KI in der Versicherungsbranche: Strategie, Implementierung und Zukunft

KI in der Versicherung ist längst kein Experiment mehr. Sie bildet das Fundament, wie führende Versicherer Risiken bewerten, Schäden bearbeiten und Kunden betreuen. Von generativer KI, die Dokumentenprüfungen automatisiert, bis hin zu Agentic-Systemen, die komplette Schadensworkflows steuern – die Versicherungsbranche befindet sich mitten in einer KI-Transformation, die jede Funktion neu gestalten wird. Dieser Leitfaden behandelt den aktuellen Stand der KI-Nutzung in der Versicherung, reale Anwendungsfälle von Unternehmen wie Aviva und einen praktischen 6-Schritte-Rahmen für die unternehmensweite KI-Implementierung. Wie jede große technologische Umbruchphase zuvor, von der Dampfmaschine bis zum Internet, zwingt KI Unternehmen zur Anpassung oder zum Risiko, zurückzufallen. Versicherer, die diese Welle ignorieren, werden Schwierigkeiten haben, wettbewerbsfähig zu bleiben, genau wie Einzelhändler, die E-Commerce ignorierten, an Boden verloren. Das Muster ähnelt dem, was wir bei der Analyse von wie KI-Agenten das Wachstum über Branchen hinweg neu gestalten sehen. Laut McKinseys Financial Services Research übertrifft die Gesamtrendite für Aktionäre bei Versicherern mit unternehmensweiter KI-Strategie die von Nachzüglern um das Sechsfache. KI hat die Kundenerwartungen bereits transformiert, und Kunden fordern nun:

• mehr Genauigkeit und Zuverlässigkeit während der gesamten Customer Journey
• die Möglichkeit menschenähnlicher Dialoge mit KI-Bots (text- oder sprachbasiert)
• hyperpersonalisierte Angebote und Kommunikation
• On-Demand-Produkte und Interaktionen, die auf ihre Bedürfnisse zugeschnitten sind

Was Gen-KI von anderen technologischen Sprüngen unterscheidet: Gen-KI kann auf einem Niveau argumentieren, Urteile fällen, Kreativität und Empathie zeigen, das keine vorherige Technologie erreicht hat. Diese Fähigkeiten sind für Versicherer von enormer Bedeutung. Deshalb wird Gen-KI den Versicherungssektor revolutionieren. Das Wesen der Versicherung besteht darin, ein angemessenes Verständnis für das spezifische Risiko zu entwickeln und Menschen in Not so effizient, effektiv und taktvoll wie möglich zu helfen.

All das kann KI verändern

• Traditionelle analytische KI erkennt Trends in Daten
• Gen-KI erweitert diese Funktionen um ein besseres Verständnis unstrukturierter Datenformen und ermöglicht es, Hyperpersonalisation und Empathie in die Antworten einzubringen
• Agentic KI bringt neue Automatisierung in komplexe Arbeitsprozesse und ermöglicht Versicherern, den maximalen Wert zu extrahieren Aufgrund dieser Flexibilität wenden Versicherer KI auf alle wichtigen Funktionen an, wie:
• Vertriebsproduktivität und Hyperpersonalisation
• Automatisierung und verbesserte Genauigkeit des Underwritings
• erweitertes Schadenmanagement
• Kundenservice-Operationen mit Sprachagenten
• Veränderung von Backoffice-Funktionen wie Finanzen, Aktuariat und IT Wie bei anderen technologischen Innovationen, die bahnbrechend sein können, werden die Verbraucher nach und nach erkennen, dass KI ihr Leben vereinfachen kann, und sich bei ihren Dienstleistern daran gewöhnen. Die Versicherer, die in der Lage sind, die Chance zu nutzen, KI gründlich in alle ihre Aktivitäten zu integrieren, werden am besten positioniert sein. Sie werden dann in der Lage sein, mehr Geschäfte zu machen, schneller und personalisierter mit einem besseren Verständnis des zugrunde liegenden Risikos. Finanzinstitutionen in benachbarten Sektoren stehen unter ähnlichem Druck, wie in unserer Analyse von wie Banken durch KI zu Fintechs aufholen untersucht.

