- Generative KI transformiert die Versicherungsbranche durch Effizienzsteigerung beim Onboarding, Optimierung des Kundensupports und Vereinfachung der Richtlinienauslegung.
- Trotz des Potenzials birgt sie Herausforderungen wie Datenintegrität und regulatorische Unsicherheiten.
- Eine kohärente Integration von Technologie, Risikomanagement und Compliance ist entscheidend für ihren verantwortungsvollen Einsatz.
Generative KI revolutioniert die Versicherungsbranche und bietet beispiellose Fortschritte bei der betrieblichen Effizienz und beim Kundenservice.
Innerhalb der Branche gibt es eine klare Verschiebung hin zur Integration von Open-Source-Modellen und zum Überdenken von Datenschutz- und Sicherheitspraktiken, um den sich entwickelnden Richtlinien und Compliance-Standards gerecht zu werden. Diese Veränderungen markieren den Übergang von theoretischen Diskussionen zu konkreten Anwendungen, da Unternehmen Schritte unternehmen, um generative KI zum Mainstream zu machen.
Darüber hinaus überbrückt die generative KI die Lücke für Wissensarbeiter, indem sie den Zugang zu umfangreichen qualitativen Daten vereinfacht, die zuvor nur schwer zu verarbeiten waren. Dies hat die Entwicklung von Trainingsdatensätzen ermöglicht und die Erstellung von Modellen erleichtert, die speziell auf die Versicherungsbranche zugeschnitten sind.
Die Integration von generativer KI in kompliziertere Versicherungsprozesse hängt jedoch von der Technologie und der Akzeptanz der Menschen ab. Die positive Einstellung einiger Fachleute gegenüber neuen Technologien ist entscheidend für ihre breitere Akzeptanz. Glücklicherweise setzen einige Unternehmen bereits fortschrittliche Chatbots und Automatisierungstools für das Underwriting ein und erreichen so eine größere Effizienz im Versicherungsbetrieb.
Fakten rund um die GenAI.
Einsatz von Gen AI bei Versicherern entlang der Wertschöpfungskette.
Mit generativer KI die Schwachstellen der Branche angehen
Rationalisierung des Onboarding: Das Onboarding leidet traditionell unter Verzögerungen und Redundanzen, was sich auf die Moral und die Kundenzufriedenheit auswirkt. Im Durchschnitt brauchen neue Mitarbeiter 10-12 Wochen, bis sie voll einsatzfähig sind, wobei ein grosser Teil der Zeit für administrative Aufgaben aufgewendet wird. Generative KI kann diese Abläufe rationalisieren, die Zeitspanne um bis zu 30 Prozent verkürzen und die Integration und Zufriedenheit der Mitarbeiter verbessern, was für das Wachstum und den Erhalt eines Wettbewerbsvorteils entscheidend ist.
Optimierung des Kundensupports: Die Innovation hat neue Grenzen für die Kundenbetreuung eröffnet. Virtuelle Assistenten bieten jetzt ununterbrochene Unterstützung und sorgen für konsistenten Service und massgeschneiderte Kommunikation. Auf der anderen Seite profitieren unsere Mitarbeiter von KI-Tools, die ihre Produktivität steigern. Herkömmliche Supportsysteme können durch sich wiederholende Anfragen überfordert sein, was zu einem langsamen Service und erhöhten Betriebskosten führt. Da Routinefragen etwa 80 Prozent der Supportzeit in Anspruch nehmen, kann generative KI bis zu 70 Prozent dieser Fragen beantworten, wodurch die Kosten gesenkt werden können und die Supportteams sich auf kompliziertere Probleme konzentrieren können.
Vereinfachung der Richtlinienauslegung: Hinter den Kulissen hilft generative KI den Underwritern, beschleunigt die Prüfung des Versicherungsschutzes, verbessert die Schadenbearbeitung durch Automatisierung und Bildanalyse und optimiert die Betrugserkennung. Das Lesen von Versicherungspolicen ist komplex und führt häufig zu Fehlern und Streitigkeiten. Fehlinterpretationen können Konflikte um 10-15 Prozent eskalieren lassen. Mit einer Genauigkeit von bis zu 90 Prozent bei der Extraktion von Policendetails ermöglicht generative KI ein transparenteres Verständnis und eine bessere Entscheidungsfindung und reduziert so Fehlinterpretationen.
Generative KI analysiert nicht nur Policen genau - sie verwandelt komplexe Versicherungsangebote in verständliche Zusammenfassungen und ermöglicht aufschlussreiche Risiko- und Prämienbewertungen. Sie generiert auch regulatorische Dokumente mit beispielloser Präzision und Effizienz.
Diese Entwicklung nimmt an Fahrt auf. Prognosen zufolge werden bis 2026 über 80 Prozent der Unternehmen generative KI in irgendeiner Form einsetzen - ein deutlicher Sprung von heute weniger als 5 Prozent.
Prominente Anwendungsfälle generativer KI im Versicherungswesen
Die Auswirkungen der generativen KI im Versicherungssektor sind in verschiedenen Segmenten offensichtlich und führen zu deutlichen Verbesserungen bei Effizienz und Produktivität.
Im Bereich der Kfz-Versicherung hat die Einführung von KI-gesteuerten virtuellen Assistenten und Chatbots den Kundenservice verbessert. Durch die Bearbeitung einer grossen Anzahl von Anfragen in Echtzeit haben diese Tools den Bedarf an herkömmlichem E-Mail-Support um mehr als 50 Prozent gesenkt. Dieser Wandel steigert die Kundenzufriedenheit und ermöglicht eine strategischere Zuweisung von Personalressourcen.
