Analyse der Auswirkungen von KI auf den Schadenbearbeitungsprozess in der Versicherungsbranche
KI-Technologien sind dabei, die Versicherungsbranche zu verändern, und das in einem bemerkenswerten Tempo. Nirgendwo wird dies deutlicher als in der Schadenbearbeitung.
In dieser zweiteiligen Blog-Serie untersuchen wir die Auswirkungen von KI auf die Schadenabwicklung in der Versicherungsbranche. Im ersten Teil schaffen wir einen Überblick und erläutern den Kontext, in dem die KI-Implementierung stattfindet. Wir untersuchen die kritischen Kundenfrustrationen, die durch KI-Technologie gelöst werden können, erörtern das Zusammenspiel zwischen kognitiver KI und generativer KI (genAI) und sehen uns an, wie Versicherer mit der Implementierung dieser Tools beginnen können.
Kundenzufriedenheit steht an erster Stelle
Versicherungsunternehmen werden die KI-Technologie nutzen, um verschiedene Ziele und Bedürfnisse zu erfüllen. Auf dem aktuellen Markt stehen viele Versicherer beispielsweise unter Kostendruck, den sie vor allem durch die Automatisierung von Schlüsselprozessen bekämpfen wollen. KI kann und wird eine Rolle dabei spielen, dies zu erreichen.
Ein erheblicher Teil der Führungskräfte in der Versicherungsbranche ist sich jedoch bewusst, dass KI einen umfassenderen und wesentlicheren Einfluss auf das Kundenerlebnis haben wird. Für diese Versicherer ist die Kundenzufriedenheit - und nicht die Kosteneinsparung - die treibende Kraft bei der Einführung von KI in der Schadenbearbeitung.
Dahinter steckt die Erkenntnis, dass die KI-Technologie dazu beitragen kann, mehrere bekannte Kundenfrustrationen zu beseitigen.
Versicherer können Kundenfrustrationen überwinden
Die Verzögerung zwischen dem Eingang der ersten Schadenmeldung (First Notification of Loss, FNOL) und der Schadenregulierung ist bei allen Versicherungsunternehmen eine der Hauptenttäuschungen der Kunden. Die hohe Regulierungsdichte der Branche und die Komplexität des Schadenprozesses führen häufig zu langen Bearbeitungszeiten, oft über Monate hinweg.
Solche Verzögerungen beeinträchtigen das Vertrauen der Kunden. Die Kunden interpretieren die Verzögerungen als mangelnde Bereitschaft, den Schaden zu zahlen oder anzuerkennen. Folglich wird eine langsame Abwicklung nicht nur als negative Erfahrung empfunden, sondern eher als Erleichterung, weil der Antrag nicht abgelehnt wurde. Das wirft kein gutes Licht auf den Versicherer, und sorgt auch nicht für eine positive Kundenstimmung.
Für die Kunden bringt das Verfahren wenig Zufriedenheit. Letztendlich bestimmt die Kundenzufriedenheit sowohl die Kundenbindung als auch die Weiterempfehlung und die Net Promoter Scores.
Abbau von Unsicherheiten im Schadenprozess
Unsicherheiten trüben auch das Kundenerlebnis. In vielen aktuellen Abläufen fehlt es den Kunden an Transparenz - was zu einem insgesamt schlechten Erlebnis beiträgt und den Schadenprozess zusätzlich verkompliziert.
Fehlende Informationen über einen Schadenfall führen dazu, dass Kunden Maßnahmen ergreifen, die die Schadenregulierung erschweren oder verlängern. Die Bereitstellung wichtiger Informationen und die frühzeitige Aufklärung der Antragsteller über die Anforderungen an einen Schadenfall direkt nach Eingang der Erstmeldung (FNOL) räumen einen Großteil dieser Unsicherheit aus.
