Verbesserter Kundenservice, reduzierte Kosten

Die Versicherungsbranche steht vor großen Herausforderungen, da der Wettbewerbsdruck zunimmt und die Kundenerwartungen an die Servicequalität kontinuierlich steigen. Eine sofortige Bearbeitung von Anträgen trägt maßgeblich zur Kostenreduzierung und Steigerung der Kundenzufriedenheit bei. Die Nutzung von Künstlicher Intelligenz ist dabei eine entscheidende Unterstützung.

Die Machine-Learning-Nutzung bei Versicherungsunternehmen wird aber nicht auf Vertriebs- oder Marketingthemen beschränkt bleiben, auch die Kernversicherungssysteme selbst rücken in den Fokus. Dabei geht es etwa um die Bearbeitung von Krankenversicherungsansprüchen oder die Automatisierung der Fallbearbeitung bei Sachversicherungen. Insgesamt können laut „The AI in Insurance Report“ Machine Learning (ML) und KI bis 2030 zu Kosteneinsparungen in Höhe von 390 Milliarden US-Dollar in den Front-, Middle- und Back-Offices der Versicherer führen. Allein schon im Front-Office mit Kundenservice, Personalisierung oder Schadensmanagement können KI-gesteuert die Kosten um 168 Milliarden US-Dollar reduziert werden.

Einen konkreten Vorteil liefern ML-basierte Lösungen etwa im Claim Management mit der automatisierten Analyse von Schadensfotos. Nutzt ein Versicherer ML bei der Bearbeitung von Kfz- und Sachschäden, kann er zum einen Betrugsversuche einfacher aufdecken und die Genauigkeit bei der Schadensregulierung verbessern, ohne dass kostenintensive manuelle Tätigkeiten anfallen. Zum anderen führt die automatisierte Analyse von Schadensfotos auch zu einer deutlichen Beschleunigung des gesamten Schadensregulierungsprozesses.

An reale Szenarien angelehnt

Versicherer können ML-Lösungen darüber hinaus bei der automatisierten Informationsextraktion aus unstrukturierten Daten wie gescannten Dateien nutzen, um papierbasierte Evaluierungsvorgänge zu ersetzen. Gerade bei komplexen Prozessen in den Bereichen Lebens- und Rentenversicherungen können so Anträge von Kunden leichter bearbeitet und fehlende Informationen schneller ermittelt werden. Sowohl die automatisierte Analyse von Schadensfotos als auch die automatisierte Informationsextraktion ermöglichen Versicherern eine beschleunigte Antragsbearbeitung, die letztlich den Versicherten zugutekommt.

Voraussetzung für den erfolgreichen ML-Einsatz im Versicherungswesen ist ein Framework, das anhand realer Szenarien angelernt sowie getestet wird und innerhalb vorgegebener Parameter selbstlernend ist. Idealerweise werden für die Konzeption des Frameworks und Datenmodells Hunderttausende von echten Kunden-Datensätzen verwendet, die repräsentativen Charakter haben und unterschiedliche Anwendungsfälle abdecken.

Dies ist ein Artikel aus unserer Print-Ausgabe 5/2022. Bestellen Sie ein kostenfreies Probe-Abo.

Die ML-Nutzung wird in der Versicherungsbranche aufgrund der zahlreichen Vorteile eine immer wichtigere Rolle spielen. Mit ML-Unterstützung können Angebote für Kunden optimiert, Betrugsfälle aufgedeckt, die Genauigkeit bei Schadensregulierungen verbessert, die Mitarbeiterproduktivität erhöht und auch Kosten eingespart werden. Nicht zuletzt trägt ML zu einer Steigerung der Kundenzufriedenheit durch die schnellere Bearbeitung von Anträgen und Schadensmeldungen bei. Und das ist in einer wettbewerbsintensiven Zeit ein nicht zu unterschätzender Aspekt für die langfristige Kundenbindung.

Bildquelle: Fadata