Künstliche Intelligenz in der Versicherungsbranche

Seit mehr als 60 Jahren werden Anwendungen mittels Künstlicher Intelligenz (KI) entwickelt - mit dem Ziel, Maschinen zu entwickeln, die wie Menschen lernen und denken.

In vielen Bereichen gilt die Nutzung von KI für Unternehmen als Chance, denn durch den technologischen Fortschritt ergeben sich für sie zunehmend Möglichkeiten, ihre Strategien und Vorgehensweisen strukturell zu verändern. Vor fünf Jahren haben wir eine Werkstatt zum Thema „Künstliche Intelligenz“ durchgeführt. Ziel war es, Grundlagen zum Gebiet der KI zu vermitteln, Anwendungspotenziale zu identifizieren sowie Implikationen zu bewerten. Dabei haben wir uns mit den folgenden Schwerpunkten beschäftigt:

• Für welche Bereiche bei Versicherern lässt sich KI nutzstiftend einbringen?
• Welche Chancen und Risiken lassen sich identifizieren?
• Wo steht die KI-Entwicklung derzeit?

Die Antwort auf die letzte Frage war damals genauso aktuell, wie sie heute ist. Aus diesem Grund wollen wir uns in diesem Artikel damit beschäftigen, wie sich die Welt der Künstlichen Intelligenz vom Jahr 2017 bis heute verändert hat und was vielleicht auch gleichgeblieben ist.
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KI-Einsatz: Fortschritte und Grenzen

Heute findet sich KI in Versicherungen an unterschiedlichsten Stellen der Wertschöpfungskette. Die häufigsten Ziele sind dabei Effizienzsteigerungen, Kosteneinsparungen oder auch die Personalisierung von Angeboten.

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Chatbots gelten als sehr beliebte Tools für effizienten Kundensupport, allerdings geraten diese bei komplexeren Fragestellungen nach wie vor sehr schnell an ihre Grenzen und sorgen unter Umständen für Unmut bei Kunden. Daher eignen sie sich eher für die Weitergabe von standardisierbaren Informationen.

Deutliche Fortschritte konnten hingegen im Bereich der Bild- und Textverarbeitung erzielt werden. Einige Unternehmen, wie zum Beispiel Lemonade, Bajaj Allianz oder auch StateFarm, setzen damit im Versicherungsalltag bereits vollständig auf die Effizienz und Geschwindigkeit von KI gegenüber traditionellen Prozessabläufen in der Schadenbearbeitung. Auf Basis eines Algorithmus können Schäden, die der Kunde in seiner App durch ein simples Foto einreicht, analysiert und Claims innerhalb von Minuten an den Kunden ausgezahlt werden. Im Bereich der KfZ-Versicherungen sind weiterhin sogenannte Telematik-Tarife ein interessantes Anwendungsgebiet für KI. Auch im Bereich der Gesundheitsversicherungen wird KI aktuell schon sehr breit eingesetzt, um automatisiert Krankmeldungen, Rezepte oder Arztmeldungen zu erfassen und zu bearbeiten.

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KI und ihre Grenzen

Die Einsetzbarkeit und Funktionalität von Künstlicher Intelligenz ist immer noch begrenzt. Einschränkungen gibt es nicht nur auf technisch-infrastruktureller Ebene oder auf der Machbarkeitsebene, sondern auch bei der Art und Weise der substituierbaren Arbeiten und Aufgabenstellungen. Der wesentliche Unterschied besteht darin, dass KI entweder nur einzelne Aufgaben für den Menschen übernehmen oder die Rolle des Menschen einnehmen soll.

Statistik stellt auch heute noch zu einem wesentlichen Teil die Grundlage für die KI-Entwicklung dar. Der Einsatz sehr großer Datenmengen, wie er durch moderne Cloud- und Rechentechnologie möglich ist, ermöglichte in den letzten Jahren die Weiterentwicklung und erlaubte immer größere Sprünge. Insbesondere betrifft das die Entwicklung von „einfacher KI“ wie zum Beispiel Text to Speech AI, Übersetzern oder der Fraud Detection durch Bilderkennung. Jedoch ist Künstliche Intelligenz auch 2022 im eigentlichen Sinne noch nicht intelligent. Auf abstrakte Aufgaben, Gefühle, den Sinn des Lebens, Werte und Bedürfnisse oder Individualität kann eine KI nur mithilfe vorher trainierter Algorithmen und damit nur sehr bedingt reagieren – KI ist simpel, unsere Welt ist komplex.