Um eine erfolgreiche KI-Transformation zu erreichen, muss man nicht nur an den Rändern herumflicken und ein paar Pilotprojekte durchführen, oder davon ausgehen, dass echte KI-Aktivierung durch den Kauf eines Flickenteppichs von Software-as-a-Service-Produkten mit geringer strategischer Absicht erreicht werden kann, oder dass Workflow-Transformationen durch Standard-KI-Lösungen erreicht werden. Eine erfolgreiche Transformation erfordert KI-Strategieberatung, die über oberflächliche Veränderungen hinausgeht. Um nachhaltigen Geschäftswert durch KI zu generieren, müssen Versicherer:

• eine kühne unternehmensweite Vision dessen entwickeln, was KI werden könnte
• grundlegend und radikal die Art und Weise neu verdrahten, wie sie in allen Bereichen ihres Geschäfts (Underwriting, Schäden, Distribution, Kundenservice usw.) arbeiten, um die Technologie zum Teil der Organisation zu machen
• Workflows überholen
• die Betriebsweise neu strukturieren
• auf einen modernen Daten- und Technologie-Stack hinarbeiten
• KI unter Verwendung wiederverwendbarer Komponenten über verschiedene Anwendungsfälle und Geschäftsbereiche hinweg skalieren Und sie werden dies auf eine Weise tun müssen, die bedeutende Veränderungen in der Stückkostenstruktur bringt. End-to-End-Prozesse müssen ebenfalls neu gestaltet werden, um Wert aus KI zu ziehen, und nicht nur KI über bestehende Prozesse zu legen, oder noch schlimmer, einen weiteren Schritt in einen Workflow mit einem unnötig hinzugefügten KI-Tool hinzuzufügen.

Expertise in der KI-Beratung für Versicherungen

Anbieter von KI-Beratungsdiensten für Versicherungen wurden von Forrester als Pioniere digitaler Veränderungen identifiziert, die bei über 200 Versicherern weltweit in KI-Projekten involviert waren. Die für Versicherungen spezialisierte Abteilung verfügt außerdem über eine Bibliothek von:

• über 50 wiederverwendbaren KI-Komponenten
• über 20 End-to-End-Versicherungsfähigkeiten, die ein Kunde nutzen und anpassen kann Mit einem ganzheitlichen und strategischen Ansatz für KI können Versicherer in der Lage sein, KI-nativ zu werden und einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil zu entwickeln.

Die Skalierbarkeit ist einer der Gründe, warum Gen-KI so viel Potenzial hat – durch wiederverwendbare Teile kann die Technologie genutzt werden, um verschiedene Aspekte eines Unternehmens zu revolutionieren. Als Beispiel wird eine Gen-KI-Fähigkeit, die darauf trainiert wurde, auf Kundenservice-Anfragen zu reagieren, wiederverwendet für:

• Antworten auf interne IT-Support-Fragen
• Erstellung von Marketinginhalten
• Überprüfung von Antworten auf Angebotsanfragen
• Verfassen von Rechtsdokumenten Obwohl die Endprodukte stark variieren, können die dahinterliegenden KI-Komponenten in verschiedenen Geschäftsfeldern und Anwendungen wiederverwendet werden.

Die Zukunft: KI-Multiagenten-Systeme

KI entwickelt sich weiterhin rasant. Beispielsweise werden in naher Zukunft fast alle Aktionen der Kunden-Onboarding in der Versicherung von KI-Multiagenten-Systemen durchgeführt, die als virtuelle Mitarbeiter agieren. Informationen würden durch einen Aufnahme-Agenten absorbiert und dieser würde Kunden oder Vermittler kontaktieren, um einen Informationspunkt zu klären und auch Daten reibungslos aus komplexen Dokumenten wie Krankenakten oder Ingenieurberichten zu extrahieren. Ein Risikoprofil-Agent könnte ein ganzheitliches Risikoprofil jedes Falls entwickeln, basierend auf aktuellen Underwriting-Regeln. Ein Preisgestaltungs- und Produkt-Agent könnte den Fall automatisch bepreisen und Policenstrukturen empfehlen, wie der Kunde zufriedengestellt werden kann, wie z.B. das Anhängen von Critical-Illness- und Invaliditäts-Zusatzleistungen an eine Lebensversicherungspolice. Ein Compliance- und Fairness-Agent würde sicherstellen, dass die regulatorischen Standards und hohe ethische Standards eingehalten werden. Der Entscheidungs-Orchestrierungs-Agent könnte die von anderen Agenten erhaltenen Eingaben zusammenführen, um zu entscheiden, ob die Police automatisch genehmigt werden kann oder ob sie an einen menschlichen Senior-Underwriter zur Überprüfung weitergeleitet werden muss, basierend auf der Policenhöhe oder anderen Überlegungen. Ein auf Lernen und Feedback basierender Agent könnte außerdem ein sich kontinuierlich entwickelndes Modell pflegen, menschliches Feedback berücksichtigen, um sich zu verbessern, und Entwicklungen überwachen...

Obwohl es großes Potenzial für KI im Versicherungssektor gibt, ist es schwierig, sie in einer ganzen Organisation zu skalieren. Die Probleme von:

• Sicherheitsrisiken
• hohen Kosten
• Risiken, bei Lieferanten eingeschlossen zu werden
• Mangel an Talenten in der Organisation
• kulturellem Widerstand
• mangelnder angemessener Governance
• dem Vorhandensein von Legacy-Infrastruktur tendieren dazu, den Fortschritt zu verlangsamen. Die Überwindung dieser Barrieren erfordert bewusstes Handeln, das den fragmentierten Flickenteppich von Ansätzen und Lösungen vermeidet, den wir heute sehen.

