Maschinelles Lernen für eine Revolution in der Versicherungsbranche nutzen

Author

Robert Koch

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Haben Sie sich jemals Gedanken über die Zukunft der Versicherungsbranche gemacht? Sie ist nicht so weit entfernt, wie Sie vielleicht denken. Tatsächlich steht sie vor einem bedeutenden Wandel, der durch maschinelles Lernen vorangetrieben wird. Diese Technologie mit ihrer Fähigkeit, riesige Datenmengen zu verarbeiten und aus ihnen zu lernen, ist im Begriff, die Branche zu revolutionieren.

Von einer verbesserten Risikobewertung und Betrugserkennung bis hin zu einem verbesserten Schadenmanagement und Kundenerlebnis – die potenziellen Vorteile sind immens. Bei der Vertiefung dieses Themas werden wir untersuchen, wie maschinelles Lernen die Versicherungsbranche verändert und welche spannenden Möglichkeiten es für die Zukunft bietet.

Inhaltsverzeichnis

• Risikobewertung
• Betrugserkennung
• Schadenregulierung
• Personalisierte Kundenerfahrung
• Entscheidungsfindung mit prädiktiver Analytik
• Die Stärke der natürlichen Sprachverarbeitung
• KI und ML im Underwriting
• Versicherung der Zukunft: Die nächste Grenze des maschinellen Lernens
• Schlusswort
• FAQs

Die Risikobewertung – der Herzschlag der Versicherungsbranche – ist traditionell von manuellen Prozessen und menschlichem Urteilsvermögen geprägt. Doch mit dem maschinellen Lernen ändert sich dies grundlegend.

Wie maschinelles Lernen bei der Risikobewertung funktioniert

Maschinelles Lernen nutzt komplexe Algorithmen, die durch den Umgang mit Daten lernen und sich verbessern können. Bei der Risikobewertung verarbeiten diese Algorithmen große Datenmengen und erkennen Muster und Korrelationen, die für menschliche Analysten nicht ohne weiteres erkennbar sind. Dies führt zu genaueren Vorhersagen von Risikofaktoren und ermöglicht es den Versicherern,  fundierte Entscheidungen zu treffen.

• Höhere Genauigkeit: Algorithmen des maschinellen Lernens können umfangreiche und vielfältige Datensätze verarbeiten, was zu präziseren Risikovorhersagen führt.
• Höhere Geschwindigkeit: Sie können Daten produktiv verarbeiten und Erkenntnisse wesentlich schneller liefern als herkömmliche Methoden.
• Höhere Effizienz: Durch die Automatisierung des Risikobewertungsprozesses können Versicherer Zeit und Ressourcen

Vorteile für Versicherer und Versicherte

Das maschinelle Lernen bei der Risikobewertung bietet sowohl den Versicherern als auch ihren Kunden Vorteile:

• Versicherer: Mithilfe des maschinellen Lernens können Versicherer die Preise ihrer Policen präzise an das individuelle Risikoniveau anpassen, was dazu führt, dass finanzielle Risiken reduziert und die Rentabilität gesteigert werden kann.
• Kunden: Die Kunden erhalten Zugang zu individuelleren Angeboten und fairen Prämien, was zu einer gesteigerten Zufriedenheit und einem erhöhten Vertrauen in ihre Versicherer führt.

Beispiel

Der Einsatz von Telematik in der Kfz-Versicherung ist ein hervorragendes Beispiel für maschinelles Lernen bei der Risikobewertung.

Und so funktioniert es:

1. Versicherer sammeln Daten von Geräten, die in den Fahrzeugen installiert
2. Diese Daten werden mithilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens analysiert, um das Fahrverhalten zu bewerten.
3. Basierend auf der Analyse wird das Risikoniveau des Fahrers ermittelt, das sich auf die von ihm gezahlte Prämie auswirkt.

Versicherungsbetrug stellt eine erhebliche Belastung für die Branche dar. Schätzungen zufolge kostet er die US-Versicherungsbranche jährlich über 40 Milliarden Dollar (FBI.gov), Krankenversicherungen ausgenommen.

