«Versicherungen sind bei Anwendungen von KI mutiger unterwegs»

Wahrscheinlich gibt es nicht den Tag X, an dem man nur noch ein Knöpfchen drücken kann – und alles funktioniert. Es ist also wichtig, dass heute zumindest die Strukturen geschaffen werden, um die rasante Entwicklung nicht zu verpassen. 

Sind Schweizer Pensionskassen und Versicherungen in ausreichendem Mass dran oder sind sie zu zögerlich?

Spichiger: Grundsätzlich kann man sagen, dass die Finanzindustrie als Ganzes im Vergleich zu anderen Branchen tendenziell zurückhaltend ist. Wenn man Versicherungen anschaut, sind diese im Durchschnitt mutiger unterwegs, gerade was Kundenschnittstellen angeht.

Die grössten Pensionskassen sind unter Umständen sogar ein bisschen weiter als eine kleine Versicherungsgesellschaft.

Geraten kleinere Unternehmen ins Hintertreffen, da sie weniger für KI-Projekte einsetzen können?

Das ist nicht anders als bei anderen Entwicklungen, wo es ebenfalls Ressourcen und Kapital braucht. Allerdings kann man auch in die Waagschale werfen: Es ergibt sich durch KI durchaus auch eine gewisse Demokratisierung bei den Möglichkeiten.

Wie meinen Sie das?

Spichiger: Mit den neuen Technologien kann mit verhältnismässig wenig Aufwand eine grosse Wirkung erzielt werden.

Ott: Gerade kleinere Firmen mit weniger komplexen Strukturen können agiler auf Entwicklungen reagieren und mit durchschlagskräftigen kleineren Teams schneller KI-gestützte Lösungen und disruptive Technologien auf den Markt bringen.

In welchem Bereich kann KI schon problemlos von Versicherungen eingesetzt werden? Wo ist der KI-Einsatz schon üblich?

Ott: Es gibt bereits sehr viele implementierte, digitalisierte Lösungen, die nicht nur mit den Large-Language-Models zu tun haben. Etwa im Bereich von Schadenbearbeitung oder bei der Betrugsermittlung und Betrugsvermeidung. 

Spichiger: Es ist auch immer die Frage, was man unter KI versteht. Die Nutzung von «traditioneller» KI (z.B. Machine-Learning) ist in der Branche schon stark verbreitet. Zudem spielt natürlich generell die Anwendung von statistischen Modellen (z.B. bei der Reservierung der Schadenfälle) eine wichtige Rolle im Betreiben des Kerngeschäftes einer Versicherung. Die meisten dieser Modelle fallen jedoch nicht unter die Definition von KI. Die aktuelle Diskussion dreht sich ja eher um die Anwendungsfälle von generativer KI. 

Ott: Bei der Kundenkommunikation über einen KI-Chatbot sind die Anwendungen teilweise noch etwas holprig. Hier hat sich aber in den letzten zwei Jahren auch bereits sehr vieles getan.

Spichiger: Bei Supportprozessen, nicht zuletzt bei der Applikationsentwicklung, dem entsprechenden Testing, aber auch zunehmend bei der Datenmigration sehen wir, dass generative KI schon ziemlich verbreitet ist.

Ott: Und es gibt immer mehr Anwendungsbeispiele, bei denen Mitarbeitende in ihrem Day-to-day-Business KI nutzen. Was heute am besten funktioniert, sind interne Lösungen: Mitarbeitende können via Chat, ähnlich Chat-GPT, Fragen stellen und Antworten sowie Auswertungen zu bestimmten Themen oder Dokumenten erhalten.

Spichiger: Die generative KI bietet nun verbesserte Möglichkeiten, welche zum Beispiel bei der Bilderkennung, Klassifizierung und Deckungsüberprüfung hilfreich sind, und trägt damit zu einer noch effizienteren Abwicklung von Schadenfällen bei. Im Vergleich mit anderen Anwendungen bieten sich hier insbesondere durch die Menge an Transaktionen gute Skaleneffekte. 

Eine italienische Grossbank hat angekündigt, Mitarbeitende wegen KI zu entlassen. Banker werden durch Informatiker ersetzt. Und unter dem Strich beschäftigt man weniger Leute. Was erwartet EY? Werden die dank KI erzielten Effizienzgewinne Jobs kosten? Oder werden vor allem andere Spezialisten benötigt?