Change Management ist kritisch

Deshalb ist Change Management eine Komponente von KI-Veränderungen. Change Management bildet in unserem Fall die Hälfte dessen, was es braucht, um finanzielle und nicht-finanzielle Auswirkungen zu erzielen, und die andere Hälfte besteht aus Bemühungen, saubere Daten in die Modelle zu bringen, den Modellierungsprozess selbst und die Integration von KI.

Fast alle Versicherer haben begonnen, KI zu nutzen, und sie haben viele Anwendungen in Produktion. Dennoch geben Führungskräfte zahlreicher Versicherer zu, dass ihre Organisationen nicht KI-nativ sind, da sie sie nicht vollständig in ihre Geschäftsprozesse integriert haben. Dieses Gefühl fördert den Drang, mehr in KI-Technologien zu investieren, da Unternehmen bestrebt sind, wettbewerbsfähig zu bleiben. Die Versicherer sind bestrebt, die richtige Formel für den Erfolg zu entdecken, doch nur wenige sind erfolgreich.

KI-Führende überflügeln die Konkurrenz

Die KI-Führenden unter den Versicherern überflügeln bereits ihre Kollegen. Als Beispiel haben laut der Forschung die KI-Führenden der Versicherungsbranche in den letzten fünf Jahren 6,1-mal mehr TSR generiert als KI-Nachzügler (2-3-mal in den meisten anderen Branchen). Obwohl nicht viele Versicherungsunternehmen bedeutenden Wert durch KI in der gesamten Wertschöpfungskette in nennenswertem Maßstab ableiten, verwenden erstklassige Versicherer domänenbasierte Ansätze zur Veränderung. Sie wählen bestimmte Geschäftsfunktionen aus – Distribution, Preisgestaltung und Underwriting, Schäden – und überholen die Operation dieser Funktion.

Messbare Verbesserungen durch KI-Transformation

Bisher hat KI-basiertes Rewiring auf Domänenebene bereits mehrere kritische Aspekte von Versicherungsunternehmen beeinflusst, wie:

• 10 bis 20 Prozent höhere Erfolgsraten neuer Agenten
• 10 bis 15 Prozent höheres Prämienwachstum
• 20 bis 40 Prozent niedrigere Kosten für die Neukundengewinnung
• 3 bis 5 Prozent Verbesserung der Schadensgenauigkeit

Der Transformationsfahrplan wurde bereits als Leitlinie veröffentlicht, die Unternehmen nutzen sollten, um die Kraft von Digital und KI zu nutzen. Mit der sich beschleunigenden Entwicklung und dem zunehmenden Einfluss von Gen-KI wird dies zu einer dringenden Anforderung. Laut diesem Rahmenwerk gibt es sechs Erfolgsstrategien, die Versicherer umsetzen können, um Organisationen zu schaffen, die im digitalen und KI-Zeitalter gedeihen werden:

1. C-Suite an geschäftsgetriebenen KI-Transformationsfahrplan ausrichten

Die großen Versicherer betrachten KI nicht als weiteres Instrument zur Effizienzsteigerung, sondern verstehen sie als Quelle des Wandels und eine Möglichkeit, Expansion, Kundenbeziehungen und Produktivität zu verbessern. Die Veränderung sollte auf Geschäftswert basieren und die Ergebnisse sollten quantifizierbar sein. Ein Zustand der KI-Transformation unter Versicherern erfordert, dass sie:

• das Top-Team motivieren und konzentrieren
• ihre Aufmerksamkeit auf eine begrenzte Anzahl wichtiger Geschäftsbereiche richten und diese gründlich transformieren
• die Ergebnisse der Transformation mit einem gewünschten Ergebnis in operativen KPIs verbinden, einschließlich reduzierter Kundenabwanderung Der Ansatz muss weitreichend sein, KI-Lösungen im gesamten Unternehmen mit einer klaren Roadmap zu kombinieren, wie verschiedene Anwendungen innerhalb einer Domäne konsolidiert werden können, anstatt isolierte Anwendungen auf verschiedene Domänen zu implementieren.

2. Die richtige Talentbank aufbauen

Um den Status digitaler Führungskräfte zu erreichen, müssen Versicherer ihren Talentpool entwickeln, indem sie einen robusten internen digitalen Talentpool besitzen oder dedizierte KI-Entwicklungsteams nutzen, und vorzugsweise sollten 70 bis 80 Prozent des digitalen Talents intern sein. Digitale Führungskräfte verwenden drei Hauptmaßnahmen:

• sie wechseln zu einem Talentpool erfahrenerer und hochproduktiverer Technologen und weniger Anfänger
• sie erstellen granulare Kompetenzentwicklungsraster unterstützt durch Zertifizierungen, um Exzellenz aufzubauen und einzigartige Technologen zu identifizieren
• sie erstellen ein spezialisiertes Team, um ihre HR-Praktiken neu zu gestalten...

