Deutsche Versicherer bereit für künstliche Intelligenz?

Nachrichtenagentur: news aktuell
20.11.2018, 13:35  |  587   |   |   
Köln (ots) - Die Versicherungsbranche erhofft sich viel vom
zunehmenden Einsatz intelligenter Technologien. Und das nicht ohne
Grund: In kaum einer anderen Industrie werden mehr Daten erhoben als
in der Assekuranz. Doch die meisten Digitalisierungsinitiativen der
Versicherer scheitern.

Erfolgreiche Anwendungsbeispiele von selbstlernende Systemen in
der Assekuranz gibt es bereits: "Ding Sun Bao" beispielsweise - ein
digitales Tool des chinesischen Fintech-Riesen Ant Financial -
analysiert aus der Ferne Fotos von Fahrzeugschäden mit Hilfe einer
durch künstliche Intelligenz (KI) gesteuerten, selbstlernenden
Bilderkennungstechnologie. Das erspart dem Kunden den Besuch vor Ort.

Und auch auf dem deutschen Versicherungsmarkt ist KI schon
eingezogen. So nutzt die Versicherungskammer Bayern für ihre
Kundenkorrespondenz bereits jetzt eine Software, die sich eines
intelligenten Algorithmus bedient und die eingehenden Schreiben nach
Schlagworten und Dringlichkeit sortiert. "Was diese Beispiele
gemeinsam haben: Sie haben keinen Einfluss auf die Umsatzseite, sie
sorgen lediglich für Effizienzsteigerungen auf der Kostenseite",
erläuterte Maximilian Effing, Manager bei der globalen Strategie- und
Marketingberatung Simon-Kucher, in seinem Vortrag auf dem
Innovationslabor der Assekuranz*, das vergangenen Dienstag (13.
November) in Köln stattfand. "Und das scheint ein generelles Problem
zu sein, wie die Ergebnisse unserer 'Global Pricing&Sales Study 2017'
zeigen." Denn knapp 80 Prozent der Versicherungshäuser aus der
DACH-Region konnten mit ihren Digitalisierungsinitiativen keinen
messbaren Ertrag verbuchen.

Selbstlernende Prozesse in der Anwendung oft schwierig

"Oft mangelt es schon an den Basics. Wenn selbst beste Leads mit
Hilfe von digitalen Technologien nicht systematisch angegangen
werden, dann ist es für den Einsatz Künstlicher Intelligenz einfach
noch zu früh." In diesem Stadium sollten Versicherungsunternehmen
zunächst digitale Lösungen für die offensichtlichen Hemmnisse im
Vertrieb und im Verkaufsprozess, wie z.B. dem
Kundenbestandsmanagement, entwickeln und implementieren, bevor sie im
wilden Aktionismus eine Vielzahl komplexer KI-Systeme und Machine
Learning (ML)- Algorithmen einsetzen.

"Unsere Projekterfahrung zeigt, dass insbesondere im Bereich ML
viele Projekte in der Assekuranz deshalb scheitern, weil die
Bedürfnisse des Kunden und dessen Zahlungsbereitschaft nicht ins
Zentrum des Entwicklungsprozesses gerückt werden. Zudem ist die
Datenqualität oft nicht gut, was zu falschen Schlussfolgerungen
führt", so Effing.

Simple, kundengetriebene Konzepte bringen bereits Erfolge
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