Der transformative Einfluss von KI und Gen-KI auf die Versicherungsbranche

Die Versicherungsbranche befindet sich in einem tiefgreifenden Wandel, da sie sich modernste Technologien wie künstliche Intelligenz (KI), Deep Learning und vernetzte Geräte zu eigen macht. Dieser Wandel stützt sich auf die folgenden wichtigen technologischen Trends:

1. Explosion der Daten aus vernetzten Geräten: Die Verbreitung vernetzter Geräte erzeugt einen riesigen Pool an Nutzerdaten, der als Grundlage für KI-Anwendungen dient.
2. Open-Source- und Datenökosysteme: Open-Source- und Datenökosysteme fördern die Zusammenarbeit und ermöglichen einen nahtlosen Datenaustausch und eine nahtlose Datennutzung branchenübergreifend.
3. Fortschritte in der kognitiven Technologie: Kognitive Technologien, darunter KI-gestützte Modelle, definieren die Herangehensweise von Versicherern an Vertrieb, Risikoprüfung, Preisgestaltung und Schadenbearbeitung neu. 

Generative KI, oder Gen-KI, hat das Potenzial, die Versicherungsbranche zu revolutionieren, indem sie menschliche Kreativität und Methoden der Dateninterpretation mit künstlicher Intelligenz verbindet. Im Gegensatz zu traditionellen Technologien geht generative KI über die Optimierung bestehender Daten hinaus. Sie kann nicht nur Datensätze unendlich kombinieren, sondern auch daraus lernen, was sie von anderen Arten der Automatisierung unterscheidet. Mit dieser Fähigkeit wird Gen-KI jedem Nutzer neuartige und kreative Ergebnisse liefern. 

AUTOMATISIERUNG DOMINIERT DAS UNDERWRITING UND RISIKOMANAGEMENT

Die Einführung automatisierter Risikoprüfung in der Wertschöpfungskette durch zahlreiche Versicherer, motiviert durch die Vorteile von Zeit- und Kostenersparnissen, ist bemerkenswert. Aktuelle Untersuchungen unter Versicherungsgesellschaften in verschiedenen Ländern belegen diese frühzeitige Einführung. So nutzen beispielsweise im Vereinigten Königreich bereits 8 von 10 Maklern täglich KI, und in den USA setzen 58 % der Lebensversicherungsgesellschaften künstliche Intelligenz ein oder planen deren Einführung in ihre Geschäftsabläufe.  

Die Automatisierung dominiert das Underwriting, da KI-gestützte Modelle umfangreiche interne und externe Daten nutzen und Techniken wie die Datenanreicherung durch Dritte einsetzen, wodurch ein Datensatz durch die Einbeziehung zusätzlicher Informationen oder Merkmale aus externen Quellen verbessert wird.

Gen AI unterstützt Versicherer bei der Risikobewertung, der Verarbeitung großer Datenmengen, einschließlich medizinischer Diagnosen, und der Minderung potenzieller Verzerrungen. Dabei erstellt es personalisierte Risikoprofile und setzt Predictive Analytics ein.

Technisch gesehen ist Gen AI in der Lage, aktuelle Kundendaten zu analysieren und aus vorhandenen Informationen synthetische Datensätze zu generieren. Dies ist besonders wertvoll in Situationen, in denen bestimmte Datentypen für die Modellierung nicht ausreichen, und verbessert letztlich die Effektivität von Vorhersagemodellen. 

Darüber hinaus können die von generativer KI erstellten synthetischen Datensätze die Eigenschaften der Originaldaten replizieren und gleichzeitig sicherstellen, dass keine personenbezogenen Daten enthalten sind. Diese Funktion ist ein entscheidender Mechanismus zum Schutz der Privatsphäre der Kunden.

