Generative KI im Versicherungswesen

Generative KI schafft neue Möglichkeiten

Viele Unternehmen nutzen bereits die Möglichkeiten von Generativer KI für sogenannte "horizontale", das heißt breite und industrieübergreifende Anwendungsfälle. Von der Dialoggenerierung für virtuelle Assistenten über automatische Generierung von Code bis hin zur Erstellung von Marketing- und Vertriebsinhalten – die Einsatzmöglichkeiten sind schier unendlich. Hierdurch entsteht eine branchenübergreifende Konvergenz, die es Unternehmen ermöglicht, auf den Erkenntnissen anderer aufzubauen und somit die Geschwindigkeit eigener Markteinführungen dramatisch zu beschleunigen oder zu Fast-Followern zu werden.

Für die Versicherungsbranche bieten sich hingegen auch einzigartige branchenspezifische – und äußerst nachhaltige – Möglichkeiten zur Wertschöpfung, die als "vertikale" Anwendungsfälle bezeichnet werden. Um hiervon zu profitieren, ist es neben tiefem Fachwissen über die Industrie auch notwendig, spezifische Modelle aufzubauen oder bestehende Modelle zu verfeinern. Der eigentliche Gamechanger für die Versicherungsbranche wird jedoch darin bestehen, unterschiedliche Anwendungsfälle von Generativer KI miteinander zu kombinieren und somit eine ganzheitliche End-to-End-Lösung in großem Maßstab aufzubauen.

Wertschöpfung durch Investitionen in Generative KI

Für Versicherungsunternehmen ergeben sich außerordentliche Chancen, wenn sie das Potenzial Generativer KI ausschöpfen. Hierfür müssen gut durchdachte Investitionen getätigt werden, die sich auf drei wichtige Dimensionen konzentrieren:

Profitabilität und Wachstum – Durch strategisch ausgerichtete Investitionen können Versicherer ungenutzte Wachstumschancen identifizieren, das Produktangebot verbessern und die Marktreichweite erhöhen, was sich letzten Endes auch in einer höheren Profitabilität niederschlägt.

Kosteneinsparungen und Effizienz – Durch Investitionen in Generative KI-Lösungen für Anwendungsfälle mit geringem Risiko können Versicherer ihre Ausgaben in entsprechenden Funktionsbereichen stark reduzieren, was zu erheblichen Kosteneinsparungen und betrieblichen Effizienzsteigerungen führt.

Operative Intelligence – Die Nutzung Generativer KI für autonomes Schreiben von Code beschleunigt die Softwareentwicklung dramatisch, was zu Produktivitätssteigerungen und einer Verkürzung von Einarbeitungszeiten führt.

Anwendungsfälle für Generative KI in verschiedenen Teilsektoren der Versicherungsbranche

Eine Reihe an Anwendungsfällen generativer KI gewinnt derzeit in den verschiedenen Teilsektoren der Versicherungsbranche stark an Bedeutung:

Schaden- und Unfallversicherungen

• Streamlining in der Schadenbearbeitung zur Erhöhung der Produktivität von Mitarbeitenden sowie Realisierung von Kostensenkungen und Effizienzsteigerungen
• Schadenvermeidung und -kontrolle zur Erhöhung der Produktivität von Mitarbeitenden und Erschließung neuer Einnahmequellen

Lebens- und Rentenversicherungen

• Personalisierung von Produkten zur Erschließung neuer Einnahmequellen
• KI-basierte Unterstützung von Versicherungsvertreter:innen zur Steigerung der Produktivität der Mitarbeitenden
• Optimierung von Underwriting und Preisgestaltung zur Steigerung der Produktivität der Mitarbeitenden und Realisierung von Kostensenkungen und Effizienzsteigerungen

Gruppenversicherungen

• Maßgeschneiderte Gruppentarife zur Erschließung neuer Einnahmequellen und Steigerung der Produktivität der Mitarbeitenden
• Verbessertes Engagement der Mitglieder zur Erhöhung der Produktivität und Erschließung neuer Einnahmequellen

Potenzielle Risiken und regulatorische Implikationen

Obwohl die vielfältigen Möglichkeiten, die durch Generative KI geschaffen werden, beeindruckend sind, birgt Künstliche Intelligenz auch potenzielle Risiken für die Versicherungsbranche. Daher sollten Führungskräfte aus der Versicherungsbranche bei der Skalierung von KI-Vorhaben die folgenden Punkte berücksichtigen:

• Schäden durch KI-Halluzinationen, Deep Fakes, Phishing sowie Prompt Injections können zunehmen und zu Vertrauensverlust führen.
  
  
• Generative KI ist anfällig für vorurteilsbelastete sowie diskriminierende Entscheidungsfindung, wenn sie ohne entsprechende Leitplanken und kontinuierliche Überwachung eingesetzt wird.
  
  
• Modelle werden auch anhand von proprietären und privaten Daten trainiert, was unter anderem die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften erforderlich macht.

• Kundenbetreuung und -bindung erfordert bei Versicherungsunternehmen ein erhöhtes Maß an Empathie, insbesondere bei der Schadenbearbeitung. Eine Überbetonung der KI-gesteuerten Automatisierung kann zu einem Mangel an menschlicher Interaktion führen, was Kundenzufriedenheit und -treue beeinträchtigt.

• Aufsichtsbehörden überwachen die KI-Modelle von Versicherern und stellen entsprechende Anforderungen an ein KI-Risikomanagement. KI-Aufsichtsaktivitäten auf staatlicher Ebene schreiten mit bestehenden und geplanten Gesetzen kontinuierlich voran.

Bei jedem Vorwärtsschritt auch die Risiken minimieren

Um derartige Risiken zu minimieren, sollten Versicherungsunternehmen die Entwicklung ethischer künstlicher Intelligenz priorisieren, vielschichtige und repräsentative Trainingsdaten nutzen, ihre KI-Systeme durch ein robustes Governance-Modell konsequent bewerten und prüfen sowie für Transparenz bei Entscheidungsfindungen sorgen. Für weiterführende Informationen, welche nächsten Schritte Ihr Unternehmen einleiten sollte, wenn der Einsatz Generativer KI in Betracht gezogen wird, laden Sie hier die vollständige Publikation herunter.

Gemeinsam Möglichkeiten erkunden

Um optimale Ergebnisse mit Generativer KI zu erzielen, bedarf es einer gut durchdachten Strategie und einer engen Zusammenarbeit zwischen interdisziplinären Teams. Darüber hinaus sollten Versicherungsunternehmen bei einer solchen Technologie, die sich in rasender Geschwindigkeit weiterentwickelt, Ausschau nach Unterstützung von Personen mit weitreichender Erfahrung im Bereich der Generativen KI halten.