Die Mehrheit der Versicherungsexperten sagt eine verbesserte Risikoeinschätzung durch KI voraus
Eine Studie aus dem World Property and Casualty Insurance Report 2024 von Capgemini deutet auf eine bedeutende Entwicklung im Versicherungssektor hin, insbesondere in Bezug auf den Risikobewertungsprozess. Die Branche steht vor einem transformierenden Wandel, da 62% ihrer Führungskräfte davon ausgehen, dass künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) die Qualität der Risikobewertung verbessern und Betrug eindämmen werden.
Experten sind zuversichtlich bei der Vorhersageanalyse
Mit einer neuen Abhängigkeit von Technologie verlassen sich mittlerweile 43% der Risikobewerter auf automatisierte Empfehlungen von Vorhersageanalysetools, einem Trend, der trotz Bedenken hinsichtlich Komplexität und Datenintegrität zunimmt. Diese Tools gestalten die Landschaft um, um eine datengesteuerte Entscheidungsfindung voranzutreiben.
Versicherungsunternehmen beeinträchtigt durch organisatorische Einschränkungen
Der Bericht betont eine kritische Bedenken: Nur ein geringes 8% der Sach- und Unfallversicherer gelten als Branchenführer, die ihre Konkurrenten regelmäßig übertreffen. Diese Elitegruppe setzt KI und Automatisierung ein, um akkurate Risikobewertungen und Entscheidungsfindung zu erzielen, was die Zusammenarbeit und die Transparenz für Kunden verbessert.
Umgang mit Branchenschwankungen durch technologische Innovationen
Da die Inflation auf Versicherungsnehmer drückt, steigt die Nachfrage nach erschwinglichen, simplen und transparenten Versicherungsprodukten. Viele Versicherer modernisieren ihre Kernsysteme und Risikobewertungstools, wobei Branchenexperten die Notwendigkeit betonen, sich an sich verändernde Risiken und Kundenverhalten anzupassen.
Zuversicht der Risikobewerter entscheidend für die Nutzung der Vorteile von KI
Obwohl KI/ML klare Vorteile bei der Verbesserung der Risikobewertung und der Bekämpfung von Betrug bieten, liegen die Bedenken der Risikobewerter in der überwältigenden Komplexität und den Bedenken zur Datenintegrität dieser Technologien. Eine frühzeitige Einbindung der Risikobewerter bei der Übernahme von KI/ML-Modellen und die Sicherstellung von Transparenz sind entscheidend, um Widerstände zu überwinden.
Erkenntnisse Datengetriebene Prozesse: Die Zukunft der optimierten Risikobewertung
Die überwältigende Mehrheit der Branchenführer ist sich einig, dass Vorhersagemodelle die Zukunft der Risikobewertung darstellen, doch nur wenige Unternehmen besitzen die erforderlichen Fähigkeiten. Der Übergang zu datengesteuerten Erkenntnissen beginnt mit einem sicheren Datensystem, das die Bedenken der Kunden hinsichtlich des Datenschutzes mit den Vorteilen von Transparenz und Rabatten ausgleicht.
In dem Wettlauf um die Nutzung aufkommender Technologien wie Drohnenbildern und Echtzeitdaten von vernetzten Geräten sehen sich Versicherer einer Hürde gegenüber; nur ein Bruchteil kann diese Daten effektiv analysieren. Der Mangel an Datenverfügbarkeit und -qualität beeinträchtigt das Kerngeschäft, was zu unvollständigen Risikobewertungen und Preisfehlern führt, die die Solvenz gefährden.
Schlüsselfragen und Antworten:
Welche Vorteile bietet KI in der Versicherungsbranche?
KI kann die Genauigkeit der Risikobewertung verbessern, indem sie riesige Datenmengen schneller als ein Mensch analysiert. Dies kann zu präziseren Risikobewertungen führen und bessere Preis- und Risikobewertungsentscheidungen ermöglichen. KI kann auch die Erkennung betrügerischer Ansprüche verbessern, indem sie Muster identifiziert, die auf betrügerische Aktivitäten hinweisen könnten.