Domänen

Domänen repräsentieren die grundlegendsten Elemente der Geschäftsprozesse der Versicherer. Einige der Domänen umfassen primäre Funktionen:

• Vertrieb und Distribution
• Preisgestaltung und Underwriting
• Schäden
• Policenbetreuung Die Versicherer besitzen normalerweise zwischen 10 bis 15 Bereiche, die mittels KI neu verdrahtet werden können.

Subdomänen

Subdomänen setzen sich aus Domänen zusammen. Die grundlegende Einheit einer KI-Transformation ist eine Subdomäne, die durch drei Hauptmerkmale definiert ist:

• Menschen, Vermögenswerte und Fähigkeiten, die zusammenarbeiten, um gemeinsame Ziele zu erreichen
• Kernergebnisse des Geschäfts jeder Domäne
• spezifische KI-Anwendungen über mehrere Geschäftssegmente hinweg, was wiederverwendbare Komponenten und spezifische Erfolgsmetriken erfordert

Versicherer, die eine KI-Transformation durchlaufen, müssen berücksichtigen, welche Bereiche sie am meisten verändern müssen. Jeder typische Versicherer besitzt mehrere Bereiche, einschließlich Vertrieb und Distribution, Preisgestaltung und Underwriting, Schäden und Policenbetreuung, von denen jeder erhebliche Möglichkeiten bietet, durch KI optimiert zu werden.

Die Bedeutung der domänenbasierten Implementierung

Die Reorganisation eines Bereichs erfordert Größe. Um das volle Potenzial von KI zu realisieren, sollten Versicherer nicht bei fragmentierten Lösungen oder Anwendungsfall-Initiativen verbleiben, sondern stattdessen zu domänenbasierter Implementierung übergehen. Individuelle Anwendungen werden commonly erstellt, um die Legitimität der Gen-KI-Technologien in einem regulierten Umfeld zu beweisen. Und so gut sie ermutigende Ergebnisse liefern können, Proof-of-Concept- und Minimal-Viable-Product-Projekte neigen dazu, sich auf schnelle Erfolge zu konzentrieren und sind nicht auf langfristige strategische Passform, Workflow-Integration und langfristige nachhaltige Nutzenerfassung ausgerichtet. Eine End-to-End-Transformation von einer bis drei Domänen, um bedeutende Auswirkungen zu erzielen, kann domänenbasiert sein, ohne die Organisation unbedingt zu überfordern. Die erforderliche Anzahl von Anwendungsfällen, um eine Domäne neu zu verdrahten, variiert, obwohl es darauf ankommt, dass Anwendungsfälle zu bedeutenden Veränderungen führen und dass alle von ihnen die Leistung verbessern können. Versicherer entwickeln Datenaufbereitung, Systemintegration und Change-Management-Synergien durch einen domänenweiten Ansatz und die Neuorganisation kompletter Workflows. Das positioniert sie, um tatsächliche Verbesserungen bei Effizienz, Ressourcennutzung und nachhaltigem Wettbewerbsvorteil zu erzielen. Erfolgreiches KI-Skalieren durch Versicherer konzentriert sich auf die wahrscheinlichsten Anwendungsfälle mit der größten quantifizierbaren Auswirkung auf das Geschäft. Diese wirkungsvollen Anwendungen sind leicht anzupassen und in verschiedenen Feldern zu implementieren, indem einige wenige sehr übertragbare KI-Fähigkeiten entworfen und verallgemeinert werden.

Versicherer aller Art werden in Bezug auf Betriebseffizienz und Kundeninteraktionen Vorteile erzielen durch die Implementierung von Gen-KI, die dabei helfen wird, verschiedene Aspekte der Arbeit zu optimieren.

Leben

Lebensversicherer können Gen-KI konform nutzen, um die Risikobewertung und das Underwriting von Policen zu verbessern, indem synthetische Daten erstellt werden, die aktuelle Datensätze ergänzen.

Gesundheit

In der Krankenversicherung kann Gen-KI verwendet werden, um Patientenergebnisse vorherzusagen und Gesundheitspläne anzupassen, mit Hilfe großer Datenmengen.

Gewerbliche Sach- und Unfallversicherung

Gewerbliche Sach- und Unfallversicherer können von Gen-KI profitieren, um ein detailliertes Risikomodell zu erstellen und verschiedene Szenarien durchzuführen, um potenzielle Verluste effizienter zu bewerten.