Bedeutung des maschinellen Lernens für die Betrugsaufdeckung

Das maschinelle Lernen ist ein wirksames Instrument zur Aufdeckung betrügerischer Aktivitäten. Es untersucht den Schadenverlauf, Kundeninformationen und andere relevante Daten und identifiziert verdächtige Muster, die auf einen betrügerischen Anspruch hindeuten könnten.

Auswirkungen auf die Versicherungswirtschaft

Der Einsatz von maschinellem Lernen bei der Betrugserkennung kann Versicherern erhebliche Summen bei der Auszahlung betrügerischer Ansprüche ersparen, die Rentabilität erhöhen und ein Gefühl der Fairness im Versicherungswesen fördern.

Beispiel aus der Praxis

Anadolu Sigorta, einer der größten Versicherer der Türkei, ist ein Beispiel für ein Unternehmen, das maschinelles Lernen zur Betrugserkennung einsetzt. Vor der Implementierung der Technologie prüfte ein Team von 50 Mitarbeitern jeden Schadensfall manuell, anhand einer Reihe von losen Regeln und ihrer persönlichen Erfahrung. Nach der Umstellung auf ein prädiktives Analysetool mit KI/ML-basierter Software, konnte der Versicherer jedoch den Prozess beschleunigen und Fehler bei der Risikobewertung in Echtzeit reduzieren. Infolgedessen konnte Anadolu Sigorta innerhalb eines Jahres nach der Implementierung der KI-Lösung eine Kapitalrendite von 210 % erzielen. Dieses Beispiel illustriert die Vorteile des maschinellen Lernens für die Erkennung von Versicherungsbetrug, einschließlich der Verminderung von Risiken und Kosten im Zusammenhang mit Betrugsfällen sowie der Erzielung optimierter Ergebnisse.

Das maschinelle Lernen ermöglicht eine schnellere und genauere Bearbeitung von Schadensfällen, was den Prozess sowohl für die Versicherer als auch für die Antragsteller reibungsloser macht. Von der Bewertung der Anspruchsberechtigung bis zur Bestimmung des Auszahlungsbetrags kann maschinelles Lernen jeden Schritt rationalisieren.

Die Rolle des maschinellen Lernens im Schadenmanagement

Das maschinelle Lernen ermöglicht eine schnellere und genauere Bearbeitung von Schadensfällen, was den Prozess sowohl für Versicherer als auch für Antragsteller effizienter gestaltet. Von der Bewertung der Anspruchsberechtigung bis zur Bestimmung des Auszahlungsbetrags kann maschinelles Lernen jeden Schritt rationalisieren.

Beispiel aus der Praxis

Fukoku Mutual Life ist ein Paradebeispiel dafür, wie maschinelles Lernen im Schadenmanagement eingesetzt werden kann. Das japanische Versicherungsunternehmen nutzt KI und Deep Learning für die Bearbeitung von Schadendaten, um automatisch auf medizinische Dokumente im Zusammenhang mit dem Fall zuzugreifen, diese zu analysieren und Auszahlungen zu berechnen. Durch die Automatisierung dieser Prozesse konnte Fukoku Mutual Life eine Produktivitätssteigerung von 30 % und Kosteneinsparungen von rund 1 Million US-Dollar pro Jahr erzielen. Dies ist ein Beweis dafür, wie maschinelles Lernen Versicherern dabei helfen kann, das Schadenmanagement zu rationalisieren, die Entscheidungsfindung zu verbessern und letztlich ihren Kunden einen besseren Service zu bieten.

In einer Zeit, in der Kunden individuell angepasste Leistungen erwarten, kann maschinelles Lernen den Versicherern helfen, diese Erwartungen zu erfüllen.

Wie maschinelles Lernen das Kundenerlebnis verbessert

Durch den Einsatz von maschinellem Lernen ist es möglich, umfangreiche Kundendaten zu untersuchen, die von demografischen Angaben bis zu früheren Interaktionen reichen, um individuelle Präferenzen und Bedürfnisse zu verstehen. Versicherer können diese Erkenntnisse nutzen, um maßgeschneiderte Produkte, personalisierte Kommunikation und einen effizienteren Service anzubieten.

