Die Versicherungsbranche ist wettbewerbsintensiver als je zuvor, was bedeutet, dass die Unternehmen ständig nach neuen Wegen suchen, um die Effizienz zu steigern, die Kosten zu senken und letztlich die Kapitalrendite zu maximieren. Der Aufstieg der KI-Technologien hat dazu geführt, dass Versicherer Prozesse rationalisieren, die Genauigkeit verbessern und langfristige finanzielle Vorteile erschließen können.
Überwindung traditioneller Herausforderungen bei der Bearbeitung von Versicherungsansprüchen
Wichtige Überlegungen für eine erfolgreiche KI-Implementierung
Menschen: Versicherer müssen die richtigen Stakeholder an Bord holen, da KI-Initiativen oft eine funktionsübergreifende Zusammenarbeit erfordern. Dies kann eine Herausforderung sein, da viele Personen, die in Versicherungsunternehmen an KI-Projekten arbeiten, keine speziellen Aufgaben haben - sie übernehmen KI-bezogene Arbeiten zusätzlich zu ihren regulären Aufgaben. Ein wichtiger Schritt ist es, die richtigen Stakeholder zu finden, die bereit sind, diese Initiativen voranzutreiben.
Prozess: Versicherer müssen einen Rahmen für die Bewertung, das Onboarding und den Einsatz neuer Anwendungsfälle sowie für die Förderung der Nutzerakzeptanz 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 Datenarchitektur ist für eine erfolgreiche KI-Implementierung 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-Diensten wie Amazon Textract können Versicherer intelligente Schadenbearbeitungssysteme aufbauen, die automatisch relevante Daten aus Schadendokumenten, Bildern und anderen Quellen extrahieren und analysieren können. Dies reduziert nicht nur den erforderlichen manuellen Aufwand, sondern verbessert auch die Genauigkeit und Konsistenz des Schadenbewertungsprozesses.
Amazon Textract ist ein leistungsstarker Dokumentenverarbeitungsdienst, der Text, Tabellen und andere strukturierte Daten aus gescannten Dokumenten und Bildern extrahieren kann. Dadurch können Versicherer die Extraktion von Antragsformularen und anderen unterstützenden Dokumenten automatisieren, was den Zeit- und Arbeitsaufwand für die manuelle Dateneingabe reduziert. Durch den Einsatz von Amazon Textract können Versicherer ihre Arbeitsabläufe in der Schadenbearbeitung rationalisieren, Betriebskosten senken und die Gesamteffizienz verbessern.
Elevance Health, ein großer Krankenversicherer, implementierte Amazon Textract, 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 Schadenbeurteilung und Rückerstattungsanfragen beschleunigen. Dies führte zu geschätzten Einsparungen in Höhe von 9 Millionen US-Dollar in den nächsten 5 Jahren und zeigt die erheblichen finanziellen Auswirkungen, die eine KI-gesteuerte Dokumentenverarbeitung für Versicherer haben kann, die ihre Kapitalrendite maximieren möchten.
Mit integrierten KI/ML-Lösungen zu vollautomatischer Schadensbearbeitung
Die Versicherungsbranche strebt seit langem das Konzept der "Zero-Touch-Claims" (ZTC) an, bei dem der gesamte Schadenprozess 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 volle Potenzial von ZTC auszuschöpfen, müssen die Versicherer eine Kombination aus 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 Bearbeitungsverlauf 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 Schadensbearbeitung zu ermöglichen, die Betrugserkennung zu optimieren und die Kundenbindung zu verbessern. Diese Architektur unterstreicht den Datenfluss durch mehrere Ebenen und gewährleistet nahtlose Automatisierung, Sicherheit und verwertbare insights:
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 Fluss, stellen eine Verbindung zu kundenorientierten Tools wie Amazon Lex und Amazon Polly her und speisen 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. Durch die Nutzung von Amazon SageMaker können Versicherer benutzerdefinierte ML-Modelle erstellen, um proaktiv verdächtige und betrügerische Policen und Ansprüche zu erkennen und zu melden. Dies hilft, die Betriebskosten zu senken und die finanzielle Gesamtleistung des Unternehmens zu verbessern.
Darüber hinaus kann Amazon SageMaker verwendet werden, um benutzerdefinierte Modelle für maschinelles Lernen zu entwickeln und einzusetzen, die eine breite Palette von Datenquellen analysieren können, wie 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 Grundlage des tatsächlichen Fahrverhaltens ermöglichen. Dadurch konnte Zego die Rechenkosten um 50 % senken und die Anwendungsleistung um bis zu 80 % verbessern, wodurch wettbewerbsfähigere Prämien bei gleichbleibender Rentabilität angeboten werden können. Diese Fallstudie zeigt, wie AWS Versicherern helfen kann, ihre Abläufe und Preisgestaltung durch datengesteuerte insights zu optimieren, was zu einer verbesserten finanziellen Leistung führt.
Verbesserung der Kundenerfahrung 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, die Mitarbeiter mehr Zeit haben, um sich auf strategischere Aufgaben zu konzentrieren.
Amazon Lex ist ein konversationeller KI-Service, der es Versicherungsunternehmen ermöglicht, ansprechende und intelligente Chatbots und virtuelle Assistenten zu erstellen. Durch die Nutzung der Lex-Funktionen können Versicherer eine breite Palette von kundenorientierten Prozessen automatisieren, wie 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, wobei der Chatbot nun etwa 65 % aller Chat-basierten Interaktionen abwickelt. Dadurch konnten sich die Mitarbeiter des Kontaktzentrums von nib auf komplexere Kundenbedürfnisse konzentrieren und gleichzeitig das Kundenerlebnis insgesamt verbessern.
Ergänzend zur Chatbot-Funktionalität ist Amazon Polly ein Text-to-Speech-Service, der von Versicherungsunternehmen genutzt werden kann, um ihr 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, beim Durchlaufen eines Schadenprozesses oder beim Anbieten personalisierter 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.
Fazit
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 sichert langfristiges finanzielles Wachstum.
Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie Ihr Versicherungsunternehmen von den KI-gesteuerten Lösungen von Firemind, die von AWS unterstützt werden, profitieren kann, nehmen Sie bitte über das folgende Formular Kontakt mit uns auf
