KI-basierte Analysen als Schlüsselelement für den Erfolg von Versicherern

Versicherungsunternehmen schöpfen das Potenzial unstrukturierter Daten vielfach noch unzureichend aus. Zur Verbesserung der Wettbewerbssituation sollten diese Daten zielgerichtet genutzt werden – mittels neuer Technologien im Bereich künstlicher Intelligenz.

Versicherungsunternehmen stehen zunehmend unter Wettbewerbsdruck. Etliche Fintechs, das heißt kleinere agilere Startups, bedrohen ihr Kerngeschäft, indem sie Unternehmen und Konsumenten neue Services anbieten. Diese Services, die auf aktueller Technologie basieren, sind vielfach interaktiver als klassische Angebote auf dem Versicherungsmarkt und damit für die Kunden attraktiver. Versicherungsunternehmen müssen sich dieser Herausforderungen stellen. Der Schlüssel zum Erfolg lautet: effiziente Nutzung der ungeheuren Datenmenge, die ihnen zur Verfügung steht, aber bisher brachliegt. Und dabei geht es vor allem um die unstrukturierten Daten.

Schätzungen zufolge sind 85 Prozent aller Unternehmensdaten unstrukturiert. Sie werden in der Regel nicht verwendet, enthalten allerdings wichtige Informationen. Der Grund für die Nichtnutzung ist, dass die meisten CRM-Systeme unstrukturierte Daten nicht speichern und verwalten können. Selbst der weltweit größte CRM-Anbieter Salesforce geht davon aus, dass nur ein Prozent der Unternehmensdaten in seinen CRM-Systemen enthalten sind.
Gerade für Versicherer sind die unstrukturierten Daten von essenzieller Bedeutung, um Kundenanforderungen und -wünsche ermitteln zu können. Zu solchen unstrukturierten Daten gehören etwa E-Mails, Call-Center-Protokolle, Social-Media-Beiträge oder Webseiten.

Nur eine gezielte Auswertung dieser zusätzlichen Informationen ermöglicht Versicherern einen 360-Grad-Blick auf Kunden, der heute nötiger denn je ist, um die Kundenabwanderung zu reduzieren und die Lead-Generierung beziehungsweise -Priorisierung zu unterstützen.
Die technologische Basis für den Zugriff auf unstrukturierte Daten ist die Nutzung von künstlicher Intelligenz. Einige Versicherer setzen bereits auf KI und Maschinelles Lernen im Umfeld der strukturierten Daten, der nächste Schritt muss der Einsatz im Bereich der unstrukturierten Daten sein.

Drei Beispiele verdeutlichen die Vorteile einer KI-Nutzung bei unstrukturierten Daten für Versicherer:

• Besserer Service – KI ist die Basis für ein umfassenderes Kundenverständnis. Dadurch können Kundenanliegen frühzeitig identifiziert und Cross-Selling- und Up-Selling-Potenziale einfacher erkannt werden. Die Folgen sind ein verbesserter Service, eine gestärkte Kundenbindung und ein höherer Umsatz.
• Effizientere Risikoabschätzungen – Die Risikoabschätzung in der Versicherungswirtschaft ist ein kostenintensiver und zeitaufwendiger Prozess. KI kann den gesamten Prozess automatisieren und unstrukturierte Daten scannen, um Muster und Trends zu identifizieren. Auf dieser Basis kann der Versicherer potenziell hochriskante Kunden ermitteln.
• Effizienteres Schadensmanagement – Die Art und Weise der Schadensbearbeitung hat sich seit Jahrzehnten kaum verändert. Eine typische Schadensbearbeitung erfordert Interaktionen zahlreicher Mitarbeiter eines Versicherers. Auch diesen Prozess kann KI-Automation wesentlich schneller und effizienter machen. Die KI-Nutzung und Dashboards bieten einen direkten Zugriff auf alle mit der Schadensmeldung zusammenhängenden Informationen aus unterschiedlichen Quellen und Systemen und ermöglichen zudem eine konsistente Kundenkommunikation.