Ott: Das ist eine gute Frage. Die Transformation in zukünftige Abläufe generiert momentan sogar eher höhere Kosten und Personalaufwand: Auf einmal braucht ein Unternehmen neue Expertise. Dazu muss es entweder einstellen oder externe Leistungen einkaufen. Zudem sind ausgebildete KI-Spezialisten stark gesucht und gut bezahlt.

Als Unternehmer zu denken: Wegen KI braucht es weniger Mitarbeitende, greift zu kurz. Allerdings gibt es Bereiche, zum Beispiel den First-Level-Support, Report-Writing und auch im Rechtswesen, wo es absehbar ist, dass gewisse Funktionen bereits heute weniger Leute brauchen als früher.

Man darf aber nicht vergessen, dass KI-Systeme auch unterhalten, verbessert werden und die Datenqualität sichergestellt werden muss. Hierzu muss man umschulen, damit alle Teammitglieder auf dem neusten Stand bleiben. Dazu könnte in gewissen Bereichen der menschliche Austausch auch wieder an Wert gewinnen, etwa wenn Kunden KI-müde werden. Wir werden also nicht alle arbeitslos, selbst wenn theoretisch viel automatisierbar wäre.

Ihre Einschätzung zu diesem Punkt, Roger Spichiger?

Spichiger: In vielen Bereichen bei Banken und Versicherungen benötigt man immer noch viel Zeit und Ressourcen, um Routineaufgaben zu stemmen. Oft müssen sich die gleichen Teams zudem mit im Vergleich wichtigeren Analysetätigkeiten auseinandersetzen. Für letzteres haben die Mitarbeitenden heutzutage oft immer noch zu wenig Zeit. Das wird sich dank KI-Tools, respektive Automatisierung im weiteren Sinne, verbessern lassen. Es kommt also hier zu einer Verschiebung der Ressourcen in wertstiftendere Bereiche. Was in gewissen Bereichen aber auch die Anforderungsprofile verändern wird. 

Wo stehen wir in fünf Jahren? Kann man da schon etwas sagen oder wagen Sie keinen Ausblick?

Ott: Ich glaube, es ist sehr schwierig, die weitere Entwicklung vorauszusagen. In fünf Jahren werden wir zwar eine KI haben, die sämtliche Aufgaben und Fragen besser versteht und bearbeitet als der beste Mensch in diesem Fachbereich. Trotzdem muss die KI erfolgreich in Prozesse und Unternehmungen integriert werden und mit den richtigen Daten gefüttert werden.

Ein erfolgreiches Business ist mehr als nur ein perfekter Chatbot. Wie auch mit dem Aufkommen des Internets wird es eine Zeit dauern, bis sich Standards und das Vertrauen in die Technologie durchsetzen, obwohl technisch wahrscheinlich schon mehr möglich wäre. Und schlussendlich trägt die Verantwortung am Ende immer noch der Mensch.

Inwiefern ist das relevant?

Ott: Wir sehen regelmässig, wenn wir Automatisierungsprozesse mit Firmen aufnehmen: Sehr viel Wissen steckt in den Köpfen der Mitarbeitenden. Viele Dinge sind nicht lückenlos dokumentiert. Andere Mitarbeitende wissen: Wenn ich eine konkrete Frage habe, wende ich mich an diese oder jene Person, der ich vertraue oder welche Entscheidungen treffen kann. 

Spichiger: In den letzten anderthalb Jahren war die Entwicklung mit KI extrem rasant. Wenn man das in die Zukunft projizieren würde, könnte man denken, es verändere sich in den nächsten zwei bis drei Jahren alles. Doch das ist ein Trugschluss. 

Warum?

Spichiger: Gerade in der Versicherungsbranche braucht Veränderung oft eine gewisse Zeit. Dies liegt unter anderem daran, dass Beständigkeit und Solidität ein wichtiger Teil des Geschäftsmodells sind. Das wirkt sich natürlich auch auf die Veränderungsfähigkeit aus. Obwohl ich gleichzeitig betonen möchte, dass die Schweizer Versicherer gerade in den letzten Jahren angefangen haben, mehr Wert auf Innovation, Veränderungskultur und -umsetzung zu legen.

