Thought Leadership
Die Versicherungsbranche steht weltweit vor einem bedeutenden Wandel, der auf Technologien basiert. Die Integration von künstlicher Intelligenz (KI) und weiteren modernen Technologien stellt traditionelle Geschäftsmodelle im Versicherungsbereich auf den Kopf und ebnet den Weg für neue Erfolgsstrategien.
Das Ergebnis ist eine höhere operative Exzellenz dank eines umfangreichen Ökosystems aus verwandten Branchen sowie entsprechender Technologien. Diese sorgen für einen optimierten Kundenservice und ein besseres Kundenerlebnis. Insurtech, oder die Zukunft der Versicherung, wie wir sie kennen, ist bereits Realität.
Mit jedem technologischen Fortschritt entwickelt sich die InsurTech-Branche parallel zur wachsenden Wirtschaft weiter. Versicherer profitieren als „Hüter globaler wirtschaftlicher Risiken“ von Kostensenkungen, Betrugserkennung, besserem Kundenverständnis und automatisierter Abwicklung. Kunden wiederum erhalten Vorteile wie eine stärkere Personalisierung, effiziente Interaktionen, eine intelligente Risikobewertung und eine schnellere Schadensabwicklung. KI und innovative Technologien schaffen diesen Mehrwert: Sie unterstützen InsurTech-Unternehmen dabei, die Erwartungen der Branche zu übertreffen. Mit einem differenzierten Verständnis der Kundenanforderungen hat KI das Potenzial, dass die Branche von einem Zustand des Erkennens und Reparierens zu einem Zustand des Vorhersagens und Vorbeugens übergeht.
Die Rolle von künstlicher Intelligenz im Versicherungswesen
Die komplexe Versicherungsbranche ist darauf ausgerichtet, halbautomatisiert zu agieren. InsurTech ist mit der neuen Welle von prädiktiven Versicherungsanalysen, Algorithmen des Machine Learning (ML) und Deep-Learning-Techniken ein starker Motor für diesen Wandel. Diese Technologien versetzen Versicherer in die Lage, Risiken automatisch zu erkennen, zu bewerten und zu versichern. Gleichzeitig erschließen sie so neue Einnahmequellen und bieten ihren Kunden außerdem einen Mehrwert.
Vorteile von Predictive Insurance Analytics
Versicherer haben mit enormen Datenmengen zu tun. ML-gestützte Versicherungsanalysen unterstützen InsurTech-Unternehmen dabei, Daten für eine fundierte Entscheidungsfindung zu optimieren. Dies hilft auch dabei, das Kundenverhalten zu verstehen und wettbewerbsfähiges Geschäftswachstum zu erzielen. Durch die Analyse historischer Daten und den Einsatz ML-basierter Bilderkennung ist KI in der Lage, Muster im Kundenverhalten zu analysieren, Schäden zu bewerten und somit die Schadensgenehmigung zu beschleunigen.
Da KI die meisten Aufgaben automatisiert, lassen sich manuelle Fehler erheblich reduzieren. Damit ist es möglich, den Gewinn potenziell zu erhöhen. Eine optimierte Verarbeitung beschleunigt hingegen die Arbeitsabläufe und ermöglicht eine höhere Effizienz. Gleichzeitig werden Kundenbedürfnisse schneller als bislang erfüllt. Während sich die KI an der Marktdynamik orientiert, trägt sie dazu bei, die Industriestandards bei der Betrugserkennung und Risikobewertung zu erhöhen. Neuronale Deep-Learning-Netzwerke und ML-Algorithmen sind in der Lage, Anomalien in Schadendaten zu erkennen und so das Risiko betrügerischer Aktivitäten einzudämmen – und zwar ohne die Integrität der Branche zu beeinträchtigen.
Digital-first InsurTech-Unternehmen haben durch KI-gestützte Automatisierung verschiedene Vorteile, darunter eine hohe Geschwindigkeit, Genauigkeit und Vertrauen. Während Geschwindigkeit und Genauigkeit das Vertrauen fördern, festigt dieser Dreiklang insgesamt die Kundentreue. Mit Vertrauen im Kern rücken Umwelt-, Sozial- und Governance-Themen (ESG) bei InsurTech-Unternehmen in den Mittelpunkt, da Kunden zunehmend einen Nachweis für ihr Engagement suchen. Versicherer können ESG-Analysen auch für das Risikomanagement, das Underwriting, die Prämienberechnung sowie die Einstufung von Anträgen für Hochrisikobewertungen nutzen. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Versicherer von einem robusten Datenmanagement, Analysefähigkeiten, Big Data, Automatisierung und Blockchain-Technologien profitieren.
InsurTech-Szene in Europa entwickelt sich weiter
Versicherer sehen sich heute mit einem anderen Regulierungssystem konfrontiert als in den letzten Jahrzehnten. Insbesondere in Europa haben eine Reihe von Ländern regulatorische „Sandkästen“ für die InsurTech-Branche eingeführt oder erwägen dies. Die European Blockchain Regulatory Sandbox, zu der auch Distributed-Ledger-Technologien (DLTs) gehören, ist eine solche Initiative der Europäischen Kommission (EK). Diese kontrollierten Umgebungen ermöglichen Versicherungsunternehmen, alternative Innovationen zu erforschen, ohne dass sie entsprechende Vorschriften einhalten müssen. Ähnliche Sandbox-Modelle wurden weltweit eingeführt, um regulatorische Hürden abzubauen und gleichzeitig Innovationen auf dem neuesten Stand der Versicherungstechnologie zu ermöglichen.
Während eine Reihe von Ländern Programme für eine beschleunigte KI-Implementierung eingeführt haben und somit Innovation fördern – schafft eine Ausweitung des offenen Bankwesens und kollaborativer Ökosysteme neue Versicherungsprodukte und technologiegesteuerte Vertriebskanäle. Obwohl der Schwerpunkt auf Cyber-Security und dem Schutz von Daten liegt, birgt der technologische Fortschritt auch neue Risiken. Der globale Wirtschaftsabschwung, die soziale Inflation, steigende Gesundheitskosten, zunehmende Naturkatastrophen und sich entwickelnde regulatorische Rahmenbedingungen führten zu Schadenskosten in Rekordhöhe. KI kann diese Herausforderungen durch vorausschauende Risikobewertung und intelligente Preisgestaltung von Policen abfedern. Darüber hinaus unterstützt KI bei der Schadenautomatisierung und personalisierter Risikominderung. Auch präzises Underwriting und datengestützte Kundenanalysen sind dank KI möglich.
Die Zukunft (ver)sichern
KI verändert die globale Versicherungslandschaft: Sie ermöglicht Innovationen ebenso wie einfachere Prozesse. Das Ziel von KI ist, Risiken zu erkennen und zu vermeiden. Gleichzeitig fördert sie Innovationen, erhöht die betriebliche Effizienz und erfüllt gleichzeitig regulatorische Anforderungen. Während die globalen Versicherungsunternehmen versuchen, die wirtschaftliche Ungewissheit zu navigieren, wollen sie gleichzeitig widerstands- sowie anpassungsfähiger und agiler werden. So sind sie in der Lage, ihre Kunden vor Herausforderungen und Bedrohungen zu schützen.
