Die Evolution von KI in der Versicherung: Potenzial freisetzen trotz Herausforderungen

Die Entwicklung der künstlichen Intelligenz (KI), insbesondere der generativen KI (Gen KI), verändert Branchen in einem beispiellosen Tempo.

Im Versicherungssektor verbessert die Künstliche Intelligenz (KI) bereits den Kundenservice und rationalisiert die Back-Office-Prozesse. Dennoch ist der Weg nicht ohne Hürden.

Trotz des enormen Potenzials der KI, mit einem geschätzten Marktwert von 79 Milliarden US-Dollar bis 2033, bleibt das Tempo der Implementierung langsam. Bedenken hinsichtlich Vertrauen, Genauigkeit und Sicherheit sind erhebliche Hindernisse. Dennoch ist die Begeisterung spürbar - fast drei Viertel der Versicherungs-CEO betrachten die KI als eine entscheidende Investitionsmöglichkeit.

Um das volle Potenzial der KI auszuschöpfen, müssen Versicherungsunternehmen robuste KI-Strategien entwickeln, die Innovation mit Risikominderung in Einklang bringen. Dies erfordert die Zusammenarbeit zwischen Chief Technology Officers, Chief Finance Officers und Führungsteams, um diese Herausforderungen effektiv zu meistern.

Wichtige Ergebnisse sind:

Versicherungsunternehmen investieren zunehmend in diesem Bereich, aber Projekte dauern zu lange, um in die Produktion zu gelangen: Trotz des natürlichen risikoaversen Ansatzes sind die Versicherungsunternehmen im Vergleich zum globalen Durchschnitt führend, wenn es um die Investition in KI-Anwendungsfälle in allen Bereichen des Unternehmens geht. Dennoch verursacht das langsame Tempo der Implementierung erhebliche Verzögerungen im Vergleich zu anderen Branchen.
Ein sorgfältiges Gleichgewicht zwischen Innovation und Risikomanagement wird entscheidend sein: Die KI bietet ungenutztes Potenzial für diejenigen, die bereit sind, sich zu verändern, aber sie bringt auch neue und besorgniserregende Risiken mit sich, die bei der weiteren Entwicklung der KI-Strategie berücksichtigt werden sollten. Durch die Durchführung einer internen Reifebewertung können Organisationen eine bessere Klarheit über die aktuellen Fähigkeiten und identifizieren Bereiche, die priorisiert werden sollten. Unser bewährtes Reifebewertungsframework ermöglicht es Organisationen, dies effektiv zu tun.
Erfolgreiche Organisationen werden wahrscheinlich weiterhin datengetrieben und von Menschen geführt sein: Bevor sie mit der KI-Transformation beginnen, sollten Geschäftsleiter einen klaren und robusten Transformationsplan haben und sich auf eine solide digitale Grundlage und saubere Daten konzentrieren, um die Ausgabe zu verbessern. Die Weiterbildung und Ermächtigung von Kollegen und Teams, um die Brücke zwischen KI und Daten besser zu verstehen, kann den langfristigen Erfolg unterstützen und zusätzlichen Wert durch die Nutzung der KI als Assistentin bieten.
Unternehmen beginnen, potenzielle Vorteile im Zusammenhang mit der KI zu identifizieren und initiieren Initiativen, um zu untersuchen, wie diese besser im Unternehmen genutzt werden können. Viele Versicherer untersuchen auch KI-Anwendungsfälle, um Effizienz und Produktivität in den Finanz- und IT-Funktionen zu steigern.
Versicherungsunternehmen haben erste Fortschritte bei der Einführung traditioneller KI- und Machine-Learning-Techniken gemacht, um fortgeschrittene Prozesse in internen Funktionen und kundenorientierten Dienstleistungen zu entwickeln.
Trotz der frühen Einführung von KI in einigen Bereichen gibt es eine Kluft zwischen Führungskräften, die sich für weitere Investitionen in diesem Bereich einsetzen, und anderen, die möglicherweise zögern, die KI umfassend im Unternehmen einzusetzen.

Oftmals sind es nicht die Machine-Learning-Technologien, die die Fähigkeit unserer Kunden einschränken, Ergebnisse vorherzusagen, sondern die Einschränkungen in der Qualität der Datenplattformen, der Master-Datenverwaltung und der Datenwissenschaft, die sie daran hindern, den vollen Wert der KI zu nutzen. Wenn diese Faktoren verbessert werden, können unsere Kunden neue Erkenntnisse gewinnen, um ihr Geschäft besser zu verstehen und die Auswirkungen von Underwriting-Entscheidungen vorherzusagen.

Viele Versicherungsunternehmen haben bereits mit der Einführung von KI-Lösungen für spezifische Herausforderungen wie Aktuar- oder Preismodelle begonnen und haben Erfahrungen in der Datenqualität gesammelt. Diese Erfahrungen können eine Grundlage für eine umfassendere Implementierung der KI im Unternehmen bieten.

Stellen Sie sicher, dass Sie die richtigen Datenqualitätsgrundlagen haben, um eine erfolgreiche Implementierung zu unterstützen. Bewerten Sie regelmäßig die Qualität der KI-Modelle und die erforderlichen Verbesserungen. Implementieren Sie ein KI-Governance-Modell, um Transparenz, Genauigkeit und Compliance von Algorithmen sicherzustellen. Und sehen Sie, wie Sie eine Datenkultur im Unternehmen durch Datenkompetenz und den Austausch von Best Practices im Datenmanagement fördern können.

Weiterführende Literatur: KPMG-Bericht

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