Menschen: Versicherer müssen die richtigen Stakeholder an Bord holen, da KI-Initiativen oft eine funktionsübergreifende Zusammenarbeit erfordern. Dies kann eine Herausforderung sein, da viele Mitarbeiter in Versicherungsunternehmen, die an KI-Projekten arbeiten, keine speziellen Aufgaben haben – sie übernehmen KI-bezogene Aufgaben zusätzlich zu ihren regulären Aufgaben. Die richtigen Stakeholder zu finden, die bereit sind, diese Initiativen voranzutreiben, ist ein wichtiger Schritt.

Prozess: Versicherer müssen einen Rahmen für die Bewertung, das Onboarding und den Einsatz neuer Anwendungsfälle sowie für die Förderung der Benutzerakzeptanz schaffen. Ein gut definierter Prozess gewährleistet einen reibungslosen Übergang und maximiert die Wirkung von KI-gestützten Lösungen.

Plattformen: Versicherer müssen bei der Implementierung von KI-gestützten Technologien Überlegungen zu Sicherheit, Ethik und Compliance anstellen. Die Einrichtung der richtigen Leitplanken und Datenarchitekturen ist für den erfolgreichen Einsatz von KI auf den richtigen Technologieplattformen unerlässlich.

Außerdem ist es wichtig zu wissen, dass KI nur so gut ist wie die Daten, auf denen sie trainiert wird. Viele Versicherer kämpfen mit ihrer KI-Roadmap aufgrund von Herausforderungen bei der Datenstrategie, der Datenarchitektur und der Datenqualität.

Intelligente Dokumentenverarbeitung mit Amazon Textract

Durch den Einsatz von KI-gestützten AWS-Services wie Amazon Textract können Versicherer intelligente Schadenbearbeitungssysteme aufbauen, die automatisch relevante Daten aus Schadendokumenten, Bildern und anderen Quellen extrahieren und analysieren können. Dadurch wird nicht nur der manuelle Aufwand reduziert, sondern auch die Genauigkeit und Konsistenz der Schadenbeurteilung verbessert.

Amazon Textract ist ein leistungsstarker Dokumentenverarbeitungsdienst, der Text, Tabellen und andere strukturierte Daten aus gescannten Dokumenten und Bildern extrahieren kann. So können Versicherer die Extraktion von Antragsformularen und anderen Belegen automatisieren, was den Zeit- und Arbeitsaufwand für die manuelle Dateneingabe reduziert. Durch den Einsatz von Amazon Textract können Versicherer ihre Arbeitsabläufe bei der Bearbeitung von Schadenfällen rationalisieren, die Betriebskosten senken und die Gesamteffizienz verbessern.

Elevance Health, ein großer Krankenversicherer, hat Amazon Textract implementiert, um die Bearbeitung von Versicherungsansprüchen umzugestalten und eine breite Palette von Versicherungsdokumenten zu automatisieren. Auf diese Weise konnte das Unternehmen die manuelle Dateneingabe reduzieren, die Datengenauigkeit verbessern und wichtige Prozesse wie die Schadenregulierung und Rückerstattungsanfragen beschleunigen. Dies führte zu geschätzten Einsparungen in Höhe von 9 Millionen US-Dollar in den nächsten 5 Jahren und zeigt, welch beträchtliche finanzielle Auswirkungen die KI-gesteuerte Dokumentenverarbeitung für Versicherer haben kann, die ihren ROI maximieren möchten.

Zero-Touch-Ansprüche mit integrierten KI/ML-Lösungen erreichen

Die Versicherungsbranche strebt seit langem das Konzept der „Zero-Touch“-Schäden (ZTC) an, bei dem der gesamte Schadenbearbeitungsprozess mit minimalen oder gar keinen menschlichen Eingriffen abgewickelt werden kann. Dieses Ziel ist mit dem Aufkommen von KI und maschinellen Lerntechnologien, die kritische Aspekte der Schadenbearbeitung automatisieren und rationalisieren können, in greifbare Nähe gerückt. Wie bereits hervorgehoben wurde, können KI-gestützte Dienste wie Amazon Textract die Effizienz der Schadenbearbeitung erheblich verbessern. Um jedoch das Potenzial von ZTC wirklich voll auszuschöpfen, müssen die Versicherer eine Kombination aus sich ergänzenden AWS KI/ML-Diensten integrieren.

