16 Möglichkeiten, wie Versicherungsunternehmen Daten und KI nutzen können

Die Erkenntnis, dass Versicherer Daten, Analytics und KI in praktisch alle wichtigen Versicherungsfunktionen und Workflows einbringen können, setzt sich immer mehr durch. Dazu gehören Produktentwicklung, Preisgestaltung und Risikoselektion, Underwriting, Schadenmanagement, Optimierung von Kontaktcentern, Vertriebsmanagement, Rückversicherung und das Verstehen und Gestalten von Customer Journeys.   

Die nachfolgenden Beispiele zeigen, wie Versicherer Daten für sich nutzen können. Wenn Sie mehr über Datentrends in der Versicherungsbranche erfahren möchten, laden Sie unser E-Book herunter. 

Bei Privatkund:innen und kleinen Unternehmen verbinden die besten Versicherer ihre eigenen Daten – einschließlich IoT-Daten (Internet of Things) wie Telematik und Wearables – mit einer wachsenden Anzahl an demografischen und firmenbezogenen Daten von Drittanbietern, um ein umfassenderes Profil einer Person oder eines Unternehmens zu erhalten. Diese umfangreichen Kundenprofile werden als Input für ML-Modelle (maschinelles Lernen) genutzt. Das Ergebnis sind bessere Informationen zur Risikoselektion. In Verbindung mit Low-Code-Konfiguration und Automatisierung setzen Unternehmen auf einen stärker automatisierten, standardisierten und objektiven Underwriting-Prozess. Gleichzeitig werden die Genauigkeit der Preisgestaltung und die Schadenquoten verbessert, die Kosten gesenkt und die Zeit zwischen Angebot und Abschluss verkürzt. 

Diese umfassenden Profile eignen sich auch zum Vorausfüllen von Daten, um den Angebotsprozess zu optimieren, die Anzahl der Fragen zu reduzieren, die der:die Vertreter:in oder Kund:in beantworten muss, und eine hervorragende Kundenerfahrung zu schaffen. 

Während Versicherer Innovationen schneller vorantreiben und neue Produkte einführen oder bestehende Produkte in neue geografische Regionen einbringen wollen, ist es entscheidend, Daten aus Kernsystemen und darüber hinaus effizienter in ihre Bewertungsmodelle einzuspeisen, um Marktchancen zu nutzen, bevor die Konkurrenz dies tut. Mit allen Daten zur Hand sind Aktuare und Data Scientists in der Lage, Häufigkeit, Schweregrad und Schadenkosten schneller zu modellieren und Versicherungsproduktmanager:innen in die Lage zu versetzen, neue Tarife bei den Regulierungsbehörden einzureichen.  

Die Funktion für Versicherungsfälle bietet eine fantastische Reihe von Anwendungsfällen für die Anwendung von KI, ML und generativer KI (GenAI). Durch die Nutzung eigener und Drittanbieterdaten können Unternehmen Verwaltungs- und Schadensanpassungskosten positiv beeinflussen und insgesamt erhebliche Möglichkeiten zur Effizienzsteigerung, Steigerung der Kundenzufriedenheit und Reduzierung betrügerischer Aktivitäten nutzen.

Es gibt mehrere Möglichkeiten, Claims Analytics an Versicherungssachverständige weiterzugeben, einschließlich des Einsatzes von Schadenassistenten. Co-Piloten sind interaktive virtuelle Assistenten, die mithilfe von Daten und KI des Versicherers Routineaufgaben erledigen können. Co-Piloten können Einblicke in die Zusammenfassung von Versicherungsfällen sowie Ratschläge und Empfehlungen zur Verbesserung der Produktivität von Sachverständigen bereitstellen, und kostenlose Schadenteams können sich darauf konzentrieren, Kund:innen Empathie und Unterstützung zu bieten, wenn sie sie am dringendsten benötigen. 

Prognostische Modellierung für Häufigkeit und Schwere von Versicherungsfällen

Prognose der Wahrscheinlichkeit und potenziellen Kosten zukünftiger Versicherungsfälle anhand historischer Daten, um eine bessere Finanzplanung und Reservezuweisung zu ermöglichen und sicherzustellen, dass Versicherer auf künftige Auszahlungen vorbereitet sind.

Anspruchsverteilung und -priorisierung

Modelle für maschinelles Lernen können dabei helfen, Versicherungsfälle automatisch zu triagieren, sodass Versicherer wert- oder risikoreiche Fälle priorisieren und so Effizienz und Kundenzufriedenheit steigern können.

Erkennung von Ausreißern

Mit Prognosemodellen können weniger offensichtlich kostenintensive Versicherungsfälle frühzeitig erkannt werden. Versicherer werden gewarnt, dass der Versicherungsfall eventuell an entsprechend qualifizierte Mitarbeitende weitergeleitet werden sollte. Ein solches frühzeitiges Eingreifen kann dazu beitragen, die Anspruchshöhe zu senken.

Betrugserkennung

Moderne Analytik und Modelle für maschinelles Lernen können ungewöhnliches Verhalten oder Inkonsistenzen bei der Einreichung von Versicherungsansprüchen erkennen und helfen, verdächtige Inanspruchnahmen zu kennzeichnen und zu untersuchen, bevor Auszahlungen erfolgen.