Private Sach- und Unfallversicherung

Private Sach- und Unfallversicherer werden die Nutzung von Gen-KI für relevant finden, um Schäden automatisch zu bearbeiten und die Betrugserkennung mit Hilfe fortschrittlicher Datenanalyse zu verbessern. In Kombination mit der Automatisierung von Smart Contracts können Schadensauszahlungen automatisch ausgelöst werden, sobald vordefinierte Bedingungen überprüft sind, was die Bearbeitungszeit und menschliche Fehler reduziert.

Transformation der Schadensbearbeitung

Unter den domänenbasierten, Multi-Anwendungsfall-KI-Transformationen in der Versicherung kann man KI in der Schadensbearbeitung hervorheben. Um die Leistung in seiner Schadensabteilung zu verbessern, hat der britische Versicherer Aviva über 80 KI-Modelle eingesetzt, um:

• die Haftungsbewertungsdauer bei schwierigen Fällen um 23 Tage zu reduzieren
• die Effektivität der Zuweisung von Schäden an die relevanten Teams um 30 Prozent zu verbessern
• Kundenbeschwerden um 65 Prozent zu senken Aviva informierte die Investoren, dass die Renovierung seines Kfz-Schadenssektors dem Unternehmen über £60 Millionen im Jahr 2024 einsparte.

Automatisierung des Versicherungsvertriebs

Ein Versicherer hat versucht, personalisiert und effizient zu werden, indem er intelligente Automatisierung erstellt hat, um potenziellen Kunden Angebote zu unterbreiten und die Policen zu verkaufen. Die Ergebnisse waren beeindruckend:

• 80 Prozent der Transaktionen wurden auf die Online-Plattform verlagert
• Kundenzufriedenheitswerte stiegen um 36 Prozentpunkte

Chatbot-Implementierung

Die Implementierung eines Chatbots, der 24/7 funktioniert, trug erheblich zu einem Versicherungsträger bei, der seinen After-Hours-Kundenservice bereitstellt, da die Anzahl der potenziellen Kunden, die seine Policen gekauft haben, um 11 Prozent stieg.

KI mit Empathie

Ein anderer Träger wendet KI an, um die etwa 50.000 Kommunikationen zu produzieren, die er täglich im Zusammenhang mit Schäden tätigt, und findet sie einfacher und empathischer zu lesen als menschlich verfasste Kommunikationen.

Nachdem ein spezifischer Bereich für eine Transformation identifiziert wurde, sollte er in eine Sequenz von KI-basierten Modulen unterteilt werden, die ausgeführt, optimiert und erweitert werden können. Um zu veranschaulichen, um den Vertriebs- und Distributionsprozess zu transformieren, ist es möglich, Fähigkeiten von Gen-KI und prädiktiver Analytik (wie Propensity-Modelle) in verzahnte End-to-End-KI-Systeme zu integrieren, einschließlich vielschichtiger Copilots und KI-Chatbots der nächsten Generation. Die Versicherer können nachhaltigen Wert freisetzen, indem sie KI auf Domänenbasis transformieren. Gen-KI hat im Vertriebsbereich ein enormes Potenzial, um die Produktivität und Effizienz der Mitarbeiter zu verbessern, indem Zeit bei einfachen Aktivitäten eingespart wird.

Um eine erfolgreiche KI-Transformation zu ermöglichen, ist ein Paradigmenwechsel in der Art und Weise erforderlich, wie Unternehmen geführt werden, um ein Betriebsmodell zu übernehmen, das skalierbar sein wird. Eine erfolgreiche Implementierung von KI im gesamten Unternehmen erfordert, dass ein Versicherer über das entsprechende System verfügt. In Bezug auf die Versicherer, die die KI-Transformationsreise unternehmen, müssen sie ein Betriebsmodell auswählen, das zu ihrer Gesamtstrategie passt. Dies kann sein:

• Umstellung auf ein digitales Fabrikmodell von zwischen 20 und 50 Pods
• ein Produkt- und Plattformmodell, das eine viel größere Anzahl von Pods aufnehmen kann
• ein umfassenderes unternehmensweites agiles Geschäftsmodell, das den agilen Vorteil auf das gesamte Unternehmen ausdehnt, nicht nur auf die technologieintensiven Zentren

Die Rolle des Produktmanagements

Eines der wichtigsten Elemente bei der erfolgreichen Implementierung des ausgewählten Betriebsmodells ist, dass es solide Produktmanagement-Fähigkeiten geben sollte, da diese den Erfolg der Transformationsübung maßgeblich bestimmen können. Die Versicherer können Geschäftsfunktionen, Daten und Technologie in ein teambasiertes und agiles Betriebsmodell vereinen und somit:

• Silo-Aufbruch
• Etablierung einer Eigentumskultur
• Priorisierung des Unternehmens mit einer kundenorientierten Denkweise