WIE GEN-KI DIE SCHADENSAUSZAHLUNG VERBESSERT

Dennoch verspricht Gen AI eine erhebliche Verbesserung der Schadenbearbeitung aus verschiedenen Perspektiven. Ein wichtiger Aspekt ist die Automatisierung von routinemäßigen und sich wiederholenden Aufgaben, die mit der Schadenbearbeitung verbunden sind, wie z. B. die manuelle Bearbeitung von Schadenersatzzahlungen, die Dateneingabe, die Überprüfung von Dokumenten und grundlegende Entscheidungsprozesse. Durch die Automatisierung dieser Aufgaben und die Analyse von Daten kann Gen AI den gesamten Workflow der Schadenbearbeitung rationalisieren, was zu schnelleren Auszahlungen und einer höheren Kundenzufriedenheit führt. 

INDIVIDUELLE BEDÜRFNISSE ERFÜLLEN: WENN KI ZUR INDIVIDUALISIERUNG VON VERSICHERUNGSPOLICEN EINGESETZT WIRD

Da KI riesige Datenmengen analysiert, können Unternehmen ihren Versicherungsnehmern maßgeschneiderte Versicherungsleistungen anbieten, wodurch sie das Kundenerlebnis verbessern und ein besseres Risikomanagement erreichen.

Derzeit gibt es verschiedene Beispiele für maßgeschneiderte Versicherungspolicen, die KI nutzen, insbesondere bei Kfz-Versicherungsgesellschaften. Die Verbreitung von Telematikgeräten in Fahrzeugen zur Echtzeit-Datenerfassung hat in den letzten Jahren deutlich zugenommen. Diese Geräte analysieren Verhaltensdaten, darunter Faktoren wie Geschwindigkeit, Beschleunigung, Bremsverhalten und Standort.

Autoversicherer nutzen dann KI, um diese Daten zu analysieren und nutzungsbasierte Versicherungen (Usage-Based Insurance, UBI) anzubieten. Sichere Fahrer können je nach ihren individuellen Fahrgewohnheiten Rabatte oder personalisierte Versicherungsleistungen erhalten, wodurch die Genauigkeit der Risikobewertung verbessert wird. Diese Anpassungsfähigkeit ermöglicht Echtzeitanpassungen der Versicherungsbedingungen und -preise auf der Grundlage sich ändernder Risikofaktoren und trägt so zu einer reaktionsschnellen und flexiblen Deckung bei.

Mehreren Berichten zufolge wechseln viele Kunden tatsächlich zu UBI-basierten Kfz-Versicherungen, die auch niedrigere Preise bieten. Tatsächlich wird erwartet, dass der UBI-Markt bis 2028 auf 80,7 Milliarden US-Dollar wachsen wird.

WIE WIRD GEN AI DIE VERSICHERUNGSBRANCHE IN ZUKUNFT BEEINFLUSSEN?

Schätzungen von McKinsey zufolge könnten Investitionen in künstliche Intelligenz (KI) unter Berücksichtigung verschiedener Funktionen und Anwendungsfälle einen erheblichen jährlichen Wert von bis zu 1,1 Billionen US-Dollar für die Versicherungsbranche generieren. Dies ist ein wachsender Trend, der die Versicherungsbranche Tag für Tag neu gestaltet und sich mit der Zeit immer weiter beschleunigt.

In einem kürzlich geführten Interview hob Caroline Dunn, Chief Underwriting Officer bei Zurich UK und eine der renommiertesten Fachleute auf diesem Gebiet, eine bedeutende Veränderung im letzten Jahr hervor. Mit Blick auf das Jahr 2024 betont Dunn, dass „sich das Tempo der KI-Entwicklung in Zukunft voraussichtlich fortsetzen, wenn nicht sogar weiter beschleunigen wird“.

In jedem Fall versprechen die Anwendungen von Gen-KI in verschiedenen Funktionen eine Zukunft mit optimierten Prozessen, verbesserter Entscheidungsfindung und gesteigerter Effizienz für den Versicherungssektor.

Eine der größten Herausforderungen für die Branche beim Übergang zu Gen-KI ist jedoch die Einhaltung von Vorschriften. Im vergangenen Jahr hat die Europäische Kommission einen KI-Gesetzentwurf vorgelegt, der darauf abzielt, einen einheitlichen Rechtsrahmen für die Entwicklung von Gen-KI im Einklang mit den Werten der EU zu schaffen, was für regulierte Branchen wie die Versicherungsbranche Herausforderungen mit sich bringt.