Einsatz von Generative AI im Schadenmanagement von Versicherungen

Versicherer stehen vor der Herausforderung, ihren Service nicht nur qualitativ hochwertig, sondern auch schnell und individuell auf den Einzelnen zugeschnitten anzubieten. Diese Kundenerwartungen treten besonders in den Vordergrund, wenn Unterstützung benötigt wird, wie im Falle der Schadenabwicklung. In solchen Momenten kann die Qualität der Schadenbearbeitung eine entscheidende Rolle für die Kundenzufriedenheit und -loyalität spielen. Eine mangelhafte Abwicklung kann sogar dazu führen, dass Kunden sich nach einem anderen Anbieter umsehen.  

Durch Generative AI entstehen zusätzliche Möglichkeiten das Schadenmanagement zu verbessern. Auf der einen Seite können Versicherungsunternehmen durch den Einsatz von Generative AI die Effizienz des Prozesses steigern. Auf der anderen Seite entstehen zusätzliche Potenziale, präventive Angebote zu machen. Auch wenn die Steigerung der Effizienz eine wichtige Komponente der Schadenabwicklung ist, führt sie nicht dazu, dass Kunden und Kundinnen diese als großen Mehrwert wahrnehmen werden. Es ist zu erwarten, dass diese den Einsatz von generativer KI zur Unterstützung des Schadenprozesses als gegeben ansehen werden. Wie in anderen Bereichen ist auch das von Erfahrungen aus anderen Branchen getrieben. Zusätzlichen Mehrwert bieten Versicherungsunternehmen ihren Kundinnen und Kunden dann, wenn sie den Schadenprozess mithilfe von Generative AI an die individuellen Bedürfnisse des Kunden anpassen und durch prädiktive und präventive Maßnahmen den Schaden im besten Fall verhindern oder zumindest abmildern können. 

Steigerung der Effizienz im Schadenmanagement durch den Einsatz von Generative AI 

Diskriminative künstliche Intelligenz kommt Im Schadenmanagement bereits heute zum Einsatz. Sie übernimmt Aufgaben wie die Klassifizierung und Vorhersage. Sie analysiert vorhandene Daten, erkennt Muster und trifft Entscheidungen basierend auf diesen Informationen. Im Gegensatz dazu ist die generative KI in der Lage, neue Inhalte zu erstellen, die denen ähneln, die sie zuvor analysiert hat. Ermöglicht wird dies durch verbesserte Modelle, mehr Rechenleistung und die Möglichkeit, noch viel mehr Daten auszuwerten. 

Generative AI bietet erhebliche Automatisierungspotenziale, die die Geschwindigkeit und Effizienz in der Schadenbearbeitung weiter steigern können. Eine der Technologien, die hier zum Einsatz kommen kann, ist Natural Language Processing (NLP), eine Unterform der Künstlichen Intelligenz. Hierbei werden Lösungen entwickelt, die darauf abzielen, Text- oder Sprachdaten zu verstehen und mit eigenen Inhalten darauf zu reagieren. Denkbare Einsatzfelder sind die automatische Analyse von Schadenmeldungen, um relevante Informationen automatisiert zu extrahieren. So können Schadenmeldungen effizienter kategorisiert und Informationen wie Schadenart, Schadenhöhe und Schadenursache leichter identifiziert werden. Dieser Prozess kann nicht nur die Bearbeitungszeit verkürzen, sondern auch menschliche Fehler reduzieren und so zu einer höheren Kundenzufriedenheit führen. 

Generative AI kann auch bei der Schadenbewertung eine wertvolle Unterstützung sein. Insbesondere bei komplexen Schadenszenarien, die eine genaue und detaillierte Bewertung erfordern, kann Generative AI einen wesentlichen Unterschied machen. Beispielsweise kann sie genutzt werden, um Bilder von beschädigten Fahrzeugen oder Immobilien zu analysieren. Durch den Vergleich mit historischen Schadendaten kann eine KI-Anwendung genaue Vorhersagen über die Art und den Umfang des Schadens treffen und so die Genauigkeit der Bewertung verbessern. Diese Anwendungen können insgesamt die Geschwindigkeit der Schadenbearbeitung verbessern und die Effizienz des gesamten Prozesses erhöhen. 

Ein vor allem aus Sicht des Versicherungsunternehmens weiterer wichtiger Anwendungsbereich von Generative AI ist die Betrugserkennung. Durch die Analyse großer Mengen von historischen Daten kann eine KI verdächtige Fälle durch Abweichungen in den Schadenmeldungen und -bewertungen identifizieren. Dies schützt sowohl das Versicherungsunternehmen vor betrügerischen Handlungen als auch ehrliche Kunden vor steigenden Prämien. 

Schließlich kann Generative AI auch dazu beitragen, die Effizienz des gesamten Schadenprozesses zu verbessern. Indem sie hilft, Routineaufgaben zu automatisieren und Entscheidungsprozesse zu optimieren, kann sie dabei helfen, die Arbeitsbelastung der Schadenmanager zu verringern und ihnen mehr Zeit für komplexere Aufgaben zu geben. 