KI-Kontrollturm

Der KI-Kontrollturm ist ebenfalls vital, da er die KI-gesteuerte Wertschöpfung und -Adoption organisatorisch regiert und überwacht. Die zentralen KI-Teams werden immer prominenter, da die Versicherer zunehmend besorgt über die Wiederverwendung von Komponenten und Standard-KI sind. Die IT arbeitet enger mit Daten- und KI-Teams zusammen, da sie größere Engineering- und Cloud-Fähigkeiten nutzen. Gleichzeitig sollten solche Trends in Bezug auf Frontline-Geschäftseigentum ausbalanciert werden, um Technologiefähigkeiten auf die richtigen Probleme auszurichten und tatsächlichen Wert zu schaffen. Ein solches potenzielles Modell ist das produktbasierte Modell, bei dem Teams auf den Kern-"Super-Produkten" entlang der Versicherungswertschöpfungskette basieren.

Das Ziel ist es, nachhaltigen Wert mit Technologie zu schaffen: Versicherer müssen KI-zuerst-Lösungen nutzen und einen fortschrittlichen KI-Technologie-Stack aufbauen, um die gesamten Fähigkeiten ihrer Organisation zu revolutionieren. Dies wird Organisationen helfen:

• flexibel zu sein
• die neuesten KI-Innovationen zu nutzen
• die Produktion veralteter Technologien zu vermeiden, die zukünftiges Wachstum und Innovationen unterdrücken würden Die eigentliche Modernisierung wird darin bestehen, die KI-Elemente und -Funktionen wiederverwendbar zu machen, die Standards im gesamten Unternehmen zu harmonisieren und mit hochwertigen Daten, um die Modelle zu trainieren.

Vier Ebenen des KI-Stacks

Der Fähigkeiten-Stack ist ausgearbeitet, um die Übernahme von KI im Unternehmen zu erleichtern. Dieser KI-Stack hat vier entscheidende Ebenen:

1. Neugedachte Interaktion
2. KI-gestützte Entscheidungsfindung
3. Infrastruktur
4. Datenplattform In die Ebenen muss strategisch investiert werden, um die unternehmensweite Nutzung von KI sicherzustellen. Banken können Versicherer inspirieren, ihren KI-Stack zu entwickeln, aber spezifisch können sie erhebliche Unterschiede zwischen den beiden Feldern berücksichtigen.

Versicherer sollten ihre Interaktion mit Kunden neu gestalten, indem sie KI nutzen, um hochgradig personalisierte Erlebnisse mit einer nahtlosen Kundeninteraktion zu bieten. Große Versicherungsunternehmen wenden KI ebenfalls an, um ihre Interaktion mit Kunden zu verbessern, und sie kombinieren mehrere Kommunikationskanäle mit den folgenden Funktionen:

• Text-Chatbots
• Bilder, die es Kunden ermöglichen, komplizierte Daten zu verstehen
• Sprachassistenten, die es Kunden ermöglichen, mit ihrer Versicherung zu sprechen, anstatt zu tippen Die KI wird genutzt, um sicherzustellen, dass die Kundenerfahrung nicht nur menschenähnlich ist, sondern auch nahtlos und sogar kanalübergreifend. Um den Punkt zu veranschaulichen, wenn ein Kunde ein Gespräch über die mobile App beginnt und es über einen Telefonanruf fortsetzt, wird die KI die vorherige Eingabe berücksichtigen, sodass der Kunde die Informationen nicht erneut eingeben muss.

Gen-KI-Verbraucherannahme

Gen-KI wird auch von Kunden anerkannt. Von Personen, die Gen-KI-Anwendungen wie ChatGPT nutzen, suchen 29 Prozent nach Finanz- oder Anlegerinformationen, -beratung oder -empfehlungen. Der Anstieg der Anzahl von Verbrauchern, die Gen-KI-Tools nutzen, um Aufgaben wie Versicherungsangebote zu erledigen, wird Versicherer keine andere Wahl lassen, als ihre Beratung, Produktwertkommunikation und Preistransparenz auf die nächste Stufe zu heben.

Die Ebene der KI-gestützten Entscheidungsfindung erforscht Berge von Daten, die durch die verschiedenen Kanäle erstellt wurden, um ein sehr persönliches Kunden- und Mitarbeitererlebnis zu bieten. Diese Ebene:

• ergänzt die aktuellen Preisgestaltungs- und Underwriting-Entscheidungen
• unterstützt Schadensentscheidungen
• verbessert die Genauigkeit von Schäden durch die dynamische Bewertung der Datenpunkte einschließlich Einsteller-Notizen, Schadbilder, Texteinreichung oder Dokumente und Schadenshistorien Indikativ hat ein Träger ein konsolidiertes Produktspeicher erstellt, bei dem Policendokumente den globalen Unternehmensbereich überschreiten; Callcenter-Agenten können leicht auf Deckung, Ausschluss-bezogene Anfragen usw. reagieren. Im Bereich der Sach- und Unfallversicherung werden KI und Schadensdaten zusammen von vielen Trägern genutzt, um neue Risikofaktoren zu erkennen, einschließlich Schadenschätzungen, die durch Klima verursacht werden.