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It's all about data

Wichtigste Voraussetzung für den erfolgreichen Einsatz von Künstlicher Intelligenz sind nach wie vor richtige, vollständige und verfügbare Daten(-sätze). Daten sind bei Versicherungen in sehr vielfältiger Art und Weise vorhanden, jedoch müssen diese noch stärker nutzbar gemacht werden. Damit gehen Investitionen in Infrastruktur, Kooperationen und Kompetenz einher, um die eigenen Daten nutzen zu können und den Bestand durch externe Daten zu erweitern. Hierfür sollten sich Versicherer noch weiter sensibilisieren, um das volle Potenzial vorhandener Daten sowohl auf operativer als auch auf fachspezifischer Ebene ausschöpfen zu können. Die Verfügbarkeit und Menge an Daten sind im Vergleich zu 2017 massiv gestiegen. Waren 2017 weltweit noch circa 390 Exabyte an Daten gespeichert, sind es 2021 schon etwa 1320 Exabyte (entspricht etwa 1,3 Milliarden Terabyte, handelsübliche Festplatten verfügen über durchschnittlich 1 Terabyte Speicher, Quelle: Statista). Aber nicht nur die Menge an verfügbaren Daten steigt, sondern auch die Bereitschaft der Kunden, die Daten für bessere Konditionen oder Vorteile mit Unternehmen zu teilen. Gleichzeitig steigen jedoch die regulatorischen Anforderungen an den Datenschutz, was die Verwendung der Daten unter Umständen deutlich erschwert oder sogar gesetzeswidrig macht. Die Kunden und Mitarbeiter in den Entwicklungsprozess für neue KI-basierte Produkte und Services mit einzubeziehen, ist daher nicht nur empfehlenswert, sondern sogar unbedingt notwendig, um zum Beispiel die Bereitschaft, Informationen zu teilen, abschätzen oder nützliche Vorteile identifizieren zu können.

KI ist simpel, unsere Welt ist komplex.

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Herausforderungen 2017 und heute

Die großen Herausforderungen beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz drehen sich heute wie vor fünf Jahren immer noch darum, wie KI nutzenstiftend und gewinnbringend in den Alltag der Versicherungsunternehmen eingebracht werden kann. Die Top 3 Herausforderungen sind unserer Auffassung nach:

• der kulturelle Wandel
• der Fachkräftemangel bzw. das fehlende Wissen der eigenen Mitarbeiter
• hohe Einstiegskosten und Regulatorik

Ein ganz zentraler Aspekt bei der Implementierung von KI sollte die Betrachtung der Auswirkung des Einsatzes auf die Mitarbeiter sein. Durch die Automatisierung und Digitalisierung von Prozessen werden Kapazitäten frei, die anderweitig einsetzbar sind. Den Mitarbeitenden, insbesondere im Sales- und Servicebereich, wird dadurch die Möglichkeit gegeben, sogenannte value-added activities auszuführen. Diese erfordern allerdings andere Kompetenzen wie emotionale Intelligenz, bedürfnisorientierte und situationsabhängige Kommunikation und Flexibilität in der Problemlösung.

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Fazit

Künstliche Intelligenz findet zunehmend ihren Weg in den Versicherungsalltag und wird in den nächsten Jahren in vielen weiteren Anwendungsgebieten eingesetzt werden. Diese Entwicklung bietet neue Chancen, aber auch Herausforderungen insbesondere für Mitarbeiter und Kunden, deren Arbeits- oder Serviceerlebnis durch die Anwendung von KI teils drastisch verändert wird. Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz ist also keine reine Kosten-Nutzen-Frage, sondern auch eine Frage sozioökonomischer Auswirkungen.

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