• Maßgeschneiderte Produkte: Versicherer können maschinelles Lernen nutzen, um Kundenbedürfnisse zu verstehen und Produkte anzubieten, die genau diesen Bedürfnissen entsprechen.
• Personalisierte Kommunikation: Mithilfe von maschinellem Lernen können Versicherer mit ihren Kunden auf eine Art und Weise kommunizieren, die sie anspricht und so ihr Engagement und ihre Zufriedenheit steigern.
• Effizienter Service: Durch maschinelles Lernen können viele Aspekte des Kundendienstes automatisiert werden, was zu schnelleren Reaktionszeiten und höherer Kundenzufriedenheit führt.

Beispiel

Viele Versicherer nutzen maschinelles Lernen, um individuelle Leistungen zu erbringen. Einige nutzen beispielsweise Empfehlungsmaschinen, um auf der Grundlage des Kundenprofils und der Kundenhistorie geeignete Versicherungsprodukte vorzuschlagen.

In der schnelllebigen Versicherungswelt ist es von größter Bedeutung, schnell fundierte Entscheidungen zu treffen. Hier kommt die prädiktive Analytik ins Spiel. Diese ausgefeilte Technologie, die auf maschinellem Lernen basiert, hilft Versicherungsunternehmen künftige Trends und Ereignisse auf der Grundlage historischer Daten vorherzusehen und so proaktive, datengestützte Entscheidungen zu treffen.

Die Rolle des maschinellen Lernens in der vorausschauenden Analyse

Die durch maschinelles Lernen unterstützte prädiktive Analytik ist zu einem wichtigen Instrument für Versicherer geworden. Durch die Analyse historischer Daten kann maschinelles Lernen künftige Trends und Ereignisse vorhersagen und Versicherern helfen, fundiertere Entscheidungen zu treffen

Hier sind einige Möglichkeiten, wie prädiktive Analytik die Versicherungsbranche revolutionieren kann:

1. Preisgestaltung für Policen: Prädiktive Analysen können Versicherern helfen, das mit einer bestimmten Police verbundene Risiko besser zu verstehen und so eine genaue Preisgestaltung zu ermöglichen.
2. Kundenbindung: Durch die Identifizierung von Mustern im Kundenverhalten kann die prädiktive Analytik vorhersagen, welche Kunden wahrscheinlich abwandern werden, so dass die Versicherer proaktiv auf deren Anliegen eingehen können.
3. Marketing und Vertrieb: Versicherer können mit Hilfe der prädiktiven Analytik ermitteln, welche Produkte für welche Kunden wahrscheinlich attraktiv sind, was zu effektiveren Marketing- und Vertriebsstrategien führt.

Beispiel aus der Praxis

Eine der bedeutendsten Versicherungsgesellschaften, die maschinelles Lernen in der prädiktiven Analytik einsetzen, ist Progressive. Dieses in den USA ansässige Unternehmen ist auf Kfz-Versicherungen spezialisiert und hat ML-Algorithmen implementiert, um die Unfallwahrscheinlichkeit für potenzielle Kunden vorherzusagen. Das Unternehmen hat eine mobile App und ein Plugin-Gerät für Fahrzeuge namens Snapshot entwickelt, das Fahrdaten sammelt und diese für weitere Vorhersageanalysen verwendet. Basierend auf den Analysen gewinnt Progressive zuverlässige und vorsichtige Fahrer und baut langfristige Beziehungen zu ihnen auf. Mit Hilfe des maschinellen Lernens ist es Progressive gelungen, das Unfallrisiko zu senken und seinen Kunden bessere Versicherungstarife zu bieten. Der Einsatz von maschinellem Lernen in der prädiktiven Analytik hat es dem Unternehmen ermöglicht, im Wettbewerb der Versicherungsbranche die Nase vorn zu haben.

Die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP), ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der sich mit der Interaktion zwischen Computern und menschlicher Sprache befasst, birgt erhebliches Potenzial für die Versicherungsbranche.

Die Rolle von NLP im Versicherungswesen

NLP kann Textdaten aus einer Vielzahl von Quellen analysieren, wie Kunden-E- Mails, Beiträge in sozialen Medien und Anspruchsdokumente, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Diese Erkenntnisse können vom Kundenservice bis zur Betrugserkennung reichen.

