Traditionell haben Versicherungen auf bewährte Methoden zur Risikobewertung, Schadensabwicklung und Kundenbetreuung gesetzt. In den letzten Jahren ist jedoch der Druck gestiegen, die operativen Kosten zu senken und gleichzeitig die Kundenzufriedenheit zu erhöhen. In einer Welt, die von wirtschaftlichen Unsicherheiten und sich ständig wandelnden Herausforderungen geprägt ist, müssen sie ihre Prozesse kontinuierlich optimieren, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Die Branche befindet sich in einem ständigen Spannungsfeld zwischen digitaler Transformation und Kundenerlebnis. Und der nächste große Sprung steht unmittelbar bevor: Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert die datengetriebene Versicherungsbranche, indem sie neue Wege zur Effizienzsteigerung und Verbesserung der Kundenerfahrung eröffnet. Gleichzeitig gilt es, die Risiken dieser Technologie sorgfältig zu evaluieren, um eine Balance zwischen Innovation und Verantwortung zu gewährleisten.

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Automatisierung von Prozessen für mehr Effizienz

Aufgrund komplexer und veralteter IT-Systeme stellt die Automatisierung für Versicherungen eine einzigartige Kostenherausforderung dar. Bei Versicherungen basiert KI häufig auf maschinellem Lernen. Viele Versicherer müssen vor dem Einsatz von KI ihre Daten erst einmal entsprechend aufbereiten. Anfänglich belasten Investitionen in KI, Chatbots und andere Automatisierungstools das Budget, insbesondere bei Erstanwendern, wenn sie die Software selbst anschaffen und in bestehende Arbeitsabläufe integrieren und die Mitarbeiter entsprechend schulen. Alternativ können Versicherungsunternehmen den Betrieb an Firmen auslagern, die über die notwendige Technologie und Expertise verfügen. Dieser Ansatz minimiert die Anfangsinvestitionen und bietet eine kosteneffiziente Möglichkeit der Technologieeinführung. Außerdem wird die Implementierung rationalisiert, so dass mehr Zeit für die Konzentration auf umsatzfördernde Kerntätigkeiten bleibt.

Bearbeitung von Schadensfällen in Echtzeit

Versicherer können mit KI-Technologien Routineaufgaben effizienter gestalten. Ein Beispiel für die erfolgreiche Prozessautomatisierung ist der Einsatz von KI in der Schadenbearbeitung. Hier analysieren Algorithmen eingehende Schadensmeldungen hinsichtlich des Ausmaßes sowie der Reparaturkosten und entscheiden anhand von festgelegten Kriterien, ob der Schaden sofort bearbeitet werden kann oder weitere Überprüfungen erforderlich sind. Dies reduziert die Bearbeitungszeit erheblich und minimiert die Fehlerquote, da KI-Systeme im Idealfall konsistente und fehlerfreie Entscheidungen treffen können.

Bei einem Autounfall ruft der Fahrer beispielsweise direkt seine Versicherung an, um den Vorfall zu melden. Über einen Link oder per App erhält er dann bereits am Unfallort Zugang zu einem KI-Tool für die Bilderfassung, das ihn genau anleitet, das Auto und alle Schäden zu fotografieren. Die KI-Berechnungen aus den Bildern sagen dem Versicherer in nur wenigen Minuten, welche Schäden verursacht wurden (sowohl die, die man sehen kann als auch die, die man nicht sehen kann). Zusammen mit den Daten zum Restwert des Autos kann auf dieser Basis festgestellt werden, ob das Fahrzeug aufgrund des Schadens abzuschreiben ist oder ob es repariert werden kann. Gleichzeitig kann die Werkstatt und - wenn nötig - ein Gutachter informiert werden. So erfolgt die Bearbeitung von Schadensfällen, die früher Tage oder sogar Wochen in Anspruch genommen hat, durch KI quasi in Echtzeit. Das steigert die Kundenzufriedenheit - vor allem nach dem Stress im Falle eines Unfalls - ungemein.

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Personalisierte Kundenerlebnisse

Kundenzufriedenheit ist ein entscheidender Faktor für den Erfolg eines Versicherungsunternehmens. Durch den Einsatz von KI-gestützten Analysetools können Versicherer beispielsweise genau nachvollziehen, welche Produkte und Dienstleistungen für welchen Kundentyp am interessantesten sind. Diese Informationen ermöglichen es, Versicherungsangebote zu entwickeln, die auf die spezifischen Anforderungen jedes Kunden zugeschnitten sind. Die Personalisierung erstreckt sich auch auf die Kommunikation: Mit KI können Kunden individuell adressiert und ihre Anfragen in einem personalisierten Kontext beantwortet werden, was die Kundenerfahrung erheblich verbessert.

