicherungsbranche. Mit KI-gesteuerten Chatbots können Versicherer schnell mit Kunden in Kontakt treten und deren Fragen beantworten, ohne auf menschliche Agenten angewiesen zu sein. Dies trägt dazu bei, das Kundenerlebnis zu verbessern und die Betriebskosten zu senken.

8. Prädiktive Analytik für Risikobewertung und Preisgestaltung

Versicherer nutzen KI, um das Kundenrisiko genau einzuschätzen und die Preisgestaltung zu optimieren. Durch den Einsatz von Modellen, die auf maschinellem Lernen beruhen, können Versicherer Policen auf der Grundlage von Kundenbedürfnissen und -verhalten anpassen. Dies trägt dazu bei, wettbewerbsfähigere Tarife zu erstellen, die für die Kunden attraktiv sind. 

Darüber hinaus können die Versicherer mithilfe vorliegender Daten und Algorithmen, die auf maschinellem Lernen basieren, die Wahrscheinlichkeit künftiger Schadenfälle für verschiedene Kundensegmente vorhersagen. Diese Informationen können den Versicherern helfen, die Zahl der Schadenmeldungen besser vorherzusehen, Ressourcen effizient zuzuweisen und die Preisstrategien entsprechend anzupassen.

9. Robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA) für die Bearbeitung von Schadenfällen und Verwaltungsaufgaben

Robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA) kann eingesetzt werden, um alltägliche Verwaltungsaufgaben wie die Eingabe von Schadenfalldaten oder die Verwaltung von Versicherungsdokumenten zu automatisieren. Dies trägt zur Kostensenkung und Verbesserung der betrieblichen Effizienz bei und setzt Ressourcen für Initiativen im Bereich Kundenservice frei.

10. Von maschinellem Lernen erstellte Algorithmen für Policenempfehlungen und Personalisierung

KI-gestützte Algorithmen für maschinelles Lernen können eingesetzt werden, um den Kunden personalisierte Versicherungsempfehlungen zu geben. Durch die Analyse von Kundendaten können KI-Systeme die besten Policen für die Bedürfnisse eines Kunden ermitteln und sie auf leicht verständliche Weise präsentieren. Dies trägt dazu bei, das Kundenerlebnis zu verbessern und die Konversionsrate zu erhöhen.

11. Computer Vision zur Erkennung von Sicherheitsrisiken und zur Risikobewertung.

KI-gestützte Computer-Vision-Technologie kann dabei helfen, Sicherheitsrisiken zu Hause oder am Arbeitsplatz zu erkennen – und so den Versicherern helfen, das Kundenrisiko zu verringern und maßgeschneiderte Policen zu erstellen. Computer-Vision-Lösungen können auch eingesetzt werden, um das Fahrverhalten der Kunden zu überwachen und so Erkenntnisse über die Fahrgewohnheiten zu gewinnen, die sich auf die Prämien auswirken könnten.

Die Quintessenz

Wie wir sehen können, ist KI nicht nur ein Werkzeug, sondern eine transformative Kraft in der Versicherungsbranche. Ob Betrugserkennung, Risikobewertung, Versicherungsvergleich oder Kundenservice – KI bringt eine Vielzahl von Vorteilen mit sich. Durch den Einsatz von KI sind Versicherungsunternehmen besser in der Lage, wettbewerbsfähige, kundenorientierte Angebote zu erstellen. Angesichts dieser Fortschritte ist es nicht verwunderlich, dass KI in der Versicherungsbranche zu einem wichtigen Thema geworden ist und Unternehmen dabei hilft, Innovationen in allen Bereichen voranzutreiben.