28. February 2024

Künstliche Intelligenz bei Versicherungen


In Deutschland setzen Versicherungen künstliche Intelligenz (KI) in verschiedenen Bereichen ein, um ihre Prozesse zu optimieren, Risiken besser zu bewerten und den Kundenservice zu verbessern. Hier sind einige Beispiele:

  1. Schadensbearbeitung und -prüfung:
    • Bilderkennung: KI-Systeme werden für die automatische Auswertung von Schadensbildern eingesetzt. Sie können beispielsweise Autounfälle analysieren und den Schaden anhand von Fotos bewerten.
    • Textanalyse: KI-Algorithmen analysieren und verstehen Schadensberichte automatisch. Sie können wichtige Informationen extrahieren, um den Bearbeitungsprozess zu beschleunigen.
    • Predictive Analytics: Durch die Anwendung von KI können Versicherungen mithilfe von historischen Daten und Mustern Vorhersagen darüber treffen, wie sich Schäden entwickeln könnten, was bei der Schadensbewertung unterstützt.
  2. Kundeninteraktion und Beratung:
    • Chatbots: KI-gestützte Chatbots werden eingesetzt, um mit Kunden zu kommunizieren, häufig gestellte Fragen zu beantworten und einfache Anfragen zu bearbeiten. Das verbessert die Effizienz des Kundenservice.
    • Personalisierte Angebote: KI analysiert Kundendaten, um personalisierte Versicherungsangebote zu erstellen. Dies ermöglicht es den Versicherungen, maßgeschneiderte Policen anzubieten, die besser auf die individuellen Bedürfnisse der Kunden zugeschnitten sind.
    • Sprachverarbeitung: KI-Technologien zur Sprachverarbeitung werden genutzt, um Anrufe zu analysieren und wichtige Informationen aus Gesprächen zu extrahieren. Dadurch können Anfragen schneller bearbeitet werden.
  3. Risikobewertung und Underwriting:
    • Predictive Modeling: KI-Algorithmen analysieren große Mengen an Daten, um Muster und Trends zu identifizieren. Dies ermöglicht Versicherungen eine präzisere Risikobewertung und die Festlegung von Versicherungsprämien.
    • Telematik: In der Autoversicherung nutzen einige Unternehmen Telematikdaten von Fahrzeugen, um das Fahrverhalten der Versicherungsnehmer zu überwachen. KI wertet diese Daten aus, um das individuelle Risiko genauer zu bewerten.
    • Kredit- und Social-Media-Analyse: KI kann auch bei der Analyse von Kreditinformationen und Social-Media-Daten helfen, um zusätzliche Informationen für die Risikobewertung zu gewinnen.

Es ist wichtig zu beachten, dass der Einsatz von KI in der Versicherungsbranche ständig weiterentwickelt wird, und neue Anwendungen können in der Zukunft hinzukommen.

Vorteile von künstlicher Intelligenz für Versicherungskunden

Der Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) in der Versicherungswirtschaft bietet zahlreiche Vorteile für Kunden. Hier sind einige der wichtigsten Aspekte:

  1. Schnellere Bearbeitung von Anfragen und Schadensfällen:
    • Kunden profitieren von einer beschleunigten Bearbeitung von Anfragen und Schadensfällen durch den Einsatz von KI. Automatisierte Prozesse, insbesondere in der Schadensbearbeitung, können dazu beitragen, Wartezeiten zu verkürzen und schnellere Lösungen zu bieten.
  2. Personalisierte Angebote und Tarife:
    • KI ermöglicht eine genauere Analyse von Kundendaten, was zu personalisierten Versicherungsangeboten führt. Kunden erhalten maßgeschneiderte Policen, die besser auf ihre individuellen Bedürfnisse und Risikoprofile zugeschnitten sind. Dies kann zu kostengünstigeren und passenderen Versicherungslösungen führen.
  3. Effizienterer Kundenservice durch Chatbots:
    • Der Einsatz von KI-gesteuerten Chatbots verbessert den Kundenservice, indem sie rund um die Uhr verfügbar sind, häufig gestellte Fragen beantworten und einfache Anfragen bearbeiten können. Kunden können so schneller und effizienter Unterstützung erhalten.
  4. Verbesserte Risikobewertung und faire Prämien:
    • KI ermöglicht eine präzisere Risikobewertung durch die Analyse großer Datenmengen. Dies kann zu faireren Versicherungsprämien führen, da individuelle Risiken genauer eingeschätzt werden können, anstatt auf allgemeinen Annahmen zu basieren.
  5. Frühzeitige Erkennung von Betrug:
    • Durch den Einsatz von KI-Algorithmen zur Betrugserkennung können Versicherungsunternehmen ungewöhnliche Muster und verdächtige Aktivitäten identifizieren. Dies trägt dazu bei, Betrugsfälle frühzeitig zu erkennen und zu verhindern, was letztlich die Integrität der Versicherungsbranche stärkt.
  6. Verbesserte Beratung und Entscheidungsunterstützung:
    • KI kann Kunden besser informieren und beraten, indem komplexe Informationen verständlich aufbereitet und Entscheidungsprozesse unterstützt werden. Dies ist besonders relevant bei komplexen Versicherungsprodukten, bei denen Kunden oft Unterstützung bei der Entscheidungsfindung benötigen.
  7. Telematik für sicheres Fahrverhalten:
    • In der Autoversicherung können Kunden von Telematikdaten profitieren, die mithilfe von KI analysiert werden. Kunden mit sicherem Fahrverhalten können belohnt werden, beispielsweise durch niedrigere Versicherungsprämien.