Unternehmenswerte mit Kundenwerten in Einklang bringen

Im heutigen Zeitalter des erhöhten Verbraucherbewusstseins ist die Abstimmung von Unternehmenswerten auf die Werte der Kunden eine essenzielle Strategie zur Stärkung der Kundenbindung. So ergab eine aktuelle Solera-Umfrage, dass 75 Prozent der Autofahrer für eine umweltbewusstere Police den Versicherer wechseln würden. Nachhaltigkeit kann für Versicherer zum Wettbewerbsvorteil werden.

Die Einführung energiesparender Praktiken in Niederlassungen trägt dazu bei, die Stromrechnungen und Betriebskosten zu senken. Bei umweltbewussten Verbrauchern kommen auch die Messung der Kohlendioxidemissionen und die Festlegung von Zielen zur Verringerung des ökologischen Fußabdrucks gut an. Durch die Messung und Minimierung von Emissionen innerhalb einer Lieferkette mit Estimatics-Lösungen werden Ziele zur Reduzierung des Kohlenstoffausstoßes erreicht. Eine Autowerkstatt entscheidet zum Beispiel auf der Grundlage der Emissionsdaten, ob sie ein gebrauchtes oder neues Fahrzeugteil für die Reparatur verwenden sollte.

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Bei Reparaturen und der Fahrzeugwartung auf Haltbarkeit und Langlebigkeit zu setzen, kann ebenfalls eine nachhaltige Praxis sein, die langfristig Kosten senkt. Durch Investitionen in hochwertige, langlebige Materialien und Reparaturtechniken sowie umweltfreundliche Teile verringern Versicherer die Häufigkeit von Autoreparaturen sowie den Austausch von Teilen.

Verantwortungsvolle Einführung von Technologie

Bei der Einführung von Technologie ist es wichtig zu beachten, dass es keine „one-size-fits-all“-Lösung gibt. Versicherungsunternehmen sollten ihre Technologielösungen auf ihre individuellen Geschäftsanforderungen und Kundenerwartungen abstimmen. Dieser Ansatz gewährleistet eine nahtlose Integration der Technologie in bestehende Arbeitsabläufe und fördert eine Innovationskultur, ohne die betriebliche Kontinuität zu stören. Versicherungsunternehmen, die KI erfolgreich integrieren, berichten von einer deutlichen Kostenreduktion und einer Verbesserung ihrer operativen Leistungsfähigkeit. Dies verschafft ihnen nicht nur einen Wettbewerbsvorteil, sondern ermöglicht es auch, ihren Kunden bessere Konditionen zu bieten.

Trotz der zahlreichen Vorteile, die der Einsatz von KI in der Versicherungsbranche mit sich bringt, gibt es jedoch auch Risiken und Herausforderungen, die nicht ignoriert werden dürfen. Ein zentraler Punkt ist die Frage der Datensicherheit und des Datenschutzes. KI-Systeme benötigen große Mengen an Daten, um effektiv zu arbeiten. Die Sicherstellung, dass diese Daten vor unbefugtem Zugriff geschützt sind und die Datenschutzbestimmungen eingehalten werden, ist von entscheidender Bedeutung.

Des Weiteren besteht das Risiko, dass automatisierte Entscheidungen nicht immer die gewünschte Fairness widerspiegeln. Algorithmen, die auf historischen Daten basieren, können bestehende Vorurteile und Diskriminierungen unbeabsichtigt verstärken. Es ist daher wichtig, dass Versicherungsunternehmen ihre KI-Systeme regelmäßig überwachen und überprüfen, um solche Risiken zu minimieren. Ein weiteres Risiko liegt in der technologischen Abhängigkeit. Während KI viele Prozesse effizienter gestalten, besteht die Gefahr, dass ein zu starkes Vertrauen in automatisierte Systeme zu einem Verlust von menschlichem Urteilsvermögen und Fachwissen führt. Dies wäre besonders in komplexen oder außergewöhnlichen Situationen problematisch, in denen eine menschliche Entscheidung gefordert ist.

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Fazit: Die Einführung von automatisierten Prozessen und Nachhaltigkeit sind nur zwei Möglichkeiten, wie Versicherungsunternehmen das Kundenerlebnis verbessern und gleichzeitig die Betriebskosten senken können. Der Fokus auf Automatisierung, die verantwortungsvolle Einführung von Technologien und die Angleichung von Werten ermöglicht ihnen, sich in einem zunehmend wettbewerbsintensiven Umfeld und in einer sich ständig weiterentwickelnden Branche für einen langfristigen Erfolg zu positionieren.

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