Was sind die Hauptprobleme im Zusammenhang mit der Verwendung von KI in der Versicherung?
Eines der Hauptprobleme ist die Datenintegrität und die Komplexität von KI-Systemen, die für Risikobewerter überwältigend sein können. Darüber hinaus besteht die Sorge um den Datenschutz, da Kunden möglicherweise zögerlich sind, persönliche Informationen weiterzugeben. Unternehmen benötigen auch eine robuste Dateninfrastruktur für eine effektive Analyse. Die Gewährleistung, dass die KI-Systeme vorhandene Vorurteile nicht verstärken und den geltenden gesetzlichen Anforderungen entsprechen, sind weitere Herausforderungen.
Gibt es Kontroversen bezüglich KI in der Versicherungsbranche?
Ja, die Verwendung von KI in der Versicherung ist mit Kontroversen verbunden, einschließlich Bedenken über den Verlust von Arbeitsplätzen, da KI potenziell Aufgaben automatisieren könnte, die traditionell von Menschen ausgeführt werden. Es können auch ethische Fragen im Zusammenhang mit der Datenverwendung, dem Datenschutz der Kunden und den möglichen Vorurteilen innerhalb von KI-Algorithmen auftreten, die bestimmte Gruppen von Versicherungsnehmern benachteiligen könnten.
Vorteile:
– Verbesserte Genauigkeit bei der Risikobewertung und Betrugserkennung
– Schnellere Verarbeitungs- und Reaktionszeiten
– Potenzial für Kosteneinsparungen für Versicherer und Versicherungsnehmer
– Personalisierte Versicherungsprodukte und Preise
Nachteile:
– Zunehmende Komplexität und der Bedarf an spezialisierten Fähigkeiten
– Risiken im Zusammenhang mit Datenschutz und Datenmissbrauch
– Möglichkeit eines Arbeitsplatzverlusts in der Branche
– Risiko der Verstärkung von Vorurteilen und unfairer Praktiken bei mangelnder sorgfältiger Überwachung
Vorgeschlagene verwandte Links:
– Capgemini
– Für das Neueste in AI-Technologien finden Interessierte entsprechende technische Unternehmensseiten, die sich auf KI spezialisieren, oder Organisationen, die Informationen zu KI-Ethik und -Vorschriften anbieten.
Wesentliche Herausforderungen:
Die Anpassungsfähigkeit von Versicherungsunternehmen, KI und Datenanalytik in ihre Prozesse zu integrieren, ist eine fortlaufende Herausforderung. Es erfordert erhebliche Investitionen in Technologie und die Gewinnung von Talenten mit spezialisierten Fähigkeiten in KI, Datenwissenschaft und Cybersicherheit, um sensible Informationen zu schützen. Unternehmen müssen den Spagat zwischen der Nutzung privater Kundendaten für Erkenntnisse und dem Aufrechterhalten des Vertrauens durch Datenschutzvorkehrungen meistern. Darüber hinaus ist es notwendig sicherzustellen, dass die eingesetzten KI-Modelle transparent, fair und keine Diskriminierung unabsichtlich benachteiligter Gruppen sind.
Die Notwendigkeit einer soliden Datenbasis ist von großer Bedeutung, aber Probleme mit der Datenqualität und -verfügbarkeit können die optimale Nutzung von KI in der Risikobewertung und Betrugserkennung behindern. Darüber hinaus ist der Aspekt des Change Managements entscheidend, da Mitarbeiter, insbesondere Risikobewerter, geschult und von den Vorteilen von KI überzeugt werden müssen, um seine Anwendung im Sektor zu maximieren.
Schließlich ist die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften eine wesentliche Überlegung. Die Versicherungsbranche unterliegt strengen Vorschriften, und jede Anwendung von KI muss den bestehenden Gesetzen und Vorschriften entsprechen, die von einer Gerichtsbarkeit zur anderen erheblich variieren können. Da KI weiterhin fortschreitet, wird es eine fortlaufende Herausforderung sein, mit regulatorischen Änderungen Schritt zu halten.