• Verbesserter Kundenservice: NLP-gestützte Chatbots können Kundenanfragen bearbeiten, Informationen bereitstellen und sogar Kunden durch den Reklamationsprozess führen.
• Aufdeckung von Betrug: Durch die Analyse der in Anträgen verwendeten Sprache kann NLP helfen, betrügerische Anträge zu erkennen.
• Stimmungsanalyse: NLP kann die Stimmung der Kunden anhand von Online-Bewertungen und Beiträgen in sozialen Medien bewerten und so den Versicherern helfen, ihre Angebote und ihre Kommunikation zu verbessern.

Beispiel aus der Praxis

Manulife ist ein in Kanada ansässiger Versicherer, der maschinelles Lernen zur Verarbeitung natürlicher Sprache nutzt, um den Kundenservice zu verbessern. Manulife verarbeitet die Daten von über 26 Millionen Kunden aus der ganzen Welt und hat eine vierjährige Zusammenarbeit mit dem Waterloo Artificial Intelligence Institute begonnen, um Vorhersagemodelle für Invaliditätsansprüche, Betrugserkennung und natürliche Sprachverarbeitung zu implementieren. Mit NLP kann Manulife Kundenanfragen und Feedback analysieren und verstehen, um personalisierte und effiziente Antworten zu geben. Diese Technologie hilft dem Unternehmen, die Kundenzufriedenheit und -erfahrung zu verbessern, was ein entscheidender Faktor für die Kundenbindung in der Versicherungsbranche ist. Insgesamt zeigt der Einsatz von NLP bei Manulife das Potenzial des maschinellen Lernens bei der Verbesserung des Kundendienstes und dem Aufbau langfristiger Kundenbeziehungen.

Beim Underwriting, einem entscheidenden Prozess im Versicherungswesen, wird das Risikoprofil eines Kunden bewertet, um die Versicherungsbedingungen festzulegen. Dieser Prozess, der traditionell manuell erfolgt und sich stark auf menschliches Urteilsvermögen stützt, wird durch künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen verändert.

Der traditionelle Underwriting-Prozess und seine Herausforderungen

Früher haben die Underwriter das Risiko manuell bewertet, indem sie eine Reihe von Daten wie Kreditwürdigkeit, Schadenhistorie, medizinische Unterlagen usw. überprüften. Dieser Prozess war zwar effektiv, aber zeitaufwändig und anfällig für menschliche Fehler. Darüber hinaus wurde häufig kein breites Datenspektrum berücksichtigt, was zu ungenauen Risikobewertungen führen konnte.

Wie KI und maschinelles Lernen das Underwriting revolutionieren

KI und maschinelles Lernen können riesige Datenmengen viel schneller und genauer analysieren als ein Mensch. Dazu gehören nicht nur traditionelle Daten wie Kreditwürdigkeit und Schadenverläufe, sondern auch nicht traditionelle Datenquellen wie Social-Media-Beiträge und Online-Verhalten, die einen umfassenderen Überblick über das Risikoprofil eines Kunden bieten.

Wichtigste Vorteile:

• Effizienz: KI kann eine Vielzahl von Daten schnell analysieren und so den Underwriting-Prozess erheblich beschleunigen. Dies bedeutet eine schnellere Genehmigung von Policen und ein besseres Kundenerlebnis.
• Genauigkeit: Durch die Berücksichtigung einer größeren Bandbreite an Daten kann KI genauere Risikovorhersagen treffen, was zu einer faireren Preisgestaltung und einem besseren Risikomanagement führt.
• Konsistenz: KI stellt sicher, dass der Underwriting-Prozess konsistent und frei von menschlicher Voreingenommenheit oder Fehlern ist.

Beispiel

KI im Underwriting ist kein Konzept der Zukunft, sondern findet bereits jetzt statt. Mehrere Versicherungsunternehmen nutzen bereits KI, um ihre Risikoprüfungsprozesse zu verbessern. Einige nutzen KI, um Teile des Underwriting-Prozesses zu automatisieren, während andere sie einsetzen, um die Genauigkeit ihrer Risikobewertungen zu verbessern.

