Haben Sie sich jemals Gedanken über die Zukunft der Versicherungsbranche gemacht? Sie ist nicht so weit entfernt, wie Sie vielleicht denken. Tatsächlich steht sie vor einem bedeutenden Wandel, der durch maschinelles Lernen vorangetrieben wird. Diese Technologie mit ihrer Fähigkeit, riesige Datenmengen zu verarbeiten und aus ihnen zu lernen, ist im Begriff, die Branche zu revolutionieren.
Von einer verbesserten Risikobewertung und Betrugserkennung bis hin zu einem verbesserten Schadenmanagement und Kundenerlebnis – die potenziellen Vorteile sind immens. Bei der Vertiefung dieses Themas werden wir untersuchen, wie maschinelles Lernen die Versicherungsbranche verändert und welche spannenden Möglichkeiten es für die Zukunft bietet.
Die Risikobewertung – der Herzschlag der Versicherungsbranche – ist traditionell von manuellen Prozessen und menschlichem Urteilsvermögen geprägt. Doch mit dem maschinellen Lernen ändert sich dies grundlegend.
Maschinelles Lernen nutzt komplexe Algorithmen, die durch den Umgang mit Daten lernen und sich verbessern können. Bei der Risikobewertung verarbeiten diese Algorithmen große Datenmengen und erkennen Muster und Korrelationen, die für menschliche Analysten nicht ohne weiteres erkennbar sind. Dies führt zu genaueren Vorhersagen von Risikofaktoren und ermöglicht es den Versicherern, fundierte Entscheidungen zu treffen.
Das maschinelle Lernen bei der Risikobewertung bietet sowohl den Versicherern als auch ihren Kunden Vorteile:
Der Einsatz von Telematik in der Kfz-Versicherung ist ein hervorragendes Beispiel für maschinelles Lernen bei der Risikobewertung.
Und so funktioniert es:
Versicherungsbetrug stellt eine erhebliche Belastung für die Branche dar. Schätzungen zufolge kostet er die US-Versicherungsbranche jährlich über 40 Milliarden Dollar (FBI.gov), Krankenversicherungen ausgenommen.
Das maschinelle Lernen ist ein wirksames Instrument zur Aufdeckung betrügerischer Aktivitäten. Es untersucht den Schadenverlauf, Kundeninformationen und andere relevante Daten und identifiziert verdächtige Muster, die auf einen betrügerischen Anspruch hindeuten könnten.
| Traditionelle Methoden | Maschinelles Lernen |
|---|---|
| Manuell und zeitaufwendig | Schnell und automatisiert |
| Kann komplexe Muster übersehen | Hervorragende Mustererkennung |
| Hohes Potenzial für menschliches Versagen | Weniger Fehler durch Automatisierung |
Der Einsatz von maschinellem Lernen bei der Betrugserkennung kann Versicherern erhebliche Summen bei der Auszahlung betrügerischer Ansprüche ersparen, die Rentabilität erhöhen und ein Gefühl der Fairness im Versicherungswesen fördern.
Anadolu Sigorta, einer der größten Versicherer der Türkei, ist ein Beispiel für ein Unternehmen, das maschinelles Lernen zur Betrugserkennung einsetzt. Vor der Implementierung der Technologie prüfte ein Team von 50 Mitarbeitern jeden Schadensfall manuell, anhand einer Reihe von losen Regeln und ihrer persönlichen Erfahrung. Nach der Umstellung auf ein prädiktives Analysetool mit KI/ML-basierter Software, konnte der Versicherer jedoch den Prozess beschleunigen und Fehler bei der Risikobewertung in Echtzeit reduzieren. Infolgedessen konnte Anadolu Sigorta innerhalb eines Jahres nach der Implementierung der KI-Lösung eine Kapitalrendite von 210 % erzielen. Dieses Beispiel illustriert die Vorteile des maschinellen Lernens für die Erkennung von Versicherungsbetrug, einschließlich der Verminderung von Risiken und Kosten im Zusammenhang mit Betrugsfällen sowie der Erzielung optimierter Ergebnisse.