Durch die Integration von Amazon Textract mit anderen Funktionen wie Amazon Rekognition für Computer Vision und Amazon Comprehend für die Verarbeitung natürlicher Sprache können Versicherer den gesamten Schadenverlauf automatisieren – von der ersten Schadensmeldung bis zur Regulierung. Dazu gehören die automatische Extraktion und Analyse von Daten aus Schadensdokumenten, die Bewertung von Schäden durch Computer Vision und die Verarbeitung natürlicher Sprache, um den Kontext eines jeden Schadens zu verstehen. Laut AWS kann dieser integrierte Ansatz zur intelligenten Dokumentenverarbeitung Unternehmen einen ROI von bis zu 73 % bringen, was ihn zu einem strategischen Schwerpunktbereich macht, mit dem sich erhebliche finanzielle Auswirkungen erzielen lassen.

AWS-Architektur für KI-gesteuerte Versicherungslösungen

Nachfolgend finden Sie ein konzeptionelles Architekturdiagramm, das zeigt, wie AWS-Services in einer einheitlichen Lösung zusammenarbeiten können, um eine berührungslose Bearbeitung von Ansprüchen zu ermöglichen, die Betrugserkennung zu optimieren und die Kundenbindung zu verbessern. Diese Architektur hebt den Datenfluss durch mehrere Ebenen hervor und gewährleistet nahtlose Automatisierung, Sicherheit und verwertbare Erkenntnisse:

Der Arbeitsablauf beginnt mit der Dateneingabe über Amazon S3 und AWS Glue, wo die Rohdaten der Schadensdokumente und andere Eingaben vorbereitet werden. Die KI/ML-Verarbeitungsebene analysiert diese Eingaben dann mit Amazon Textract, Amazon Rekognition und Amazon Comprehend. AWS Lambda und AWS Step Functions orchestrieren den Ablauf, stellen die Verbindung zu kundenorientierten Tools wie Amazon Lex und Amazon Polly her und speisen die Daten in Amazon Athena und Amazon QuickSight für Echtzeitanalysen und -berichte ein. Diese End-to-End-Lösung bietet Versicherern ein skalierbares, sicheres und hocheffizientes System für die Verwaltung von Ansprüchen und die Optimierung des Betriebs.

Betrugserkennung und Risikobewertung mit Amazon SageMaker

Versicherer erleiden jedes Jahr beträchtliche Verluste (bis zu 10 % der Prämie) aufgrund von betrügerischen Ansprüchen. Mit Amazon SageMaker können Versicherer individuelle ML-Modelle erstellen, um verdächtige und betrügerische Policen und Ansprüche proaktiv zu erkennen und zu melden. Dies hilft, die Betriebskosten zu senken und die finanzielle Gesamtleistung des Unternehmens zu verbessern.

Darüber hinaus können mit Amazon SageMaker benutzerdefinierte Modelle für maschinelles Lernen entwickelt und eingesetzt werden, die eine Vielzahl von Datenquellen analysieren können, z. B. demografische Daten von Kunden und historische Schadendaten, um Muster zu erkennen und zukünftige Risiken vorherzusagen. Dies kann Versicherern dabei helfen, ihre Policen genauer zu kalkulieren, das Risiko einer Unter- oder Übertarifierung zu verringern und ihre Rentabilität insgesamt zu verbessern.

Zego, ein Anbieter von Kfz-Versicherungen, nutzt Amazon SageMaker, um ML-Modelle zu erstellen, die Echtzeit-Fahrerleistungsdaten analysieren und so automatische Versicherungstarife auf der Grundlage des tatsächlichen Fahrverhaltens ermöglichen. Dadurch konnte Zego die Rechenkosten um 50 % senken und die Anwendungsleistung um bis zu 80 % verbessern, so dass wettbewerbsfähigere Prämien angeboten werden können und die Rentabilität erhalten bleibt. Diese Fallstudie zeigt, wie AWS Versicherern dabei helfen kann, ihren Betrieb und ihre Preisgestaltung durch datengestützte Erkenntnisse zu optimieren, was zu einer verbesserten finanziellen Leistung führt.