Wenn wir über die Zukunft des Versicherungswesens nachdenken, ist es klar, dass maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz eine immer wichtigere Rolle spielen werden. Diese Technologien haben das Potenzial, die Branche von Grund auf zu verändern und zu genaueren Risikobewertungen, individuellerem Versicherungsschutz und effizienteren Abläufen zu führen.

Prädiktive Modellierung

Eine der aufregendsten Anwendungen des maschinellen Lernens in der zukünftigen Versicherungswirtschaft ist die Modellierung von Prognosen. Durch die Analyse großer Datenmengen können Algorithmen des maschinellen Lernens zukünftige Ereignisse, Trends und Verhaltensweisen vorhersagen. Diese Fähigkeit kann es Versicherern ermöglichen, Schadensfälle zu antizipieren, bevor sie eintreten, was zu einem proaktiveren Risikomanagement führt.

Personalisierung

In der Zukunft könnte es mehr Versicherungspolicen geben, die auf die spezifischen Bedürfnisse, Verhaltensweisen und das Risikoprofil des Einzelnen zugeschnitten sind. Diese Art der Personalisierung, die durch maschinelles Lernen ermöglicht wird, könnte zu einer faireren Preisgestaltung und einer höheren Kundenzufriedenheit führen.

Automatisierung

Da maschinelle Lernalgorithmen immer ausgefeilter werden, könnte die Automatisierung in der Versicherungsbranche zunehmen. Aufgaben wie Schadenbearbeitung, Kundenservice und sogar Underwriting könnten automatisiert werden, was zu effizienteren Abläufen und schnelleren Reaktionszeiten führen würde.

Die Rolle von clickworker bei der Gestaltung zukünftiger Versicherungen

Wie wir gesehen haben, birgt das maschinelle Lernen ein enormes Potenzial für die Versicherungsbranche. Um dieses Potenzial voll auszuschöpfen, sind jedoch hochwertige, vielfältige und genaue Daten erforderlich – und hier kommt clickworker ins Spiel.

Wir bieten eine breite Palette von Datendiensten, die die Effektivität des maschinellen Lernens in der Versicherungsbranche verbessern können. Von der Texterstellung und -kategorisierung bis hin zu KI-Trainingsdaten kann clickworker Versicherern dabei helfen, sicherzustellen, dass ihre Algorithmen für maschinelles Lernen auf den bestmöglichen Daten basieren.

• KI-Trainingsdaten: Wir bieten eine breite Palette von KI-Trainingsdaten an, die Versicherer bei verschiedenen Anwendungen des maschinellen Lernens unterstützen, von der Risikobewertung bis zur
• Datenerfassung und -beschriftung: clickworker kann Daten erfassen und beschriften, um sicherzustellen, dass die Modelle für maschinelles Lernen über die vielfältigen und qualitativ hochwertigen Daten verfügen, die sie benötigen.
• Texterstellung: Unsere Gruppe von fachkundigen Mitarbeitern kann unterschiedliche Textinhalte generieren und dabei helfen, maschinelle Lernmodelle zu trainieren und zu verbessern, die in der Lage sind, Textdaten zu verarbeiten, beispielsweise für Chatbots.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Zukunft des Versicherungswesens unbestreitbar mit maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz verwoben ist. Diese Technologien haben das Potenzial, die Branche zu transformieren und zu genaueren Risikobewertungen, personalisierterem Versicherungsschutz und effizienteren Abläufen zu führen. Um dieses Potenzial voll ausschöpfen zu können, benötigen die Versicherer jedoch hochwertige, vielfältige und genaue Daten. Genau hier kommt clickworker ins Spiel. Wir bieten eine breite Palette von Datendiensten an, die die Effektivität des maschinellen Lernens im Versicherungswesen verbessern können. Von der Texterstellung und – kategorisierung bis hin zu KI-Trainingsdaten – clickworker sorgt dafür, dass Ihre Algorithmen für maschinelles Lernen auf die bestmöglichen Daten zurückgreifen können. Sind Sie bereit für die Zukunft der Versicherung? Nehmen Sie noch heute Kontakt mit clickworker auf.