Das maschinelle Lernen ermöglicht eine schnellere und genauere Bearbeitung von Schadensfällen, was den Prozess sowohl für die Versicherer als auch für die Antragsteller reibungsloser macht. Von der Bewertung der Anspruchsberechtigung bis zur Bestimmung des Auszahlungsbetrags kann maschinelles Lernen jeden Schritt rationalisieren.
Das maschinelle Lernen ermöglicht eine schnellere und genauere Bearbeitung von Schadensfällen, was den Prozess sowohl für Versicherer als auch für Antragsteller effizienter gestaltet. Von der Bewertung der Anspruchsberechtigung bis zur Bestimmung des Auszahlungsbetrags kann maschinelles Lernen jeden Schritt rationalisieren.
| Traditionelles Forderungsmanagement | Maschinenlernfähiges Management |
|---|---|
| Zeitaufwendig und manuell | Schnell und automatisiert |
| Potenzial für menschliche Fehler | Weniger Fehler durch Automatisierung |
| Uneinheitliche Bewertung von Forderungen | Konsistente und genaue Schadensbewertung |
Fukoku Mutual Life ist ein Paradebeispiel dafür, wie maschinelles Lernen im Schadenmanagement eingesetzt werden kann. Das japanische Versicherungsunternehmen nutzt KI und Deep Learning für die Bearbeitung von Schadendaten, um automatisch auf medizinische Dokumente im Zusammenhang mit dem Fall zuzugreifen, diese zu analysieren und Auszahlungen zu berechnen. Durch die Automatisierung dieser Prozesse konnte Fukoku Mutual Life eine Produktivitätssteigerung von 30 % und Kosteneinsparungen von rund 1 Million US-Dollar pro Jahr erzielen. Dies ist ein Beweis dafür, wie maschinelles Lernen Versicherern dabei helfen kann, das Schadenmanagement zu rationalisieren, die Entscheidungsfindung zu verbessern und letztlich ihren Kunden einen besseren Service zu bieten.
In einer Zeit, in der Kunden individuell angepasste Leistungen erwarten, kann maschinelles Lernen den Versicherern helfen, diese Erwartungen zu erfüllen.
Durch den Einsatz von maschinellem Lernen ist es möglich, umfangreiche Kundendaten zu untersuchen, die von demografischen Angaben bis zu früheren Interaktionen reichen, um individuelle Präferenzen und Bedürfnisse zu verstehen. Versicherer können diese Erkenntnisse nutzen, um maßgeschneiderte Produkte, personalisierte Kommunikation und einen effizienteren Service anzubieten.
Viele Versicherer nutzen maschinelles Lernen, um individuelle Leistungen zu erbringen. Einige nutzen beispielsweise Empfehlungsmaschinen, um auf der Grundlage des Kundenprofils und der Kundenhistorie geeignete Versicherungsprodukte vorzuschlagen.
In der schnelllebigen Versicherungswelt ist es von größter Bedeutung, schnell fundierte Entscheidungen zu treffen. Hier kommt die prädiktive Analytik ins Spiel. Diese ausgefeilte Technologie, die auf maschinellem Lernen basiert, hilft Versicherungsunternehmen künftige Trends und Ereignisse auf der Grundlage historischer Daten vorherzusehen und so proaktive, datengestützte Entscheidungen zu treffen.