Neue Möglichkeiten durch den Einsatz von Generative AI 

Im heutigen digitalen Zeitalter erwarten Kunden ein hohes Maß an Personalisierung in der Kundenbetreuung. Generative AI bietet auch hier vielfältige Möglichkeiten. Vom Zeitpunkt des Schadeneintritts bis zur abschließenden Regulierung können Kunden und Kundinnen unabhängig von Ort und Zeit alle Informationen zu ihrem Versicherungsschutz bekommen, ohne den Versicherungsvertrag zur Hand haben zu müssen. Durch die digitale Verknüpfung einer KI-Anwendung und der Kundenverträge besteht für Kundinnen und Kunden die Möglichkeit, KI-generierte Antworten auf Verträge betreffende Fragen zu erhalten. Gleichzeitig gibt es aus Sicht des Versicherungsunternehmens die Möglichkeit, automatisierte Status-Updates für Kundinnen und Kunden zu generieren, die genau auf deren individuelle Bedürfnisse und den Stand ihrer Schadenmeldung abgestimmt sind. Dies bietet den Kunden ein personalisiertes und transparentes Erlebnis während des gesamten Schadenprozesses. 

Darüber hinaus spielt die Prävention eine immer größere Rolle im Schadenmanagement. Der Fokus verschiebt sich immer mehr von der reinen Schadenbearbeitung hin zur Schadenvermeidung. Generative AI kann hierbei eine wertvolle Unterstützung sein. Sie kann Muster und Trends in den Daten identifizieren, die auf potenzielle Risiken hinweisen, und präventive Maßnahmen vorschlagen. Durch den Einsatz von Generative AI können darüber hinaus Schadensimulationen durchgeführt werden, in denen verschiedene Parameter wie Unfall- oder Wetterbedingungen angepasst werden können. Die daraus gewonnenen Erkenntnisse können Versicherungsunternehmen unter anderem dafür nutzen, Kundenrisiken zu prognostizieren und präventive Maßnahmen zu ergreifen. 

Herausforderungen beim Einsatz von Generative AI im Schadenmanagement 

Die Anwendungsfälle veranschaulichen das enorme Potenzial von Generative AI, das Schadenmanagement weiterzuentwickeln. Die Nutzung von Generative AI bringt allerdings neben vielen Chancen auch eine Reihe von Herausforderungen mit sich.  

Datenschutz 

Erstens spielt Datenschutz eine zentrale Rolle bei der Anwendung von Generative AI. Für das Training und die Validierung der Modelle sind große Mengen an Daten erforderlich, was die Einhaltung strenger Datenschutzbestimmungen zur Pflicht macht. Versicherungsunternehmen müssen sicherstellen, dass die Daten, die sie verwenden, sowohl anonymisiert als auch geschützt sind. Sie müssen robuste Datenschutzrichtlinien und -prozesse implementieren, um die Privatsphäre ihrer Kunden zu wahren. 

Ethik 

Zweitens wirft die Verwendung von Generative AI ethische Fragen auf. Beispielsweise könnte die Erstellung von synthetischen Schadenbildern als manipulativ oder irreführend angesehen werden. Versicherungsunternehmen müssen einen verantwortungsvollen Umgang mit der Technologie gewährleisten und sicherstellen, dass die synthetischen Daten, die generiert werden, nicht diskriminierend sind und nicht zu Missverständnissen führen. 

Qualität der Daten 

Ein weiterer kritischer Faktor ist die Qualität der Daten, die zum Training von Generative-AI-Modellen verwendet werden. Unvollständige oder ungenaue Daten können zu fehlerhaften Modellen führen, die falsche Vorhersagen treffen und somit zu ineffizientem Schadenmanagement führen. Versicherungsunternehmen müssen die Datenqualität kontinuierlich überwachen und verbessern, um die Genauigkeit und Effektivität ihrer Modelle zu gewährleisten. 

Komplexität der Modelle 

Die Komplexität der Modelle ist eine weitere Herausforderung. Sie erfordern eine erhebliche Menge an Rechenleistung und technischer Expertise, um effektiv zu arbeiten. Versicherungsunternehmen müssen sicherstellen, dass sie über die erforderlichen Ressourcen verfügen, um die Modelle zu trainieren, zu warten und zu implementieren. 

Integration in bestehende Systeme 

Eine weitere bedeutende Herausforderung besteht darin, KI-Anwendungen nahtlos in bestehende Systeme und Prozesse zu integrieren. Es ist von zentraler Bedeutung, dass diese Technologie nahtlos in bestehende Prozesse integriert werden kann, um maximale Effizienz und den größtmöglichen Nutzen zu erzielen. Versicherungsunternehmen müssen eine sorgfältige Planung und Implementierung sicherstellen, um die erfolgreiche Integration zu gewährleisten. 

Fazit 

Insgesamt zeigt sich deutlich, dass Generative AI das Potential hat, das Schadenmanagement von Versicherungen weiter zu verbessern. Der Schlüssel zum Erfolg liegt jedoch in einem ausgewogenen Ansatz, der sowohl die Potentiale als auch die Herausforderungen berücksichtigt. Nur so kann ein maximaler Nutzen aus dem Einsatz dieser Technologie gezogen und gleichzeitig die Kundenzufriedenheit erhöht werden.