Das sind die Top KI-Trends 2021 für die Versicherungsbranche

Wohin geht die Reise 2021? Die Frage nach dem passenden KI-Anwendungsfall für ein Unternehmen lässt sich nicht pauschal beantworten. Jede Branche hat eigene Herausforderungen, Rahmenbedingungen und Ziele – insbesondere vor dem Hintergrund der Corona-Pandemie und ihren Auswirkungen. Der IT-Dienstleister adesso sieht folgende Trends für das kommende Jahr in der Versicherungsbranche:

Trend 1: Explainable KI (XAI)

Vertrauen ist das wichtigste Gut eines Versicherungsunternehmens. Dies verpflichtet zu einem verantwortlichen Umgang mit neuen Technologien, insbesondere der Nutzung von KI. Hier entscheidet ein Algorithmus und nicht der Mensch. Mit dem Einsatz von XAI werden maschinelle Entscheidungen nachvollziehbar. Die Verwendung von XAI ist für viele Anwendungsfälle, beispielsweise im Bereich Schadenmanagement und Betrugserkennung, Voraussetzung für den Einsatz von KI, da diese Verfahren der Rechenschaftspflicht unterliegen. Die Herausforderung liegt neben der technischen Implementierung in der verständlichen Aufbereitung der Erklärungen.

Trend 2: Personalisierung

Durch Big Data wird der Versicherungsnehmer zunehmend transparent, wodurch eine Anpassung bestimmter Prozesse entlang der Wertschöpfungskette zu einer individualisierten Behandlung des Kunden führt. Die analysierten Nutzungs- und Nutzerdaten ermöglichen beispielsweise ein Zielgruppenmodell für eine optimierte Kundenansprache in Marketing und Vertrieb, eine individuelle verhaltensorientierte Anpassung der Versicherungsbeiträge und -leistungen in bestimmten Sparten sowie eine spezifische Bedarfsprognose für eine ganzheitliche Beratung und Deckung.

Trend 3: Vorgehensweise

Kunden wollen bereits vor Umsetzungsbeginn eines Digitalisierungsvorhabens ein klares Verständnis darüber erlangen, mit welchen prozessualen und/oder monetären Mehrwerten nach Einführung der Technologielösung zu rechnen ist. Idealerweise wird dies mit einem ROI quantifiziert. Infolgedessen nimmt die bedarfsorientierte, das heißt anwendungsfallbezogene Vorgehensweise bei der Einführung von KI-Projekten in Versicherungen an Bedeutung zu. Es zeichnet sich der Trend ab, dass die Akzeptanz der Versicherer stark steigt, sich für die Einführung von KI-Lösungen zu entscheiden, wenn erste Ergebnisse und Erfolge in Teilbereichen schnell belegt werden können. Das bedeutet, dass Versicherer vorerst ausgewählte Teilbereiche mit Hilfe von KI digitalisieren wollen – also einen „Proof of Concept“ erhalten möchten, bevor im Folgenden ganze Sparten digitalisiert werden. Die hierfür notwendige Modularität muss aus verschiedenen Perspektiven berücksichtigt werden, wie beispielsweise eine fachliche, technische und preisliche Modularität.

Trend 4: Qualitätsversprechen

Versicherer, die eine KI-Lösung einführen, wollen sich auf die Prozessstabilität und die Qualität der gelieferten Daten verlassen können. Das kollektive Verständnis, was KI leisten kann und wo es physische Grenzen gibt, steigt. So wurde die Erwartungshaltung, dass eine KI-Lösung ohne jegliches Zutun wahre Wunder vollbringt, von der Erkenntnis abgelöst, dass jede KI, vor allem zu Beginn, in die richtige Richtung gewiesen werden muss, um die zu erwartenden Ergebnisse zukünftig automatisiert zu erzielen. Es zeichnet sich hier der Trend ab, dass durch den Betreiber der KI-Lösung vertraglich zugesicherte Qualitätsversprechen besonders gerne von den Versicherern angenommen und auch aktiv eingefordert werden. Eine zielgerichtete Vorgehensweise und ein Qualitätsversprechen erhöhen die Akzeptanz von KI-Vorhaben bei Versicherern deutlich.

Trend 5: Chatbots und Telefonbots

Versicherungsunternehmen kämpfen täglich mit einem stetig hohen Anfragevolumen, das über verschiedene Kanäle zum Versicherer gelangt. Die KI-basierten Systeme helfen dabei, die Anliegen der Kundinnen und Kunden schneller, rund um die Uhr und ohne Wartezeiten klären zu können. Zeitgleich helfen sie Versicherern dabei, Abläufe zu automatisieren, Beschäftigte zu entlasten und Kosten zu senken – ohne dass die Qualität leidet.

Trend 6: Betrugserkennung

Die deutsche Versicherungswirtschaft steht vor der Herausforderung, betrügerische Versicherungsfälle zu identifizieren und einzudämmen. Allein in der Schaden- und Unfallversicherung werden jährlich über 50 Milliarden Euro an Schadensleistungen erbracht. Davon sind schätzungsweise mindestens 10 Prozent auf betrügerisches Handeln zurückzuführen. Eine aktive Betrugserkennung stellt daher gerade in Bereichen mit sogenannten Mengenschäden einen integralen Bestandteil der initialen Schadensbearbeitung dar. Hier steht die Erkennung von neuen Betrugsmustern im Vordergrund. Ansätze, die auf KI basieren, werden Versicherungsunternehmen in die Lage versetzen, neuartige Missbrauchsmuster schnell zu erkennen und entsprechende Gegenmaßnahmen einzuleiten. Ein KI-basiertes Betrugssystem ist hierbei als ein lernendes System zu verstehen, das den Schadenexperten bei der Aufdeckung von potenziellen Betrugsfällen unterstützt.