Auch Spezialversicherer nutzen generative KI, um komplizierte Underwriting-Prozesse zu automatisieren, und erleben so einen Produktivitätsschub von über 100 Prozent. Die Zeit, die für kritische Underwriting-Aktivitäten benötigt wird, hat sich deutlich verkürzt, was diesen Unternehmen die Möglichkeit gibt, schnell auf neue Chancen und Kundenanforderungen zu reagieren.
Fortgeschrittene generative KI-Systeme haben bei der Rationalisierung der Schadenregulierung bei Digital Insurance eine entscheidende Rolle gespielt. In einem herausragenden Fall wurden Schadensfälle und die damit verbundenen Zahlungen in einem deutlich kürzeren Zeitrahmen als in der Branche üblich abgewickelt. Damit wurde ein neuer Standard für Prozesseffizienz und schnellen Service gesetzt, der den Kundenbeziehungen und der betrieblichen Effizienz erheblich zugute kommt.
Diese gezielten Anwendungen von generativer KI verdeutlichen einen klaren Trend: Die Technologie schafft spürbare Verbesserungen in der Versicherungsbranche und verwandelt ehemals komplexe Aufgaben in rationalisierte Abläufe, die das Vertrauen der Kunden stärken und die Servicestandards erhöhen.
Grenzen von GenAI
Das Versprechen der generativen KI in der Versicherungsbranche anzuerkennen bedeutet auch, die Hürden anzuerkennen, die sie mit sich bringt - nicht als Rückschläge, sondern als zu bewältigende Komplexität. Diese Herausforderungen beziehen sich auf die Feinheiten der Implementierung fortschrittlicher Technologien in Bereichen, die strengen Anforderungen und unterschiedlichen Bedürfnissen unterliegen.
Die Risiken, die mit KI-Modellen verbunden sind, sind aufgrund der grossen Bandbreite an Anwendungen und der Schwierigkeit, ihre Auswirkungen zu bewerten, nicht immer klar definiert. Der Enthusiasmus für die Einführung dieser Modelle wird von ihren klaren Vorteilen angetrieben, wie z.B. der Prozessautomatisierung und der Möglichkeit langfristiger Kosteneinsparungen. Allerdings herrscht in der Branche ein allgemeines Unverständnis über die potenziellen Risiken, da noch nicht genügend Zeit zur Verfügung stand, um diese Modelle über einen längeren Zeitraum zu evaluieren.
Da generative KI mit grossen Datensätzen arbeitet, stellt die Datenintegrität eine ständige Herausforderung dar: die Vollständigkeit und die moralische, gesetzliche oder regulatorische Ausrichtung der Daten. Mit den weltweit unterschiedlichen Anforderungen wächst die Unsicherheit, was zu verzerrten oder ungerechten Ergebnissen der Modelle führen kann. Für die Betreiber ist es von entscheidender Bedeutung, die Ergebnisse dieser Systeme ständig zu überprüfen und anzupassen, um sicherzustellen, dass sie den Projektvorgaben entsprechen.
Die regulatorischen und rechtlichen Auswirkungen sind derzeit beträchtlich und erfordern eine sorgfältige Prüfung durch die Unternehmen. So arbeitet die Europäische Union beispielsweise an Gesetzen, die festlegen, welche Daten für die Eingabe in diese Modelle geeignet sind. In der Zwischenzeit müssen Unternehmen sorgfältig verwalten, was in diese Modelle einfliesst, um die Einhaltung von Richtlinien nicht zu gefährden.
Wenn Probleme mit den Ergebnissen auftreten, ist es eine gewaltige Aufgabe, sie zu ihrem Ursprung zurückzuverfolgen, wenn man die Grösse der ursprünglichen Datensätze bedenkt, die zwischen 7 und 20 Terabyte liegen können. Die Identifizierung der Aspekte der Ausgangsdaten, die zu suboptimalen Ergebnissen geführt haben, ist komplex und macht deutlich, dass ausgefeilte Analyse- und Fehlerbehebungsverfahren erforderlich sind.
Darüber hinaus können die Wartung und das Risikomanagement dieser KI-Systeme völlig neue berufliche Kapazitäten erfordern, wie z.B. solche, die auf Prompt-Engineering spezialisiert sind. Diese Funktionen konzentrieren sich auf die Ausarbeitung der effektivsten Abfragen für die Modelle, ein entscheidender Prozess, um der KI die bestmöglichen Ergebnisse zu entlocken.
Je weiter die Versicherungsbranche mit der Integration generativer KI voranschreitet, desto wichtiger wird es, ein Umfeld zu schaffen, in dem Technologie, Risikomanagement und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften kohärent ineinandergreifen, um sicherzustellen, dass der Einsatz dieser Technologien ebenso verantwortungsvoll wie transformativ ist.
Ein Blick in die Zukunft von GenAI
In dem Masse, in dem Mitarbeiter generative KI-Tools für ihre täglichen Aufgaben einsetzen, wird die Fähigkeit der Technologie zur Kreativität und Problemlösung voraussichtlich weiter zunehmen. Darüber hinaus wird die Ausweitung der multimodalen Fähigkeiten, d.h. der Umgang mit Text, Bildern und Videos, den Nutzen von KI-Anwendungen in der Versicherungsbranche weiter verändern, den Spielraum für Innovationen erweitern und Dienstleistungen wie Dokumentenverarbeitung und Chatbot-Interaktionen verbessern.