Fortgeschrittene KI-Funktionen

Mit der Entwicklung der KI-Technologie verlassen die großen Versicherungsunternehmen die traditionellen prädiktiven Modelle und wenden sich fortgeschrittenen Funktionen wie zu:

• Multiagenten-Systemen
• Mehrschrittreasoning

Gen-KI-Agenten

Die Nutzung von KI wird durch Agentic KI revolutioniert. Gen-KI-Agenten sind ausgeklügelte KI-Systeme, die zur Urteilsanwendung fähig sind und normalerweise darauf ausgerichtet sind, mit einem Benutzer basierend auf umfassendem wissenschaftlichem Verständnis und historischen Daten zu konversieren. Mehrere Agenten sind an kooperativen Bemühungen zur Erreichung beteiligt, einschließlich Satelliten- und Drohnenbildgebung zur Bewertung und Prävention von Schäden. Sie sind auch unglaublich aufschlussreich, bieten menschlichen Agenten Echtzeit-Unterstützung und schlagen geeignete Aktionspläne vor. Das Potenzial von Gen-KI-Agenten ist, zu folgendem beizutragen:

• größere Einbindung von Kunden
• Automatisierung komplizierter Prozesse
• erhöhte Produktivität

Mehrschrittreasoning

Mehrschrittreasoning ermöglicht es einem KI-System wiederum, ein komplexes Problem in mehrere kleinere und handhabbare Schritte zu unterteilen und anschließend jeden davon zu adressieren...

Eine robuste Infrastrukturebene, oft aufgebaut durch individuelle KI-Softwareentwicklung, bietet die Funktionen, die es KI ermöglichen, zu arbeiten und Wert zu generieren, wie Machine-Learning-Pipelines, die große KI-Modelle mit geringen Kosten ausführen können.

Build-, Buy- oder Partner-Entscheidung

Die Entscheidung, ob KI-Lösungen intern entwickelt und geistiges Eigentum etabliert werden soll, oder die Entwicklung von KI-Potenzialen, die zu Quellen des hochwertigen IP in der Zukunft werden könnten, ausgelagert werden soll, ist eine hochriskante Entscheidung unter den Versicherern, die ihre Skalierung, Differenzierung und Reaktionsfähigkeit auf den Markt beeinflusst.

In-house-Entwicklung

Die In-house-Entwicklung von KI-Fähigkeiten kann maßgeschneiderte Lösungen ermöglichen, die besser zu den Bedürfnissen eines bestimmten Unternehmens passen und können "Geheimrezept" eines Versicherers zum KI-Fähigkeiten-Stack mit einem Schutzgraben halten, was bessere Kontrolle und Differenzierungsmöglichkeiten bietet. Nichtsdestotrotz erfordert diese Strategie erhebliche Investitionen in spezifisches Talent, Infrastruktur und langfristige Entwicklungszyklen, die jedoch nicht immer kosteneffektiv erweisen.

KI-Lösungen erwerben

Im Gegensatz dazu wird der Erwerb von KI-Lösungen durch etablierte Anbieter eine schnellere Implementierung ermöglichen und auf erprobter Technologie basieren, wird aber begrenzt sein in Bezug auf:

• Anpassung
• Integration
• langfristige Kosten
• Abhängigkeit von der Produkt-Roadmap von Drittanbietern
• Markt-durchschnittliche Ausführung durch die Nutzung von Tools und Fähigkeiten, die bereits von anderen genutzt werden

Hybrid-Ansatz

Eine gemischte Lösung durch eine Technologiepartnerschaft kann einen Kompromiss zwischen Skalierbarkeit und strategischer Kontrolle darstellen. Durch das Outsourcing der Dienstleistungen der Versicherer, die standardisierte Lösungen mit Gen-KI anbieten, insbesondere in Unternehmensoperationen einschließlich Finanzen, Personalwesen und Beschaffung, können die Versicherer interne Ressourcen den Hauptoperationen der Unternehmen widmen, die Underwriting und Schadenmanagement umfassen. Th...