Verbessern Sie das Kundenerlebnis mit Amazon Lex und Amazon Polly

Versicherungsunternehmen können ihren ROI weiter maximieren, indem sie eine Vielzahl von Prozessen mit Kundenkontakt automatisieren. KI-gesteuerte Chatbots und virtuelle Assistenten, die auf AWS-Diensten basieren, können Kunden jederzeit sofortigen, personalisierten Support bieten und so ihre allgemeine Zufriedenheit und Loyalität verbessern. Dies kann zu einer höheren Kundenbindung führen und gleichzeitig die Betriebskosten senken. Ein weiterer Vorteil ist, dass durch die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben, wie z. B. Kundendienstanfragen oder die Verwaltung von Policen, Mitarbeiter mehr Zeit haben, um sich auf strategischere Aufgaben zu konzentrieren.

Amazon Lex ist ein konversationeller KI-Dienst, der es Versicherungsunternehmen ermöglicht, ansprechende und intelligente Chatbots und virtuelle Assistenten zu entwickeln. Durch die Nutzung der Lex-Funktionen können Versicherer eine Vielzahl von Prozessen mit Kundenkontakt automatisieren, z. B. die Verwaltung von Policen, die Bearbeitung von Schadensfällen und die Erstellung von Versicherungsangeboten. Dadurch können Versicherer ihre Betriebskosten senken und ihre Effizienz steigern, da der Dienst Routineanfragen und -aufgaben ohne menschliche Interaktion erledigen kann. Darüber hinaus kann die Fähigkeit von Lex, personalisierte, kontextbezogene Antworten zu geben, das Kundenerlebnis verbessern, was zu einer höheren Zufriedenheit, Loyalität und Kundenbindung führt.

Ein Beispiel ist nib, ein führender Krankenversicherer in Australien und Neuseeland, der Amazon Lex für die Entwicklung seines Chatbots genutzt hat. Durch den Einsatz von Amazon Lex konnte nib einen erheblichen Teil seiner Kundenanfragen automatisieren, so dass der Chatbot jetzt etwa 65 % aller chatbasierten Interaktionen abwickelt. Dadurch konnten sich die Mitarbeiter des Kontaktzentrums von nib auf komplexere Kundenbedürfnisse konzentrieren und gleichzeitig das Kundenerlebnis insgesamt verbessern.

Ergänzend zu den Chatbot-Funktionen ist Amazon Polly ein Text-to-Speech-Service, der von Versicherungsunternehmen genutzt werden kann, um das Kundenerlebnis zu verbessern. Durch die Integration von Polly können Versicherer ihren Kunden natürlich klingende Audio-Antworten auf ihre Anfragen geben, sei es bei der Erläuterung von Versicherungsdetails, bei der Abwicklung von Schadensfällen oder bei der Bereitstellung von personalisierten Empfehlungen. Dies kann die Zugänglichkeit und den Komfort für Kunden verbessern, da sie Informationen in einem auditiven Format erhalten können, anstatt sich ausschließlich auf schriftliche Kommunikation zu verlassen. Die Fähigkeit von Polly, mehrere Sprachen zu unterstützen, kann Versicherern außerdem helfen, einen vielfältigen Kundenstamm effektiver zu bedienen und so den ROI zu maximieren.

Zum Schluss

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Einsatz von KI-Technologien in der Versicherungsbranche den Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil und die Möglichkeit bietet, den ROI zu maximieren. Durch die Verbesserung der Abläufe und des Kundenerlebnisses mit KI-gestützten Lösungen können Versicherer Prozesse rationalisieren, Kosten senken und die Effizienz verbessern. Dieser strategische Ansatz positioniert Unternehmen für den Erfolg und sorgt für langfristiges finanzielles Wachstum.

Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie Ihr Versicherungsunternehmen von den KI-gesteuerten Lösungen von Firemind, powered by AWS, profitieren kann, nehmen Sie bitte über das unten stehende Formular Kontakt mit uns auf.