Die Versicherungsbranche befindet sich inmitten einer tiefgreifenden (digitalen) Transformation. Einer der Haupttreiber dieser Veränderungen ist die künstliche Intelligenz (KI). Die Erstveröffentlichung von ChatGPT im Jahr 2022 und die anschließende rasante Verbreitung und Nutzung des KI-basierten Chatbots und anderer, ähnlicher Tools, haben dazu beigetragen, dass in den letzten Wochen und Monaten ein spezieller Zweig der KI immer wieder Gesprächsgegenstand war: generative KI.
Das Narrativ schwankt dabei je nach Person oder Gruppe, die darüber spricht, stark: vom Heilsbringer, der alle aktuellen Probleme löst, bis zum großen Disruptor, der ganze Geschäftsbereiche zerstört und eine Welle der Arbeitslosigkeit auslösen wird.
Spoilern wir ein wenig und nehmen die Kernaussage dieses Artikels bereits in der Einleitung vorweg: Mit Blick auf das Schadenmanagement wird generative KI sicher einen Beitrag leisten, die beiden aktuell prävalenten Probleme der Branche anzugehen: Fachkräftemangel und Schaden(kosten)inflation. Allerdings wird generative KI die Themen nicht im Alleingang lösen und auch nicht die Schadenbranche von vorne bis hinten umkrempeln – jedenfalls nicht in der unmittelbaren Zukunft.
Interessant und potenziell nützlich kann die Technologie für das Schadenmanagement also sein. Treten wir an dieser Stelle einen Schritt zurück und werfen einen grundlegenden Blick darauf, was generative KI eigentlich ist und warum sie relevant für das Schadenmanagement sein oder werden kann.
In weiteren Artikeln setzen wir uns dann näher mit potenziellen Chancen generativer KI für das Schadenmanagement auseinander sowie damit, welche Faktoren für einen langfristig mehrwert-stiftenden Einsatz beachtet werden müssen.
Was ist generative KI eigentlich?
Generative KI ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der darauf abzielt, neue Inhalte zu erstellen. Bisher verwendete KI-Modelle wurde auf ein bestimmtes Ergebnis hin trainiert und werden oft für vorhersagende Aufgaben wie Klassifikation und Regression verwendet. Generative KI hingegen bringt eine neue Dynamik ins Spiel, indem sie Muster und Beziehungen in einem Dataset aus (von Menschen erstellten) Inhalten ermittelt und daraufhin in der Lage ist, auf dieser Basis realistische, scheinbar originelle Inhalte zu produzieren. Die verwendeten neuronalen Netzwerke sind etwa in der Lage, Texte, Bilder, Audio, Code und vieles mehr zu erstellen.
Warum kann generative KI interessant und relevant für das Schadenmanagement sein?
Schadenmanagement als People-Business – generative KI zur Personalisierung
Bereits letztes Jahr hat Dr. Wolff Graulich, Managing Director der Eucon Digital GmbH, in einem Artikel in der Versicherungswirtschaft heute festgestellt, dass der Mensch beim Schadenfall im Mittelpunkt stehen sollte. Schadenmanagement ist also ein People-Business. Daran hat sich natürlich seitdem nichts geändert. Schadenfälle sind Stresssituationen, in die niemand gerne gerät. In solchen Situationen müssen Versicherungsnehmer an die Hand genommen und im Schadenprozess begleitet werden. Generative KI kann hier Mehrwert bieten, indem Sie personalisierte Kundeninteraktionen bietet. Kunden, die sich jederzeit schnell und einfach über den aktuellen Stand ihres Schadens informieren und Nachfragen über vorgefertigte Formulare hinaus stellen können, dürften zufriedener sein als jene, die diese Möglichkeit nicht haben Versicherungsnehmer erwarten heute mehr als nur eine Standardabwicklung, wenn sie einen Schaden melden. Sie erwarten eine personalisierte Erfahrung, die ihre individuellen Bedürfnisse und Erwartungen berücksichtigt.
Kundenindividuelle Interaktionen gibt es in Form von Call Centern natürlich bereits jetzt. Der Einsatz generativer KI bietet hier aber eine Reihe an Vorteilen: 24/7-Erreichbarkeit, flächendeckende Erreichbarkeit auch in Kumul-Phasen, Multi-Kanal-Fähigkeit mit Blick auf Sprache und Chatkanal – und das alles unter Berücksichtigung der individuellen Vertragssituation des Versicherungsnehmers. Grade mit Blick auf den Fachkräftemangel könnten diese Punkte eine Entlastung für Mitarbeitende darstellen.
Schadenmanagement als Daten-Business – generative KI als Übersetzer
Aufmerksame Leser mögen bei der Formulierung, Schadenmanagement sei ein People-Business, leicht zusammengezuckt sein und sich gedacht haben: „Puh, recht polemisch und zwar nicht falsch, aber definitiv nicht umfassend genug!“ Sehen wir genauso. Schadenmanagement ist neben einem People-Business und anderem vor allem auch ein Daten-Business (nicht zu verwechseln mit dem beinahe gleichnamigen Podcast, der unserer Erfahrung nach eine exzellente Quelle für alle Themen rund um Daten und Innovation ist). Gemeint ist, dass in der Schadenbranche eine immense Menge an Daten anfallen. Schäden sind generell oft komplex, häufig gibt es eine Vielzahl an Dokumenten und Datenpunkten zu einem einzigen Schaden. Große Schäden (z.B. ein Gewerbegroßbrand) können exponentiell komplexer sein.
Hier könnte generative KI ansetzen und Abhilfe schaffen, indem sie unstrukturierte Daten zusammenfasst, strukturiert und dann erlaubt, Fragen an diese Daten(sätze) zu stellen. Generative KI würde in diesem Kontext als Übersetzer fungieren: Fragen in Natursprache könnten durch sie in strukturierte SQL-Abfragen übersetzt werden. Dies würde eine enorme Erleichterung und einen Effizienzgewinn in der Arbeit mit Daten(sätzen) darstellen.
Fazit
Generative KI ist definitiv eine spannende neue Technologie – das größte Potenzial für Versicherer wird sie allerdings wahrscheinlich außerhalb des Schadenbereichs haben. Das heißt jedoch nicht, dass es im Schadenfall keine Bereiche gibt, in denen sie Mehrwert stiften kann. Personalisierte Kundeninteraktionen sowie die Arbeit mit (komplexen) Daten(sätzen) bieten reichlich Ansatzpunkte. Wir haben gesagt, generative KI wird die beiden aktuell prävalenten Probleme der Branche nicht zeitnah im Alleingang lösen können. Gerade mit Blick auf den Fachkräftemangel kann sie jedoch bereits jetzt potenziell einen Beitrag leisten, indem Sie die Arbeit mit Daten effizienter gestaltet.
Einen tiefergehenden, realistischen Blick auf generative KI im Schadenmanagement bieten wir in den nächsten Artikeln unserer Blogreihe.