Stellen Sie sich einen Versicherer vor, der KI-Technologie einsetzt, um einen Antragsteller so schnell wie möglich zu kontaktieren und ihm mitzuteilen, dass er in den nächsten Stunden einen Rückruf zur Schadenmeldung (FNOL) erhalten wird und einen fotografischen Beweis für den von ihm geltend gemachten Schaden benötigt. In einem solchen Fall ist es weniger wahrscheinlich, dass der Kunde Maßnahmen ergreift, die den Schadenprozess behindern könnten - beispielsweise, indem sie den beschädigten Gegenstand direkt zur Reparatur schickt, ohne vorher die erforderlichen Fotos zu machen.
In den meisten Fällen wirkt sich Unsicherheit im Schadenprozess und damit auf Kundenzufriedenheit negativ aus. Wie wir im zweiten Teil dieser Serie sehen werden, ermöglicht KI eine schnelle, informative und effektive Kundenkommunikation und spielt eine entscheidende Rolle bei der Beseitigung von Unsicherheiten.
Die Kombination von kognitiver KI und GenAI
Versicherer nutzen kognitive KI bereits seit vielen Jahren. Daher ist es verständlich, dass die neue Generation von KI-Technologien, vor allem genAI und Large Language Models (LLMs), besonders im Fokus steht und für große Aufmerksamkeit in der Branche sorgt.
Versicherer müssen KI ganzheitlich betrachten. In vielen Fällen entfaltet sich das volle Potenzial erst dann, wenn genAI, LLMs und kognitive KI gemeinsam zum Einsatz kommen. Oft ist es die Interaktion zwischen den verschiedenen Technologien und Anwendungen, die die stärksten Fähigkeiten der KI freisetzt und es den Versicherern ermöglicht, die Technologie am umfassendsten zu nutzen.
Eine durchdachte KI-Strategie sollte daher immer auch das Zusammenspiel von kognitiver KI, genAI und LLM berücksichtigen, und gezielt nach Anwendungsbereichen suchen, in denen durch die Kombination der Tools ein maximaler Nutzen entsteht.
Implementierung von KI und Identifizierung geeigneter Use Cases
Für viele Unternehmen ist es schwierig, mit dem Tempo der KI-Entwicklung und -Evolution Schritt zu halten. Entscheidungsträger sind sich bewusst, dass KI die Branche verändern wird, und erkennen, dass jetzt der Zeitpunkt für den Einstieg ist. Wer zögert, riskiert, den Anschluss zu verlieren. Gleichzeitig haben Versicherungsunternehmen mit einem Mangel an technischen Ressourcen und KI-Know-how zu kämpfen.
Glücklicherweise müssen die Versicherer KI-Initiativen nicht allein entwerfen, entwickeln und umsetzen. Die Verbesserungen und Innovationen, die wir in dieser zweiteiligen Serie behandeln, sind als Software-as-a-Service-Anwendungen verfügbar.
Ein guter Startpunkt für die Umsetzung sind einfache Use Cases, die sich schnell und ohne großen Aufwand realisieren lassen. Komplexe Schadenfälle eignen sich nicht für schnelle Erfolge, und Herausforderungen in der Anfangsphase der KI-Einführung können den langfristigen Fortschritt ausbremsen. Deshalb ist es am besten, sich auf Versicherungspolicen und Schadenfälle zu konzentrieren, die sich anhand weniger Kriterien auf eine klare Entscheidungslogik abbilden lassen. Wenn die KI in solchen Fällen erste Erfolge zeigt, kann darauf aufgebaut werden.
Die Schadenbearbeitung der Zukunft gestalten
Es liegt auf der Hand, dass KI die Schadenbearbeitung in der Versicherungsbranche revolutionieren wird. Versicherer sollten diese Entwicklung aktiv mitgestalten.
Im zweiten Teil dieser Serie werden wir uns mit den vier Komponenten des Schadenprozesses befassen, auf die KI die größten Auswirkungen haben wird, und erläutern, wie Versicherer die Technologie einsetzen können, um die Schadenbearbeitung zu optimieren. Tragen Sie sich in das Formular ein, um benachrichtigt zu werden, wenn der zweite Teil erscheint.
Wenn Sie mehr über die Auswirkungen von KI auf die gesamte Wertschöpfungskette im Versicherungswesen erfahren möchten, lesen Sie unser White Paper hier.