Die durch maschinelles Lernen unterstützte prädiktive Analytik ist zu einem wichtigen Instrument für Versicherer geworden. Durch die Analyse historischer Daten kann maschinelles Lernen künftige Trends und Ereignisse vorhersagen und Versicherern helfen, fundiertere Entscheidungen zu treffen
Hier sind einige Möglichkeiten, wie prädiktive Analytik die Versicherungsbranche revolutionieren kann:
Eine der bedeutendsten Versicherungsgesellschaften, die maschinelles Lernen in der prädiktiven Analytik einsetzen, ist Progressive. Dieses in den USA ansässige Unternehmen ist auf Kfz-Versicherungen spezialisiert und hat ML-Algorithmen implementiert, um die Unfallwahrscheinlichkeit für potenzielle Kunden vorherzusagen. Das Unternehmen hat eine mobile App und ein Plugin-Gerät für Fahrzeuge namens Snapshot entwickelt, das Fahrdaten sammelt und diese für weitere Vorhersageanalysen verwendet. Basierend auf den Analysen gewinnt Progressive zuverlässige und vorsichtige Fahrer und baut langfristige Beziehungen zu ihnen auf. Mit Hilfe des maschinellen Lernens ist es Progressive gelungen, das Unfallrisiko zu senken und seinen Kunden bessere Versicherungstarife zu bieten. Der Einsatz von maschinellem Lernen in der prädiktiven Analytik hat es dem Unternehmen ermöglicht, im Wettbewerb der Versicherungsbranche die Nase vorn zu haben.
Die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP), ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der sich mit der Interaktion zwischen Computern und menschlicher Sprache befasst, birgt erhebliches Potenzial für die Versicherungsbranche.
NLP kann Textdaten aus einer Vielzahl von Quellen analysieren, wie Kunden-E- Mails, Beiträge in sozialen Medien und Anspruchsdokumente, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Diese Erkenntnisse können vom Kundenservice bis zur Betrugserkennung reichen.
Manulife ist ein in Kanada ansässiger Versicherer, der maschinelles Lernen zur Verarbeitung natürlicher Sprache nutzt, um den Kundenservice zu verbessern. Manulife verarbeitet die Daten von über 26 Millionen Kunden aus der ganzen Welt und hat eine vierjährige Zusammenarbeit mit dem Waterloo Artificial Intelligence Institute begonnen, um Vorhersagemodelle für Invaliditätsansprüche, Betrugserkennung und natürliche Sprachverarbeitung zu implementieren. Mit NLP kann Manulife Kundenanfragen und Feedback analysieren und verstehen, um personalisierte und effiziente Antworten zu geben. Diese Technologie hilft dem Unternehmen, die Kundenzufriedenheit und -erfahrung zu verbessern, was ein entscheidender Faktor für die Kundenbindung in der Versicherungsbranche ist. Insgesamt zeigt der Einsatz von NLP bei Manulife das Potenzial des maschinellen Lernens bei der Verbesserung des Kundendienstes und dem Aufbau langfristiger Kundenbeziehungen.
Beim Underwriting, einem entscheidenden Prozess im Versicherungswesen, wird das Risikoprofil eines Kunden bewertet, um die Versicherungsbedingungen festzulegen. Dieser Prozess, der traditionell manuell erfolgt und sich stark auf menschliches Urteilsvermögen stützt, wird durch künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen verändert.
Früher haben die Underwriter das Risiko manuell bewertet, indem sie eine Reihe von Daten wie Kreditwürdigkeit, Schadenhistorie, medizinische Unterlagen usw. überprüften. Dieser Prozess war zwar effektiv, aber zeitaufwändig und anfällig für menschliche Fehler. Darüber hinaus wurde häufig kein breites Datenspektrum berücksichtigt, was zu ungenauen Risikobewertungen führen konnte.
KI und maschinelles Lernen können riesige Datenmengen viel schneller und genauer analysieren als ein Mensch. Dazu gehören nicht nur traditionelle Daten wie Kreditwürdigkeit und Schadenverläufe, sondern auch nicht traditionelle Datenquellen wie Social-Media-Beiträge und Online-Verhalten, die einen umfassenderen Überblick über das Risikoprofil eines Kunden bieten.
Wichtigste Vorteile:
KI im Underwriting ist kein Konzept der Zukunft, sondern findet bereits jetzt statt. Mehrere Versicherungsunternehmen nutzen bereits KI, um ihre Risikoprüfungsprozesse zu verbessern. Einige nutzen KI, um Teile des Underwriting-Prozesses zu automatisieren, während andere sie einsetzen, um die Genauigkeit ihrer Risikobewertungen zu verbessern.
