Prozessautomatisierung mit KI verbessert nicht nur die Präzision der Risikobewertung, sondern verändert auch den Ablauf der Schadenbearbeitung und des gesamten Kundenservice. Die Fähigkeit von KI, große Datenmengen zu verarbeiten und zu analysieren, hilft Versicherern, Risiken genauer vorherzusagen und ihre Dienstleistungen an die individuellen Bedürfnisse der Kunden anzupassen. Zum Beispiel wird generative KI genutzt, um die Underwriting-Prozesse und die Betrugserkennung zu verbessern, die Schadenbearbeitung zu optimieren und sogar die Kundeninteraktionen zu personalisieren​​.

Darüber hinaus veranschaulicht der Einsatz von KI in der Cyberversicherung eine weitere Dimension, in der KI erheblich beiträgt. Durch die Integration mehrerer Datenströme bietet KI ein detaillierteres Bild potenzieller Cyberbedrohungen, wodurch die Fähigkeit der Versicherer zur Vorhersage und Preisgestaltung von Risiken verbessert wird. Diese Integration hilft dabei, die mit Cyber-Bedrohungen verbundenen Risiken effektiver zu verstehen und zu mindern​​.

Branchenspezifische Anwendungen der effizienten KI-gesteuerten Risikobewertung in der Versicherung

Die Anwendungen von KI in der Versicherungsbranche erstrecken sich über verschiedene Bereiche der Branche:

• Underwriting und Preisgestaltung: KI-Modelle verbessern das Underwriting, indem sie Daten aus zahlreichen Quellen, einschließlich IoT-Geräten und öffentlichen Datenbanken, aggregieren und so Echtzeit-, dynamische Preisgestaltungsmodelle und Risikobewertungen ermöglichen, die sich an neue Daten anpassen​​.

• Schadenbearbeitung: Automatisierung durch KI reduziert die für die Schadenbearbeitung benötigte Zeit drastisch, indem Erstbewertungen und Weiterleitungen automatisch durchgeführt werden. Fortgeschrittene KI-Systeme können sogar Video- oder Bilddaten von Unfällen analysieren, um Schäden zu bewerten und Reparaturkosten ohne menschliches Eingreifen zu schätzen​​​​.

• Betrugserkennung und -verhütung: KI hilft bei der Identifizierung von Mustern, die auf betrügerische Aktivitäten hinweisen könnten, und senkt das Risiko, auf betrügerische Ansprüche Zahlungen zu leisten, erheblich​​.

KI-Agenten und ihre Anwendungen in der Versicherung

KI-Agenten werden in der Versicherung immer wichtiger, um komplexe Prozesse zu automatisieren und präzisere und effizientere Dienstleistungen anzubieten. Diese Agenten werden eingesetzt bei:

• Automatisierte Kundeninteraktionen: KI-Agenten bearbeiten Anfragen und Kundenservice-Interaktionen, reduzieren die Arbeitsbelastung des menschlichen Personals und verbessern die Kundenzufriedenheit durch schnelle und genaue Antworten​​.

• Risikomonitoring: KI-Agenten unterstützen die kontinuierliche Überwachung von Risiken, indem sie Daten aus verschiedenen Quellen verwenden, um potenzielle Risiken proaktiv zu identifizieren und zu mindern, bevor sie zu Ansprüchen führen​​.

• Datenverarbeitung und -analyse: Diese Agenten verwalten und analysieren effizient große Datenmengen für das Underwriting und die Risikobewertung, um sicherzustellen, dass Versicherer schnell auf sich ändernde Umstände und neue Daten-Einblicke reagieren können​​.

Häufig gestellte Fragen

1. Wie verbessert KI die Risikobewertung in der Versicherung?

   
   KI verbessert die Risikobewertung, indem sie umfangreiche Datensätze nutzt, um Risiken genauer vorherzusagen und die Versicherungsangebote basierend auf individuellen Risikoprofilen zu personalisieren.

   
   

2. Kann KI in der Versicherung helfen, Prämien zu senken?

   
   

   Ja, durch die Verbesserung der Risikobewertungsgenauigkeit kann KI helfen, Policen genauer zu bepreisen, was zu niedrigeren Prämien für Kunden mit geringerem Risiko führen kann.

   
   

3. Was sind die Herausforderungen bei der Implementierung von KI in der Versicherung?

   
   

   Herausforderungen umfassen die Integration von KI in bestehende Systeme, die Sicherstellung von Datenschutz und Datensicherheit, das Management der Veränderungen innerhalb der Organisationen und die Auseinandersetzung mit den ethischen Implikationen automatisierter Entscheidungsprozesse.