Industrieller Einsatz von KI in der Versicherung – Erfolgsfaktoren und Strategien

KI verspricht, den Versicherungsbetrieb kundenfreundlicher, effizienter und kostengünstiger zu gestalten, doch viele Versicherer kämpfen mit der erfolgreichen Umsetzung. Potenziale bleiben ungenutzt oder Pilotprojekte werden nicht in den Masseneinsatz überführt. Vor welchen Herausforderungen steht die Branche und wie können Unternehmen ihre Vorhaben zum Erfolg führen? In einem Whitepaper von SPS Germany und den Versicherungsforen Leipzig geben Expertinnen und Experten aus den Bereichen Schadenmanagement und Data Science Antworten auf zentrale Fragen.

Datenqualität: Garbage-in-Garbage-out

Trotz vielversprechender Pilotprojekte bleibt die industrielle Nutzung von KI-Anwendungen beispielsweise im Schadenmanagement herausfordernd. Das Marktforschungsunternehmen Gartner schätzt, dass bis Ende 2025 mindestens 30 Prozent der Projekte nach der Konzeptionsphase scheitern. Hauptgründe für dieses hohe Abbruchrisiko sind fehlende Fachkräfte, mangelndes Know-how zur Skalierung von KI-Projekten und hohe Kosten für die erforderliche Qualitätssicherung oder die Anbindung interner IT-Systeme. Laut Simon Moser, Mitbegründer und CEO des InsurTech-Unternehmens Muffintech, scheitern „viele Unternehmen daran, weil sie selbst entwickelte, veraltete Systeme nutzen, die keine API-Schnittstellen haben und somit keine Integration erlauben.“

Ein weiterer Grund ist die Datenqualität. „Es geht nicht nur darum, ausreichend Daten zu haben, sondern vor allem die richtigen Daten“, so Eva Hörster, Leiterin des Data Science Teams der HUK-Coburg. Garbage-in-Garbage-out beschreibt treffend die Problematik, bei der fehlerhafte, unvollständige oder veraltete Daten zu unzuverlässigen Ergebnissen bei der Nutzung von KI führen können.

Effizientes Inputmanagement als strategischer Enabler

Die Herangehensweise der Versicherer an das Datenmanagement variiert. Digitalversicherer setzen auf einfache, aber vollständig digitale Kommunikationswege, um Daten möglichst strukturiert zu erfassen. Allspartenversicherer hingegen bieten ihren Kunden Wahlfreiheit und müssen daher eine Vielzahl unstrukturierter und schlecht lesbarer Inputs verarbeiten. Für beide Strategien gilt: Um die Potenziale von KI voll auszuschöpfen, ist eine solide Datenbasis erforderlich. Wesentlich hierfür ist das Inputmanagement. Es stellt sicher, dass alle für das KI-Modell relevanten Informationen – und das werden immer mehr – korrekt und vollständig erfasst werden.

Zur Sicherstellung einer für die automatisierte Prüfung von Schäden ausreichenden Datenqualität reichen technische Verfahren allein in der Regel nicht aus und sollten durch manuelle Qualitätskontrollen ergänzt werden. Outsourcing bietet hier eine effiziente Lösung, um die Herausforderungen im Datenmanagement zu bewältigen. Externe Dienstleister verfügen über die notwendige Expertise und können standardisierte Tools und Methoden bereitstellen, um die erforderliche Datenqualität sicherzustellen.

Neben dem frühzeitigen Einsatz technischer Innovationen im Inputmanagement können Outsourcing-Dienstleister durch Near- und Offshore-Lösungen für die Qualitätssicherung erhebliche Kosteneinsparungen realisieren und damit die Wirtschaftlichkeit von KI-Projekten entscheidend verbessern. „In vielen Fällen führt das überhaupt erst zu positiven Business Cases für einzelne KI-Projekte“, weiß der Business-Process-Management-Spezialist Christian Ott von SPS. Er hat zahlreiche Projekte für Versicherungen durchgeführt und ist sich sicher, dass die rasante Weiterentwicklung generativer KI-Technologien bald neue Anwendungsfelder wie Hyperpersonalisierung, Echtzeit-Datenanalyse oder prädiktive Modellierung im Schadenmanagement eröffnen wird. „Um von derartigen Anwendungen profitieren zu können, müssen Versicherungsunternehmen jetzt in robustes Datenmanagement und kontinuierliche Qualitätssicherung investieren – zum Beispiel durch die Zusammenarbeit mit externen Dienstleistern wie SPS.“

Das Whitepaper von SPS und den Versicherungsforen Leipzig „Industrieller Einsatz von KI in der Versicherung – Erfolgsfaktoren und Strategien“ kann hier kostenfrei heruntergeladen werden.

Autor
Christian Ott (christian.ott@spsglobal.com) ist Director Global Solution Design Insurance bei SPS. Er ist ausgewiesener Spezialist für die Versicherungswirtschaft, Business Process Management und Nearshoring. Ott hat für verschiedene Unternehmensberatungen gearbeitet und vor seiner Tätigkeit für SPS für die Allianz in Deutschland und Rumänien die Optimierung von Backoffice-Prozessen sowie den Aufbau eines Shared-Service Centers verantwortet.

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