Wenn wir über die Zukunft des Versicherungswesens nachdenken, ist es klar, dass maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz eine immer wichtigere Rolle spielen werden. Diese Technologien haben das Potenzial, die Branche von Grund auf zu verändern und zu genaueren Risikobewertungen, individuellerem Versicherungsschutz und effizienteren Abläufen zu führen.
Eine der aufregendsten Anwendungen des maschinellen Lernens in der zukünftigen Versicherungswirtschaft ist die Modellierung von Prognosen. Durch die Analyse großer Datenmengen können Algorithmen des maschinellen Lernens zukünftige Ereignisse, Trends und Verhaltensweisen vorhersagen. Diese Fähigkeit kann es Versicherern ermöglichen, Schadensfälle zu antizipieren, bevor sie eintreten, was zu einem proaktiveren Risikomanagement führt.
In der Zukunft könnte es mehr Versicherungspolicen geben, die auf die spezifischen Bedürfnisse, Verhaltensweisen und das Risikoprofil des Einzelnen zugeschnitten sind. Diese Art der Personalisierung, die durch maschinelles Lernen ermöglicht wird, könnte zu einer faireren Preisgestaltung und einer höheren Kundenzufriedenheit führen.
Da maschinelle Lernalgorithmen immer ausgefeilter werden, könnte die Automatisierung in der Versicherungsbranche zunehmen. Aufgaben wie Schadenbearbeitung, Kundenservice und sogar Underwriting könnten automatisiert werden, was zu effizienteren Abläufen und schnelleren Reaktionszeiten führen würde.
Wie wir gesehen haben, birgt das maschinelle Lernen ein enormes Potenzial für die Versicherungsbranche. Um dieses Potenzial voll auszuschöpfen, sind jedoch hochwertige, vielfältige und genaue Daten erforderlich – und hier kommt clickworker ins Spiel.
Wir bieten eine breite Palette von Datendiensten, die die Effektivität des maschinellen Lernens in der Versicherungsbranche verbessern können. Von der Texterstellung und -kategorisierung bis hin zu KI-Trainingsdaten kann clickworker Versicherern dabei helfen, sicherzustellen, dass ihre Algorithmen für maschinelles Lernen auf den bestmöglichen Daten basieren.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Zukunft des Versicherungswesens unbestreitbar mit maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz verwoben ist. Diese Technologien haben das Potenzial, die Branche zu transformieren und zu genaueren Risikobewertungen, personalisierterem Versicherungsschutz und effizienteren Abläufen zu führen. Um dieses Potenzial voll ausschöpfen zu können, benötigen die Versicherer jedoch hochwertige, vielfältige und genaue Daten. Genau hier kommt clickworker ins Spiel. Wir bieten eine breite Palette von Datendiensten an, die die Effektivität des maschinellen Lernens im Versicherungswesen verbessern können. Von der Texterstellung und – kategorisierung bis hin zu KI-Trainingsdaten – clickworker sorgt dafür, dass Ihre Algorithmen für maschinelles Lernen auf die bestmöglichen Daten zurückgreifen können. Sind Sie bereit für die Zukunft der Versicherung? Nehmen Sie noch heute Kontakt mit clickworker auf.
In der Versicherungsbranche wird maschinelles Lernen angewendet, um den Versicherern bei der Vorhersage zu helfen, welche Kunden mit größerer Wahrscheinlichkeit einen Unfall oder einen Schaden erleiden werden. Auf diese Weise können die Versicherer Prämien festlegen, die besser auf das Risiko des Kunden abgestimmt sind, was dazu beitragen kann, die Versicherung kostengünstiger zu gestalten.
KI und maschinelles Lernen können Versicherungsunternehmen dabei helfen, Risiken besser zu bewerten, Betrug zu erkennen und die sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren. Dies kann zu niedrigeren Prämien für die Kunden und zu mehr Effizienz für das Unternehmen führen.
Ja, Versicherungsgesellschaften verwenden Algorithmen, um Prämien und Versicherungsschutz zu bestimmen. Algorithmen werden zur Risikobewertung und zur Berechnung potenzieller Verluste verwendet.
