von Cristian Hoza

In den letzten Monaten sind Begriffe wie KI, ChatGPT und Bots immer wieder aufgetaucht, wenn es um die Zukunft der IT ging.

Ein bekanntes Magazin nennt KI als allererste Option unter den Top 10 Tech-Trends im Jahr 2023:

"Im Jahr 2023 wird künstliche Intelligenz in Unternehmen Realität werden. KI ... wird jedes Unternehmen in die Lage versetzen, ihre Leistung zu nutzen, um intelligentere Produkte und Dienstleistungen zu schaffen. "

(forbes.com in The Top 10 Tech Trends in 2023)

Für uns, HB Solutions Enterprises, ein IT-Unternehmen, das im Bereich InsurTech tätig ist, ist es wichtig zu verstehen, wie #AI in der Versicherungsbranche Realität werden kann und wie man ihre Kraft nutzen kann, um enorme Verbesserungen für das Unternehmen zu erzielen.

Lassen Sie uns zu diesem Zweck einige Punkte durchgehen, die erklären, wie der Einsatz von künstlicher Intelligenz im Versicherungskontext einen entscheidenden Wandel bewirken kann.

Was ist KI?

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Wissenschaftsbereich, der sich mit der Entwicklung von Systemen befasst, die in der Lage sind, menschenähnliche Fähigkeiten wie logisches Denken, Lernen, Wahrnehmung der Umgebung, Entscheidungsfindung und Problemlösung nachzubilden oder zu übertreffen. Einige der Teilbereiche sind:

Maschinelles Lernen (ML)
Expertensysteme
Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)
Spracherkennungssysteme
Bildverarbeitung Während diese Funktionen in einer Vielzahl von Kontexten angewandt werden können, konzentriert sich die Anwendung von KI in der Versicherungsbranche häufig auf die Untergruppe 1. Maschinelles Lernen (ML), das sich "auf die Verwendung von Daten und Algorithmen konzentriert, um die Art und Weise zu imitieren, wie Menschen lernen". (IBM in Was ist maschinelles Lernen?)
Anwendung des maschinellen Lernens

Das maschinelle Lernen findet in der Versicherungsbranche viele Anwendungen, die häufigste ist jedoch die Unterstützung von Versicherern bei der besseren Vorhersage von Risiken und der Vermeidung von Schäden. Die Funktionsweise eines maschinellen Lernmodells lässt sich wie folgt zusammenfassen:

Der Prozess beginnt mit der Sammlung und Aufbereitung von genauen und relevanten Daten. Im Versicherungsbereich können diese Daten Informationen über die Versicherungsnehmer enthalten, wie z. B. Alter, Beruf und andere relevante Faktoren.
Sobald die Daten gesammelt und aufbereitet sind, wird ein geeigneter Algorithmus für maschinelles Lernen ausgewählt und mit dem Datensatz trainiert.
Das trainierte maschinelle Lernmodell wird dann auf neue Daten angewandt, so dass es auf der Grundlage der in der Trainingsphase erlernten Muster Vorhersagen machen kann.
Ein effizient trainiertes ML-Modell kann zur Vorhersage wichtiger Faktoren im Versicherungsgeschäft verwendet werden. Dazu gehören die Erkennung betrügerischer Ansprüche, die Identifizierung von Versicherungsnehmern, die aufgrund ihrer Vorgeschichte am ehesten einen Anspruch geltend machen werden, und die Verbesserung des Kundenerlebnisses durch präzise Prämiengestaltung und personalisierte Policen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass mit der Einführung dieser Technologie durch immer mehr Versicherer erhebliche Verbesserungen bei Effizienz, Rentabilität und Kundenzufriedenheit zu erwarten sind. Durch die Nutzung der Möglichkeiten des maschinellen Lernens können Versicherungsunternehmen der Konkurrenz einen Schritt voraus sein und ihren Versicherungsnehmern einen besseren Service bieten.