Kosteneindämmung und Reduzierung unnötiger Kosten
Analytics können Bereiche identifizieren, in denen Kosten durch unnötige Ausgaben oder Ineffizienzen im Versicherungsfallprozess entstehen. Anhand dieser Informationen können Versicherer ihre Prozesse straffen und die Kosten insgesamt senken.

Text- und Stimmungsanalyse
Mit GenAI-Funktionen können unstrukturierte Daten aus Fallnotizen, Kunden-E-Mails und Anruftranskripten analysiert werden, um Erkenntnisse über Fallkomplexität, Kundenstimmung und potenzielle Unzufriedenheit oder Betrug zu gewinnen.

Modelle zur Erkennung von Prozessrisiken

Wenn ein Versicherungsfall mit höherer Wahrscheinlichkeit zu einem Rechtsstreit führt, können sich Versicherer aggressiver auf Verhandlungs- und Vergleichsstrategien konzentrieren, Versicherungsfälle priorisieren, indem sie von erfahreneren Sachverständigen profitieren, oder eine fundiertere Zuweisung von Ressourcen entwickeln. 

Optimierung der Schadenregulierung
Durch die Analyse historischer Schadenregulierungsdaten können Versicherer optimale Abwicklungsstrategien ermitteln, die Kosteneffizienz mit Kundenzufriedenheit in Einklang bringen. Dies kann auch die Ermittlung von Fällen umfassen, in denen eine frühzeitige Beilegung von Vorteil sein könnte oder alternative Methoden zur Streitbeilegung effektiver sein könnten.

Verbesserung der Kundenerfahrung und -zufriedenheit
Analysen können Versicherern helfen, den Schadenprozess aus Kundensicht zu verstehen und Engpässe oder Pain Points zu identifizieren. Solche Einblicke können die Bearbeitung von Versicherungsfällen verbessern und so die Kundenerfahrung und -treue insgesamt verbessern.

Integration mit externen Daten
Durch die Integration von Schadendaten mit externen Quellen – wie z. B. Wetterdaten für Naturkatastrophenfälle oder Telematikdaten für Kfz-Versicherungsfälle – können tiefergehende Erkenntnisse über Schadenumstände und -validität gewonnen und genauere und fairere Bewertungen ermöglicht werden.

Im Zuge der Verschiebung der Versicherung hin zu stärker digital ausgerichteten Modellen ist die Rolle von Daten und Analytics beim Verständnis und der Einbindung von Kund:innen wichtiger denn je. 

Mit mehr Touchpoints (Websites, mobile Apps, soziale Medien usw.) steht Ihnen ein reichhaltigerer Datenpool für Kundenanalytik zur Verfügung. In Verbindung mit gestiegenen Kundenerwartungen an personalisierte Erfahrungen ist Kundenanalytik von entscheidender Bedeutung für ein höheres Maß an Personalisierung, da Unternehmen das Verhalten und die Vorlieben von Kund:innen verstehen und vorhersagen können. 

Gängige Schwerpunkte für Kundenanalytik sind:

Strategien zur Kundeninteraktion: Das digitale Zeitalter hat die Art und Weise, wie Kund:innen mit Unternehmen interagieren, von Social Media bis Chatbots und darüber hinaus erweitert. Analytics helfen beim Verständnis der Effektivität und Kundenzufriedenheit über diese verschiedenen Kanäle hinweg, wodurch Unternehmen ihre Interaktionsstrategien optimieren können.

Kundensegmentierungsanalysen: Maßgeschneiderte Erfahrungen führen oft zu höherer Kundenzufriedenheit und -treue. Durch die Segmentierung der Kund:innen in separate Gruppen je nach Verhalten, Vorlieben und Bedürfnissen können Versicherer ihre Dienstleistungen und Kommunikation effektiver anpassen. 

Stimmungsanalyse: GenAI-Funktionen verändern die Art und Weise, wie Versicherer Kundenstimmung ableiten können, und helfen, Erkenntnisse über Kundenemotionen und -meinungen von jedem Kontaktpunkt und Kanal zu gewinnen. Dank dieser Erkenntnisse können Versicherer die allgemeine Kundenstimmung messen, Bereiche mit Unzufriedenheit identifizieren und gezielte Verbesserungen vornehmen, um die Kundenerfahrung zu verbessern.

Journey-Analyse: Dazu gehört das Tracking und die Analyse aller Berührungspunkte, die eine Kundin oder ein Kunde beim Versicherer hat, von der ersten Anfrage und dem Abschluss einer Police bis hin zu Schadenfällen und Vertragsverlängerung. Erkenntnisse aus Journey-Analysen helfen Versicherern, Engpässe oder Reibungspunkte in der Customer Journey zu erkennen und Prozesse zu optimieren, um eine reibungslosere und zufrieden stellendere Kundenerfahrung zu gewährleisten.

Versicherungsunternehmen müssen bei alledem jedoch nicht alleine fliegen. Mit der richtigen Lösung können Sie die Grundlagen für Daten und Analytics schaffen, damit Sie künftigen Herausforderungen zuversichtlich und gewinnbringend begegnen können.

Weitere Informationen über die Möglichkeiten mit Snowflake finden Sie auf unserer Seite zur Snowflake AI Data Cloud für Finanzdienstleistungen