Thought Leadership
Veraltete Technik und neue Wettbewerber setzen Versicherungsunternehmen unter Druck. Auf diese Herausforderungen muss die Branche reagieren und kritische Kernprozesse optimieren. Fadata erklärt, warum das mit Machine Learning (ML) besonders gut gelingt.
Mehrere Faktoren sorgen in der Versicherungsbranche für erheblichen Wettbewerbsdruck. An erster Stelle stehen veränderte Verbrauchererwartungen, die durch datengestützte digitale Erfahrungen außerhalb des Versicherungssektors vorangetrieben werden. Zudem stutzen Aufsichtsbehörden die Markteintrittsbarrieren und öffnen damit den Markt für Newcomer, die dank moderner Technologien und Verhaltensanalysen ihre Angebote schnell auf Kundenbedürfnisse anpassen und damit sehr erfolgreich sind.
Darauf muss die Branche reagieren und Prozessoptimierung und -beschleunigung schneller umsetzen. Ein zentrales Hilfsmittel ist dabei die Nutzung neuer Technologien wie Machine Learning. Durch maschinelles Lernen werden zum Beispiel immer mehr Routine-Interaktionen auf Selbstbedienungsportale und vollständig Bot-gesteuerte Transaktionen verlagert. Doch die Technik leistet noch viel mehr: Fadata sieht sechs Einsatzgebiete, bei denen Machine Learning Versicherer unterstützen kann.
1. Maßgefertigte und kundenspezifische Produkte entwickeln
Für die Entwicklung maßgeschneiderter Produkte und der daraus folgenden höheren Kundenzufriedenheit dienen ML-Techniken, die Kundendaten in Echtzeit analysieren und passende Produkte für die schnell wechselnden Kundenbedürfnisse vorschlagen. Diese Techniken ermöglichen eine breite Palette von Personalisierungsmöglichkeiten
2. Sales & Marketing mit KI-unterstützter Datenanalyse verbessern
Kundenfeedback aus Supportanrufen und sozialen Medien können Versicherer mithilfe von Text- und Spracherkennung analysieren und damit ihre Marketingstrategie optimieren. Neue Leads ermittelt der Empfehlungsdienst auf der Grundlage der Kaufhistorie und Daten aus sozialen Medien. Virtuelle Verkaufsagenten begleiten Kunden mithilfe von Spracherkennung durch den Kaufprozess und optimieren damit das Kundenerlebnis. Und eine automatisierte Text- und Sprachgenerierung hilft, neue Marketing-Slogans auf der Grundlage von Datenanalysen zu finden, um damit die Zielgruppenansprache zu verbessern.
3. Risiken ermitteln und präziser bewerten
ML-Techniken wie Textanalyse und der Verarbeitung natürlicher Sprache bieten die Möglichkeit, nach Unklarheiten und Risiken in Versicherungsanträgen zu suchen und zu bewerten. Die Erkennung von Mustern und Anomalien hilft, Prämien auf Basis erfolgter Risikobewertungen zu berechnen und präzisieren, was zu einer deutlichen Kostensenkung beitragen kann. Der Empfehlungsdienst ermittelt Risikokategorien für Kunden anhand früherer Schäden und Ereignisse. Mittels Spracherkennung können Betrugsversuche bei Kundenanrufen erkannt werden.
4. Kundenservice optimieren
Um Zeit und Kosten zu sparen, können Versicherer mithilfe von ML auf Basis von Kundensupportanfragen strukturierte Feedback-Berichte erstellen und die Antworten auf Grundlage des Frageverlaufs automatisch abgleichen. Ein damit optimierter virtueller Agent entlastet den Kundensupport.
5. Schadenregulierung effizienter gestalten
Vorlagen für eingehende Anträge auf Schadenregulierung kann ML auf Basis ähnlicher Fälle vorschlagen. Chatbots und Conversational Agents können Versicherer für die Schadenmeldung einsetzen. Bei Schäden und Reparaturkosten unterstützen ML-Techniken bei der Bewertung von Videos und Bildern.
6. Mitarbeiterproduktivität erhöhen und passende Bewerber finden
Auf Basis historischer Daten kann ML Versicherer bei der Vorhersage von Prozessauslastung und Geschäftsengpässen unterstützen, um so Barrieren zu vermeiden. Mit der Analyse von externen und internen Daten ist die Personalabteilung in der Lage passende Bewerber einfacher zu akquirieren oder Schwächen von Mitarbeitern schneller zu erkennen und gezielter zu bewältigen.
„Maschinelles Lernen wird in der Versicherungsbranche eine immer wichtigere Rolle spielen. Es kann beispielsweise helfen, Angebote für Kunden zu optimieren, Betrugsfälle aufzudecken, die Genauigkeit bei der Schadensregulierungen zu verbessen und die Mitarbeiterproduktivität zu erhöhen“, betont Dr. Eike Schmidt, Chief Technology & Product Officer von Fadata. „Mit einem auf konsolidierten Branchendaten basierenden ML-Framework, können Versicherer einen ersten großen Schritt in die KI-Welt machen und damit ihre Wettbewerbsfähigkeit steigern.“
www.fadata.eu