Insgesamt trägt der Einsatz von KI dazu bei, die Kundenbindung zu stärken, die Effizienz zu steigern und Versicherungsprodukte besser an die individuellen Bedürfnisse der Kunden anzupassen.

Nachteile und Risiken

Obwohl der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) in der Versicherungswirtschaft viele Vorteile bietet, gibt es auch potenzielle Nachteile und Risiken für Kunden. Hier sind einige wichtige Aspekte:

  1. Mangelnde Transparenz und Erklärbarkeit:
    • KI-Algorithmen können oft als “Black Box” betrachtet werden, da ihre Funktionsweise für den Durchschnittskunden schwer nachvollziehbar ist. Dies kann zu einem Mangel an Transparenz führen, insbesondere wenn es um komplexe Entscheidungen wie die Risikobewertung oder die Festlegung von Versicherungsprämien geht.
  2. Datenschutzbedenken:
    • Der verstärkte Einsatz von KI erfordert die Verarbeitung großer Mengen persönlicher Daten. Kunden könnten Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und der Sicherheit ihrer sensiblen Informationen haben. Es ist wichtig, sicherzustellen, dass strenge Datenschutzrichtlinien eingehalten werden.
  3. Fehlende menschliche Interaktion:
    • Der vermehrte Einsatz von automatisierten Systemen, wie Chatbots, kann zu einer Verringerung der menschlichen Interaktion führen. Einige Kunden bevorzugen jedoch persönlichen Kontakt und könnten sich durch rein automatisierte Prozesse vernachlässigt fühlen.
  4. Fehlende emotionale Intelligenz:
    • KI-Systeme können Schwierigkeiten haben, menschliche Emotionen zu verstehen und empathisch darauf zu reagieren. In Situationen, die emotionale Unterstützung erfordern, könnten Kunden die fehlende emotionale Intelligenz von KI als unzureichend empfinden.
  5. Bias und Diskriminierung:
    • KI-Algorithmen können aufgrund von Voreingenommenheit in den Trainingsdaten oder Algorithmen unabsichtlich diskriminierende Entscheidungen treffen. Dies könnte zu ungerechten Prämien oder Ablehnungen führen, insbesondere wenn bestimmte Gruppen fälschlicherweise als höheres Risiko eingestuft werden.
  6. Abhängigkeit von Technologie:
    • Die zunehmende Abhängigkeit von KI birgt das Risiko technologischer Ausfälle oder Cyberangriffe. Wenn Systeme nicht verfügbar oder kompromittiert sind, könnte dies zu erheblichen Beeinträchtigungen bei der Bearbeitung von Anfragen und Schadensfällen führen.
  7. Arbeitsplatzverluste:
    • Die Automatisierung von Prozessen durch KI könnte zur Reduzierung von Arbeitsplätzen führen, insbesondere in Bereichen, die zuvor von Menschen durchgeführt wurden. Dies könnte soziale Auswirkungen auf Beschäftigte haben und zu Unsicherheiten führen.

Es ist wichtig, dass Versicherungsunternehmen und Regulierungsbehörden diese Herausforderungen berücksichtigen und Strategien entwickeln, um sicherzustellen, dass der Einsatz von KI in der Versicherungswirtschaft ethisch und verantwortungsbewusst erfolgt. Transparenz, Datenschutz und die Berücksichtigung ethischer Grundsätze sind dabei von zentraler Bedeutung.