Versicherungen auf dem Weg in eine von Algorithmen dominierte Zukunft

Erscheinungsdatum: 3.9.2018 | Quelle/Autor: softwareag.com / Steffen Lorenz

Keine Frage: Künstliche Intelligenz (KI) ist derzeit eines der populärsten Trendthemen. Mit unzähligen Beispielen wird verdeutlicht, welche bahnbrechenden Entwicklungen wir zukünftig zu erwarten haben. Da wird optimistisch über selbstfahrende Autos und Drohnen spekuliert, die uns zukünftig Pakete nach Hause liefern. Oder es werden Roboter gezeigt, die bald Arbeiten im Warenlager und bei der Altenpflege übernehmen. Und es gibt beunruhigende Szenarien von autonomen Kampfrobotern und der totalen (Video-) Überwachung von Aktivitäten im öffentlichen Raum, die sofort Erinnerungen an den Roman „1984“ hervorrufen.

Auch in der Versicherungsbranche kommt KI bereits zum Einsatz. Die Auswirkungen sind weniger spektakulär, aber nicht minder weitreichend. Schon heute gibt es zahlreiche Beispiele, welche die Richtung vorgeben:

• Im Vertrags- und Bestandsmanagement kann sich der Kunde an einen Chatbot wenden (z.B. Uniqa ServiceBot), um sich über die verfügbaren Versicherungsprodukte zu informieren. Dies geschieht nicht nur, um die Mitarbeiter der Versicherung zu entlasten, sondern auch, um eine spezielle Zielgruppe zu adressieren: Menschen, die sich nicht mehr unbedingt mit anderen Menschen unterhalten wollen, sondern den asynchronen Dialog mit einem Algorithmus vorziehen.

• Im Schadenmanagement werden für proaktive Schadensregulierungen bzw. Sofortregulierungen Algorithmen eingesetzt, um mit weniger Arbeitsaufwand (also Kosten) schneller Entscheidungen treffen zu können. Das Ziel dabei ist es, den Kunden zeitnah auszahlen zu können und an die eigene Versicherung zu binden. Bei Massenregulierungen, etwa nach einem Hagelsturm, können Algorithmen die Bilder der Schäden oder die Scans der beschädigten Karosserien mittlerweile mindestens so gut beurteilen wie Menschen. In jedem Fall können sie es schneller und ermüdungsfrei – bis zu 24 Stunden pro Tag.

• Der Einsatz vernetzter Geräte (Internet of Things) wird mehr und mehr für die Bereitstellung von verhaltensbasierten Policen genutzt. Bei Krankenversicherungen kann das die Kontrolle sein, ob sich ein Patient an den verordneten Therapieplan hält. Fitness-Tracker werden mehr und mehr eingesetzt, um Versicherte zu einem gesünderen Lebensstil zu animieren. In beiden Fällen sind Algorithmen notwendig, um aus der Fülle an Daten relevante Einzelereignisse oder unerwünschte Entwicklungen zu identifizieren und schnellstmöglich darauf zu reagieren.

• Im Bereich der internen IT ist schon heute das Abwehren von Cyberangriffen ohne den Einsatz von Algorithmen kaum noch vorstellbar. Bei geschätzten 600 Millionen Angriffen täglich wird schnell deutlich, dass Menschen alleine hoffnungslos überfordert sind und deshalb der Einsatz von KI unbedingt notwendig ist.

Diese Beispiele stellen nur den Anfang einer Entwicklung dar, die sich in den nächsten Jahren noch beschleunigen wird. Die Konsequenzen davon sind vielfältig:

• Versicherungen werden zukünftig proaktiver entscheiden und handeln als in der Vergangenheit. Der Blick in den Rückspiegel weicht dem Blick durch die Windschutzscheibe.

• Versicherungen werden Produkte viel stärker als heute auf Basis individueller Risiken und Verhaltensweise entwickeln und mit Preisen belegen, die nicht mehr pauschal für ein Jahr gelten, sondern für kürzere Zeiträume und personenbezogene Anforderungen.

• Die Bedürfnisse des Kunden bei der Interaktion mit der Versicherung (Customer Experience) werden noch stärker in den Mittelpunkt treten. Der Kunde wird individuell und ganzheitlich gesehen und bekommt in Echtzeit Rückmeldungen von seiner Versicherung.

Dafür müssen sich Versicherungen umfassend auf die Nutzung von Künstlicher Intelligenz vorbereiten. Dies beinhaltet:

• Organisation: Versicherungen müssen noch mehr internes KI-Know-how entwickeln und bereitstellen. Dem „Data Scientist“ kommt dabei eine zentrale Rolle zu. Zudem müssen Versicherungen ihre Mitarbeiter von Routinetätigkeiten entlasten, sodass diese zusammen mit Data Scientists an der Umsetzung der KI arbeiten können. Durch diese Freiräume für neue Innovationen können durchaus erste, kleinere KI-Projekte entstehen.

• IT: Versicherungen brauchen leistungsfähige IT-Plattformen, um KI erfolgreich einzusetzen. Das beste Modell eines Data Scientists nützt wenig, wenn es nicht in der Praxis eingesetzt werden kann. Das Modell muss mit echten Stammdaten, Daten des Kunden sowie externen Daten (beispielsweise Wetter-Daten) versorgt werden, um Entscheidungen unterstützen zu können. Es muss sozusagen „die letzte Meile“ überwinden.

• Daten-Governance: Die IT-Plattform muss um eine entsprechende Daten-Governance ergänzt werden, die beschreibt, wo die Daten herkommen (aus dem eigenen Haus oder von extern) und wie und von wem die Daten verwendet werden. Schließlich muss sichergestellt sein, dass Datenqualität und Datenschutz gewährleistet sind. Nur wenn Daten klassifiziert sind, können sie für das Trainieren von Modellen (insbesondere Neuronale Netzwerke) eingesetzt werden.

Versicherungen müssen flexibel sein

Die Auswirkungen von KI auf Versicherungen werden massiv sein. Die aufgezeigten Anwendungsfälle sind nur der Anfang einer Entwicklung, die alle Sparten und alle Produkte der Versicherungen betreffen wird. Heute sind weder das genaue Zielbild noch der optimale Weg dorthin bekannt. Daher gilt es, sich so flexibel wie möglich aufzustellen. So verbaut sich die Versicherung nicht den Weg in eine von Algorithmen dominierte Zukunft.

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