Künstliche Intelligenz in der Schadenregulierung: Prozessoptimierung und höhere Genauigkeit

Die Versicherungsbranche hat sich im digitalen Zeitalter rasant weiterentwickelt und moderne Technologien werden immer wichtiger, um komplexe Probleme zu lösen. Ein Bereich, der zunehmend von den Vorteilen der Künstlichen Intelligenz (KI) oder Artificial Intelligence (AI) profitiert, ist die Schadenregulierung. Dieser Prozess wird durch KI-basierte Lösungen revolutioniert, die zu einer deutlichen Optimierung und Verbesserung der Genauigkeit führen. Dieser Blog-Beitrag soll einen kurzen Überblick über die Rolle von KI in der Schadenregulierung geben und die Vor- und Nachteile für Versicherungsunternehmen beleuchten.

Kurz und knapp: Was ist KI?

KI ist eine Technologie, die sich mit der Automatisierung von intelligentem Verhalten und maschinellem Lernen beschäftigt. Sie umfasst nicht nur die Ergänzung des menschlichen Sehvermögens, sondern auch Fähigkeiten wie Hören, Analysieren, Entscheiden und Handeln. Die herausragendste Fähigkeit der KI und ihr wesentliches Merkmal ist ihre Lernfähigkeit durch maschinelles Lernen (ML).

Herausforderungen der traditionellen Schadenbearbeitung

In der Versicherungsbranche ist die traditionelle Schadensregulierung ein zeitaufwändiger Prozess, der menschliche Expertise erfordert. Sachverständige, Berater und Berater sowie Aufsichtsbehörden müssen sich oft durch umfangreiche Informationen und Dokumentationen kämpfen, um einen Schaden genau beurteilen zu können. Dies kann zu Verzögerungen und unvorhergesehenen Ereignissen führen, die sowohl für den Versicherer als auch für die Gutachterin oder den Gutachter frustrierend sein können.

Wie KI die Schadenregulierung verbessert

1. Automatisierung und Effizienzsteigerung

Mithilfe von KI-Technologien - etwa maschinellem Lernen oder Bilderkennung - können Versicherer den Schadenregulierungsprozess automatisieren und beschleunigen. Große Datensätze können durch KI-gesteuerte Algorithmen schnell analysiert und relevante Informationen extrahiert werden. So können beispielsweise neben der Analyse von Dokumenten auch Schadensbilder automatisch bewertet und entsprechende Kostenvoranschläge erstellt werden. Dies führt zu einer deutlichen Effizienzsteigerung, da Routineaufgaben von KI übernommen werden können. Den Schadensachbearbeiterinnen und -bearbeitern bleibt somit mehr Zeit für die Bearbeitung komplexer Fälle und den direkten Kundenkontakt.

2. Präzisere Schadensbewertung

Um aus historischen Schadensdaten zu lernen und genauere Einschätzungen treffen zu können, werden KI-Modelle kontinuierlich trainiert und verbessert. Durch die Kombination von maschinellem Lernen und fortgeschrittenen Analysetechniken kann KI Muster in den Daten erkennen und präzise Schadenschätzungen liefern. Mit Deep Learning und KI können Computer Bildinhalte auch dann auswerten, wenn sie nicht unter optimalen Bedingungen aufgenommen wurden. Dies verbessert die Genauigkeit und Transparenz des Schadenregulierungsprozesses und stärkt das Vertrauen der Kunden in ihre Versicherungsgesellschaft.

3. Vorteile für Versicherer sowie für Kundinnen und Kunden

• a) Schnellere Schadenregulierung: Durch den Einsatz von KI können Versicherungsunternehmen Schäden schneller bearbeiten und regulieren. Die deutlich schnellere Bearbeitung von Schadensfällen führt zu kürzeren Wartezeiten für Kundinnen und Kunden, was deren Zufriedenheit erhöht.
• b) Weniger Betrugsfälle: Die Fähigkeit von KI-Systemen, verdächtige Muster und Anomalien in Schadendaten zu erkennen, führt zu einer verbesserten Betrugsprävention. Versicherungsunternehmen können mögliche betrügerische Schadensfälle früher erkennen und geeignete Maßnahmen ergreifen, um finanzielle Verluste zu reduzieren.

Mögliche Probleme beim Einsatz von KI

Beim Einsatz von KI in der Schadenregulierung ist es wichtig, sich nicht vollständig auf den Menschen zu verlassen. So viele Vorteile ihr Einsatz auch versprechen und bringen mag, es kann auch zu falschen Ergebnissen kommen, weil die Daten verzerrt sind. Ein einfaches Beispiel ist die Risikobewertung in der Kfz-Versicherung. Liegen überwiegend Daten von männlichen Fahrern vor, kann es zu einer ungünstigeren Risikoeinschätzung für Frauen kommen, obwohl Fahrerinnen generell und nachweislich ein deutlich geringeres Unfallrisiko haben.

Darüber hinaus sollte die eingesetzte KI keine vollständige Black Box sein, sondern ihre Entscheidungen sollten stets transparent, nachvollziehbar, erklärbar und überprüfbar sein. Eine KI sollte also nur Entscheidungen und Bewertungen vorbereiten, die endgültige Bewertung und Handlung sollte uns Menschen vorbehalten bleiben.

KI bereits bei einigen Versicherern im Einsatz

Die Allianz Deutschland setzt seit Ende 2021 verstärkt KI zur Regulierung von kleineren selbstverschuldeten Kfz-Unfallschäden ein. Die KI kommt bei der Bearbeitung von Kaskoschäden zum Einsatz und hat sich in den ersten Testwochen bereits bewährt. Von Oktober bis etwa Ende 2021 hat die Allianz rund 30.000 Schäden automatisiert prüfen lassen. Vollkaskoschäden mit geringer Komplexität können bereits innerhalb eines Tages vollständig automatisiert reguliert werden. Kundinnen und Kunden können mit dem Smartphone fotografierte Bilder eines Schadens an die Versicherung senden und die KI berechnet die Reparaturkosten. Auf Wunsch der Kundin oder des Kunden kann der Betrag bei einfachen Schäden sofort und ohne menschliches Zutun überwiesen werden. Komplexere Fälle werden an menschliche Sachbearbeiterinnen und Sachbearbeiter weitergeleitet. Bisher setzt die Nürnberger Versicherung KI nur zur Erkennung von Betrugsversuchen ein.

Fazit

KI hat zweifellos das Potenzial, die Art und Weise, wie Versicherungen Schäden regulieren, grundlegend zu verändern. Durch Automatisierung und Effizienzsteigerung können Versicherer schneller auf Schadensfälle reagieren und ihren Kundinnen und Kunden einen besseren Service bieten. Darüber hinaus ermöglicht die Genauigkeit KI-gestützter Analysen eine faire und transparente Schadenregulierung. Gerade bei der Schadenregulierung, aber auch bei Produktvorschlägen, der Ermittlung von Kaufwahrscheinlichkeiten und der Analyse der Kundenzufriedenheit kann KI eine große Bereicherung für Versicherungsunternehmen und ihre Kunden sein.

KI kann den Menschen nicht ersetzen, aber stark unterstützen. Dennoch ist beim Einsatz von KI immer Vorsicht geboten, da sie keine hundertprozentige Verlässlichkeit bietet. Die gelieferten Ergebnisse sollten daher nur als Vorbereitung dienen und abschließend von Menschen bewertet werden.

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