Ist die Zukunft der Versicherung AI-angetrieben?

Versicherer erweitern ihren Einsatz von KI von der Verbesserung des Kundenerlebnisses bis zur Umsatzsteigerung.

Allstate, der größte öffentliche Schaden- und Unfallversicherer in den USA, hat 2017 die Agentin für kognitive künstliche Intelligenz (KI) Amelia eingesetzt. Seitdem hat sie bei mehr als drei Millionen Anrufen mit Live-Agenten zusammengearbeitet, um die Dauer dieser Anrufe zu verkürzen und steigerte die Erfolgsquote von Kundenanfragen beim ersten Anruf von 67% auf 75%.^[1]

Versicherer auf der ganzen Welt wenden sich an AI, um Kosten zu senken, den Umsatz zu steigern und die Serviceeffizienz zu verbessern. Von der Vorhersage der Kundenbedürfnisse über die Aufdeckung von Betrug in Echtzeit bis hin zur Vorhersage der Schadenwerte versorgt AI die Versicherer entlang der gesamten Wertschöpfungskette der Versicherungen.

Nach Angaben der International Data Corporation werden die Ausgaben für kognitive und KI-Systeme im Jahr 77.6 2022 Milliarden US-Dollar erreichen, wobei ein erheblicher Teil dieser Investition in Konversations-KI-Anwendungen wie Chatbots sowie Deep Learning- und Machine Learning-Anwendungen fließt.^[2] Durch diese Investitionen sollen Auto-, Sach-, Lebens- und Krankenversicherer fast 1.3 Milliarden US-Dollar einsparen und gleichzeitig die Zeit für die Schadensregulierung verkürzen und die Kundenbindung verbessern.^[3]

Neuere KI-Anwendungen greifen jetzt auf die Vertriebs- und Vertriebsseite, um die Lead-Generierung voranzutreiben, das gezielte Marketing zu automatisieren, die Rentabilität von Produktsegmenten in Teilbereichen zu ermitteln, das Underwriting durch die Verwendung von Big Data zu unterstützen und den Umsatz zu steigern, indem Vermittlungsstrategien durch Leitlinien für das Agenturgeschäft unterstützt werden Optimierung führt zu Matching und Kundenneigungsmodellierung.

Die Einführung von KI durch Versicherer zur Steigerung des Umsatzes ist kein Zufall. Die zunehmende Konkurrenz von im Internet geborenen Versicherern und Versicherungsaggregatoren, die sich nicht auf große, teure Vertriebskanäle von Agenturen verlassen, setzt die traditionellen Versicherer unter Druck. In diesem Umfeld ist die Operationalisierung der KI zur Steigerung des Umsatzes von entscheidender Bedeutung, aber ein Bereich, den viele Versicherer noch nicht gut verstehen.

Wie KI Wert für Vertrieb und Verkauf bringen kann

Versicherer sind datenreiche Organisationen, die diese Daten in der Vergangenheit nicht unbedingt genutzt oder optimal genutzt haben, insbesondere wenn es darum geht, den Umsatz zu steigern, Vertriebskanäle zu unterstützen und Vermittlern Einblicke zu gewähren.

Dies ändert sich dank zweier globaler Trends: der zunehmenden Kundenorientierung und der Explosion der gesammelten Daten. AI-gestütztes Customer-Journey-Mapping und das Verständnis des Kundenverhaltens erweisen sich als wichtige Werkzeuge, um positive Kundenerlebnisse zu schaffen und Datensätze mit Erkenntnissen zu erstellen, die den Umsatz steigern. Zum Beispiel verwenden Versicherer fortschrittliche Analysen und KI, um Erkenntnisse aus Kundenprofilen abzuleiten, um inaktive Kunden wieder einzubeziehen und ihnen Upselling oder Cross-Selling zu ermöglichen.

In relativ ausgereiften Märkten mit großen Agenturkanälen wie Singapur verwenden mehrere Versicherer KI, um:

• Rekrutierungsagenten - Was macht einen guten Agenten aus? Wie viel werde ich verdienen, wenn ich Agent werde?
• Bestimmen Sie den Lebenszeitwert von Agenten und Kunden - Wer werden die besten Agenten und Kunden der Zukunft sein?
• Identifizieren Sie die Merkmale erfolgreicher Agenten und Agenturmanager - Wer macht einen guten Agenten oder Agenturleiter aus?
• Kundenkaufmuster analysieren (Neigungsmodellierung) - Was kaufen Kunden? Wann in ihrem Leben kaufen sie? Wie viel geben sie normalerweise aus?
• Profil-Match-Agenten an Kunden, um die größtmögliche Erfolgschance sicherzustellen - Welcher Agent verkauft am besten an welchen Kunden? Zu wem führt man?

Wo soll ich anfangen?

KPMG hat gesehen, dass Versicherer bei der Einführung von KI in ihrem Geschäft normalerweise einen von zwei Ansätzen verfolgen:

• Konzentrieren Sie sich auf Daten, Datenerfassung und Aufbau von Data Warehouses / Seen, bevor Sie sich auf die Anwendungsfälle konzentrieren.
• Konzentrieren Sie sich zunächst auf Anwendungsfälle, indem Sie die Geschäftsergebnisse ermitteln und dann auf die erforderlichen Daten zurückgreifen.

Der erstere Ansatz geht davon aus, dass der CIO oder CTO der Eigentümer der Daten ist. Infolgedessen kann die AI-Adoptionsreise zu einer technologiegetriebenen Übung werden, die sich auf die Datenerfassung und -verwaltung konzentriert. Dies setzt auch voraus, dass alle Daten für das Unternehmen gleichermaßen wertvoll sind. Dieser Ansatz hat häufig zu weniger als optimalen Ergebnissen geführt, da das Unternehmen kein Buy-In erhalten hat.

Diejenigen Versicherer, die die KI-Reise mit klaren Geschäftsprioritäten beginnen, sind erfolgreicher. Durch die Ermittlung der Geschäftsprioritäten können Versicherer leichter ermitteln, welche der wachsenden KI-Technologien am besten geeignet ist, und die Daten ermitteln, die zur Erreichung der Geschäftsziele erforderlich sind.

Entscheidend für den Erfolg ist auch die enge Zusammenarbeit mit den Stakeholdern des Unternehmens, um Anwendungsfälle zu entwickeln, die auf den gewünschten Geschäftsergebnissen basieren, z. B. die Verwendung von KI-gesteuerten Erkenntnissen, um das Erreichen der wichtigsten Indikatoren für die Geschäftsleistung zu unterstützen. Wenn Sie mit klaren Geschäftszielen beginnen und die Stakeholder einbeziehen, die von den Auswirkungen der Einführung von KI-Systemen (dh den Geschäftsleuten, die Vertrieb, Marketing, Betrieb oder Schadensfälle leiten) profitieren, wird die Reise automatisch übernommen, und die Erkenntnisse sind relevant und sofort umsetzbar. Dies gilt unabhängig davon, wo in der Wertschöpfungskette der Versicherung KI angewendet wird.

Für diejenigen Versicherer, die die KI-Reise noch nicht begonnen haben, ist keine Zeit zu verlieren. Wettbewerber, die AI eingeführt haben, finden bereits Wettbewerbsvorteile.

^[1] https://www.ipsoft.com/2018/08/30/ai-perfect-match-insurance-companies/

^[2] https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=IDC_P33198

^[3] https://www.juniperresearch.com/press/press-releases/bank-cost-savings-via-chatbots-to-reach

Weitere Einblicke und Entwicklungen in den Bereichen Versicherungen und InsurTech finden Sie unter KPMG.

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