Digitalisierung der Versicherungsbranche
Versicherungssysteme als intelligente Assistenten
Versicherer stehen vor großen Herausforderungen: Der Wettbewerbsdruck nimmt zu und die Kundenerwartungen steigen, besonders mit Blick auf Serviceangebot und -qualität. Mit der Nutzung neuer Technologien – wie datengetriebene Prozesse, KI und ML – lassen sich diese neuen Anforderungen besser stemmen.
Im digitalen Zeitalter verlangen Verbraucher von ihrer Versicherung einen kundenorientierten Online-Zugang mit individualisierter Benutzeroberfläche, die sich an ihren eigenen Bedürfnissen und Präferenzen orientiert. Sie wollen dabei vielfach auf Self-Service-Basis mit einem Versicherer interagieren, um zum Beispiel Angebote zu erhalten, Anträge zu stellen oder Ansprüche geltend zu machen – auch unter Nutzung von mobilen Geräten.
Um diese Verbraucheranforderungen adäquat erfüllen zu können, sollten Versicherer in erster Linie ihre vorhandenen Daten und Analysen intelligent nutzen. Daten werden vielfach als „das neue Öl“ bezeichnet. In diesem Bild sitzen Versicherer auf einem Ölfeld. Allerdings muss Öl auch erst gefördert und verarbeitet werden, bevor wir es nutzbringend einsetzen können. Der wahre Wert der Daten liegt in den Erkenntnissen, die generiert werden, wenn Informationen aus Bereichen wie Demografie, Marketing, Reklamationen, Sensoren oder externen Trends visualisiert, integriert und verfeinert werden. Die Daten werden so zur Basis für die Durchführung echter deskriptiver, prädiktiver und sogar präskriptiver Analysen. Und damit ist auch eine Grundlage geschaffen, um Kunden überhaupt individuell ansprechen zu können.
ML-Framework als Grundlage
Kundenansprache findet aber heute häufig gar nicht mehr durch Menschen statt, sondern durch Self-Service-Portale, digitale Marktplätze und Bot-gesteuerte Transaktionssysteme. Hier kommen nun Künstliche Intelligenz (KI), Maschinelles Lernen (ML) und Automatisierung ins Spiel. Sie können ohne menschliche Intervention in Echtzeit reagieren. Damit können die Mitarbeiter auf Versicherungsseite entlastet werden. Sie müssen dann nur in Fällen, die etwa spezifische Fachkenntnisse erfordern oder ein außergewöhnliches Kundenanliegen beinhalten, direkt mit dem Versicherten in Kontakt treten.
Mit selbstlernenden Technologien lassen sich dabei nicht nur Routinetätigkeiten, sondern auch komplexe Interaktionen automatisiert abdecken: von der Steuerung der erforderlichen Informationsbeschaffung bei Unfällen bis hin zu Vertriebsaktivitäten bei bestehenden Kunden über Retargeting und Verhaltensanalysen. Kognitive Anwendungen unterstützen darüber hinaus auch bei der Schadensregulierung oder der Erkennung von Betrugsversuchen. Allerdings ist hierfür ein ML-Framework erforderlich, das anhand realer Szenarien angelernt sowie getestet ist und innerhalb vorgegebener Parameter selbstlernend ist.
Im Hinblick auf die Prozessoptimierung und -beschleunigung wird keine Versicherung künftig mehr an der Nutzung neuer Technologien wie KI und ML vorbeikommen. Und diese Entwicklung betrifft auch die Kernversicherungssysteme. Sie werden als intelligente Assistenten agieren müssen, da Sensor-, Informations- und Kommunikationssysteme Daten in einer Geschwindigkeit generieren, die über das hinausgeht, was Menschen in kurzer Zeit bearbeiten können. Die Einbindung von KI-Technologien in Kernversicherungssysteme wird bessere Entscheidungen in komplexen, zeitkritischen Umgebungen ermöglichen und kritische Versicherungsgeschäftsprozesse sicher und mit einem hohen Automatisierungsgrad unterstützen.
Dr. Eike Schmidt ist Chief Technology & Product Officer von Fadata
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