Welche Hauptveränderungen erwarten Sie?

Spichiger: Aus meiner Sicht sind es drei Dinge. Erstens wird KI ein fester Teil fast aller Geschäftsprozesse sein. KI wird automatisch im Alltag genutzt werden. Zweitens: Der Automatisierungsgrad wird generell viel höher sein.

Zurzeit fokussiert man sich meiner Meinung nach zu stark auf die generative KI. Gleichzeitig sehen wir, dass das Potenzial von bestehenden traditionelleren Automatisierungsmethoden noch nicht ausgeschöpft wurde. Drittens: In den kommenden fünf Jahren werden die Versicherungen noch einmal einen wesentlichen Schritt Richtung Optimierung des Vertriebsprozesses und der Kundeninteraktion machen. 

Welche von KI bereitgestellte Dienstleistung kann ich in ein paar Jahren beziehen? Was wird das grosse Ding sein?

Spichiger: Wenn wir beim Kundenkontakt bleiben, haben die Versicherer die Chance, das Kundenerlebnis im weitesten Sinne wesentlich zu verbessern. Beispielsweise kann KI auch bei «Live»-Interaktionen, also während eines laufenden Beratungsgespräches, gewinnbringend für alle Involvierten eingesetzt werden. Man entwickelt sich Schritt für Schritt in diese Richtung.

Momentan beschränkt man sich vor allem noch auf die Vor- oder Nachbereitungsphase. So werden diverse Tools zur effizienten und zielgerichteten Vorbereitung von Kundengesprächen genutzt. Stimmenanalyse wird beispielsweise zur Erkennung von Gefühlslagen und der Verbesserung von Callcenter-Interaktionen eingesetzt. Spannend wird sein, zu beobachten, wie sich die Akzeptanz der Kunden diesbezüglich verhält.

In Zukunft wird es auch vielfältige Möglichkeiten geben, den Kunden stark personalisierte präventive Beratungsdienstleistungen anzubieten.

Ott: Die ganze Hyperpersonalisierung der Produkte, genau auf mich zugeschnittene Angebote, werden Realität. Theoretisch zahlt man heute oft noch zu viel. Gerade in einer Idealwelt, in der die KI ein Bedürfnis sehr stark personalisieren kann und entsprechende Berechnungsgrundlagen hat, verändert sich das fundamental: Mit den richtigen Faktoren kann ich auf mich zugeschnittene Versicherungsprodukte beantragen, die viel spezifischer und gleichzeitig vielleicht auch viel holistischer sind als heutige Angebote.

Wir sprechen hier über Daten. Und das mit den Daten ist ja immer so eine Sache: Wo wird was gespeichert, wer hat Zugriff auf meine Daten oder eben nicht. Was ist da zu erwarten? 

Ott: Ich bin der Meinung, dass das Datenproblem heute schon gelöst wäre, wenn man die Risiken realistisch einschätzen und ein schlankes Datenkonzept richtig umsetzen würde. Oft scheitert es an vielen historisch gewachsenen Systemen und der Angst, etwas zu löschen, was später mal wieder gebraucht werden könnte.

Spichiger: Open Finance wird Versicherer und Banken in der Zukunft dazu zwingen, ihre Schnittstellen zu öffnen. Das wiederum bietet interessante Möglichkeiten für Konsumenten: Die Gesamtfinanzsituation, Anlage, Absicherung, Vorsorge wird irgendwann auf einer Plattform ersichtlich sein. Gleichzeitig ergeben sich viel mehr Ansatzpunkte, um technologisch unterstützt zu optimieren und unterstützen zu können. Ein ganzer Blumenstrauss von Entwicklungen, die heute noch nicht ganz absehbar sind.

Muss man alle Prozesse neu denken, statt nur zu optimieren, um das Potenzial von KI freizusetzen?

Spichiger: Vom Prinzip her ja. Zumindest bedarf es der Offenheit dazu. Es geht darum, nicht nur auf einen bestehenden Prozess abzustellen, sondern sich zu überlegen, welchen Output, welche Leistung man braucht.