Versicherer müssen in Datenplattformlösungen und Dateninfrastrukturen investieren, die benötigt werden, um Multiagenten-KI-Systeme zu trainieren und zu skalieren, und eine reibungslose Integration von Geschäftsfunktionen haben. Eine hybride Cloud-Infrastruktur, d.h. eine Mischung aus On-Premises-Rechenzentrum und Public-Cloud-Umgebung, muss entwickelt werden, um skalierbar zu sein. Hochkonfigurierbare Kernproduktprozessoren werden ebenfalls entwickelt, um Flexibilität und Effizienz zu gewährleisten. Die Versicherer müssen die Datenqualität und -verfügbarkeit auf der Daten-Governance-Seite berücksichtigen, aber auch die Herausforderung der Handhabung sensibler Informationen. Wenn Legacy-Systeme zu einer Herausforderung werden, müssen die Versicherer ihre IT-Umgebung upgraden, um die großangelegte Nutzung von KI zu unterstützen.

Eine erfolgreiche KI-Implementierung erfordert eine Kultur der Innovation, einen Mentalitätswandel und die Entwicklung von Fähigkeiten, doch Organisationen neigen dazu, die Widerstandslevels und Bereitschaft, einen neuen Arbeitsansatz zu übernehmen, zu unterschätzen. Es ist notwendig, Mitarbeitern die entsprechenden Fähigkeiten zu vermitteln und eine klare Vision von der erleichternden Rolle von KI bei der Unterstützung ihrer Arbeit zu formen. Die Top-Versicherer haben Change-Management-Programme organisiert, die sich auf folgendes konzentrieren:

• Rollenmodellierung durch Führungskräfte
• Artikulation des Werts von KI
• umfassende Kompetenzaufbau-Programme
• die Entwicklung der richtigen Leistungsrahmenwerke

Mitarbeiterbedenken ansprechen

Die Übernahme von KI-Technologien in Organisationen kann Mitarbeiter ängstlich machen über ihre Funktionen. Nichtsdestotrotz hat die Geschichte gezeigt, dass Technologie normalerweise neue Bedürfnisse und Möglichkeiten einführt und somit neue Rollen und Verantwortlichkeiten geschaffen werden. Schließlich wird die Implementierung von KI in Workflows darauf basieren müssen, das Gefühl gemeinsamen Eigentums und Verantwortung gegenüber der KI-Implementierung in der Organisation zu entwickeln.

Technologie ist nur die halbe Miete

Exzellente Technologie reicht nicht aus, da sie die halbe Miete ist. Die andere Hälfte besteht darin, Mitarbeiter dazu zu bringen, KI tatsächlich in ihrer täglichen Routine anzuwenden, und die Nadel in der Art und Weise zu bewegen, wie Arbeit durchgeführt wird, sei es durch Automatisierung oder Ergänzung.

Die Erfahrung legt nahe, dass die Nutzung von KI ein unvermeidliches Erfordernis ist, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Es gibt nicht viele dominierende Versicherer, die vollständig KI-operationalisiert sind, doch es ist ein verlockendes Beispiel, dem andere Unternehmen folgen sollten, die die Chance ergreifen wollen, sich zu verändern. Diese Versicherer haben bereits den Vorsprung und neue technologische Entwicklungen haben ihnen die Mittel gegeben, noch mehr zu beschleunigen.

Die Pilot-Purgatory-Falle

Die anderen sind in der Pilot-Purgatory gefangen und fallen in die zahlreichen Fallen:

• Sie haben nicht den aggressiven, unternehmensweiten KI-Ansatz mit quantifizierbaren finanziellen Ergebnissen, die das Unternehmen aus seiner KI-Trägheit bewegen können
• Sie erkennen nicht das gesamte Ausmaß der Investitionsanforderungen und machen daher klein angelegte und stückwerkartige Bemühungen mit geringerem ROI
• Sie sind eng auf Anwendungsfälle ausgerichtet, anstatt die Domäne zu transformieren
• Sie entwickeln keine Geschäftslinien-wiederverwendbaren Komponenten, um den Wert von KI langfristig zu reduzieren
• Sie sind auch übermäßig auf Standardlösungen angewiesen, die sie weniger an ihre geschäftlichen Besonderheiten ausrichten und ihre eigene Fähigkeit, neues geistiges Eigentum zu produzieren, zunichtemachen

Um Schritt zu halten mit der sich schnell verändernden Welt, müssen Versicherungsunternehmen eine radikale unternehmensweite Perspektive auf KI einnehmen, das Geschäft vollständig neu verdrahten und KI in alle ihre Prozesse integrieren. Dies beinhaltet:

• Aufbau unternehmensspezifischer Systeme
• Training von KI-Modellen auf internen Daten
• Neuausrichtung von Geschäftsprozessen, um in ausgewählten Linien und Märkten zu outcompete
• Neubewertung des Betriebsmodells
• Wiederverwendung von KI mit wiederverwendbaren Komponenten, um ihr transformatorisches Potenzial zu erreichen Das Neudrahten der Operationen mit KI-zuerst wird Versicherern langfristigen Geschäftswert bieten und ihre Wettbewerber überflügeln.