Ott: Es ist schwierig, das in der Praxis umzusetzen, weil viele Firmen, teilweise zu Recht, den Slogan «never change a running system» lebt. Dazu muss man wissen: Es gibt viele Risiken bei Umstellungen. Hierzu braucht man die richtigen Leute mit der richtigen Expertise.

Man kann auch einzelne Prozesse überdenken und diese schrittweise anpassen. Irgendwann merkt man dann: Jetzt haben wir einen ganzen Bucket, den wir komplett neu machen können. Viele Versicherungen gehen diesen Weg und Schritt für Schritt vor.

Welche Rolle nimmt KI bei EY schon ein?

Ott: Wir haben verschiedene Programme. Eines ist das Everyday AI, wo Mitarbeitende eine sichere Umgebung haben, um KI zu nutzen. Alle Daten bleiben in der Firma. Wir arbeiten mit grossen Technologieanbietern zusammen. Und grössere Aufmerksamkeit hat die Automatisierung und das Umdenken bei unseren Services auf ein KI-kompatibles Geschäftsmodell.

Können Sie ein Beispiel nennen?

Ott: Die komplexen Fragen im Taxbereich: das Recherchieren, Antworten-Verfassen, die mehrmalige Kontrolle – bis wir dann einen Advice geben können. Auch bei uns stellt sich die Frage: Wie weit kann man KI heute schon dazu bringen, dass sie diese Recherchen selber macht? Wo braucht man den Menschen? Stimmen die Ergebnisse wirklich?

EY investiert in verschiedene Bereiche, auch in die Automatisierung. Kurz: Überall dort, wo wir das Gefühl haben, dass es unser Businessmodell in Zukunft sehr stark verändern wird.

Das alles führen wir zunächst noch parallel zu unseren bestehenden Geschäftsprozessen durch: Denn ein funktionierendes System zu ersetzen, ist ein Risiko. Zumal EY ja stark reguliert ist. Da dürfen wir uns keine Fehler erlauben. Wir nehmen uns die Zeit, um nach einem alternativen Ansatz Ausschau zu halten, welcher noch besser funktioniert. In vielen Bereichen benötigen wir noch sehr viel Aufwand. 

Spichiger: Wie unsere Kunden widmen auch wir uns vielen fundamentalen Fragen: Wie liefern wir unsere Services in Zukunft? Was brauchen unsere Kunden und welche neuen Services können wir ihnen anbieten? Und noch etwas ganz Wichtiges – darüber haben wir heute noch wenig gesprochen: Wie gewinnen wir die richtigen Leute? Wie befähigen wir unsere Mitarbeitenden für die Zukunft? Geben wir ihnen die richtigen Werkzeuge zur Hand? Sie sehen: Das betrifft jedes Element unserer Organisation.

Und gerade wenn es um transformative KI-Entwicklungen geht, wo man wirklich etwas revolutionieren will, braucht es sehr viel Zeit, dass man das Gesamte überhaupt versteht und technisch umsetzen kann.

Ein weiterer Punkt ist die Governance-Struktur, die den ganzen Risikoteil umfasst. Gerade im Bereich Legal, Datenschutz, Compliance haben Verantwortliche sehr viel Respekt vor Lösungen, die sie selber nicht einschätzen können. Oft sind Firmen sehr komplex aufgebaut. Niemand weiss genau, wer was exakt braucht. Zuerst ist in einem Projekt dieses Problem zu lösen.

Dazu kommt: Die Generativität der KI-Systeme ist nicht perfekt. Sie hat noch viele Limitierungen, und sie macht auch noch Fehler. Die Qualität verbessert sich zwar extrem schnell, doch als Experte muss ich helfen, sicherzustellen, dass meine Kunden aufgrund von falschen Annahmen kein Luftschloss bauen.

Haben die geopolitischen Spannungen, die wir momentan vergegenwärtigen, einen Einfluss auf die Entwicklung von KI-Anwendungen?

Spichiger: Absolut. Es wird einem vor Augen geführt, dass wir auf gewisse Sicherheiten, die wir in der Vergangenheit hatten, in Zukunft nicht mehr notwendigerweise bauen können. Entsprechend ist die Abhängigkeit von einzelnen Big-Tech-Providern bei unseren Kunden aktuell sicher ein grösseres Thema geworden.