28.10.2024 – Künstliche Intelligenz (KI) verspricht, die Versicherungsbranche zu revolutionieren. Sie spielt nicht nur eine entscheidende Rolle dabei, wie Produkte und Kundeninteraktionen gestaltet, entwickelt und optimiert werden, sondern bietet Versicherern auch neue Werkzeuge und Möglichkeiten, um sich gegen Veränderungen und Störungen in der Branche zu wappnen.
Um besser zu verstehen, wie KI in die Versicherungslandschaft integriert werden kann, testen, optimieren und experimentieren zukunftsorientierte Versicherungsunternehmen intensiv mit KI. Sie entwickeln neue Methoden, um die Risikobewertung zu verbessern, die Kundeninteraktionen zu optimieren, den Schaden- und Underwriting-Prozess zu straffen und die Verwaltung von Policenportfolios zu verbessern.
Herausforderungen der KI-Integration in Geschäftsprozesse
Interessanterweise haben die Ergebnisse der ersten KI-Implementierungen gezeigt, dass das Potenzial der KI real ist. Allerdings liegt die größere Herausforderung nicht in der Technologie selbst, sondern darin, wie wir KI-Lösungen betriebsfähig machen und in die Geschäftsprozesse integrieren.
- Rob van Esch, VP Strategie & Innovation,
Keylane Axon GmbH
Bild: Rob van Esch
Auf den ersten Blick mag ein anwendungsbezogener Ansatz zur Implementierung von KI praktisch erscheinen, da er auf spezifische Bedürfnisse abzielt. Doch dieser Ansatz birgt erhebliche Nachteile, da er zu einer fragmentierten und reaktiven Strategiebereitstellung führt. Lösungen werden isoliert entwickelt und berücksichtigen nicht die übergreifenden Geschäftsanforderungen an Daten- und Prozessintegration.
Ein weiterer Nachteil von anwendungsfallorientierten KI-Implementierungen ist, dass sie oft zu organisatorischen Silos führen, die die Kommunikation und Integration mit anderen Systemen behindern. Anwendungsfallbasierte Implementierungen erhöhen die Komplexität bei der Skalierung von KI-Lösungen im gesamten Unternehmen, was zu erhöhtem Wartungsaufwand und unerwünschten Aufgabendopplungen führt.
Der frameworkbasierte Ansatz: Ein nachhaltiger Weg für Versicherer
Die Entwicklung einer Framework-basierten KI-Strategie ist keine Kleinigkeit und erfordert eine sorgfältige Planung, abteilungsübergreifende Zusammenarbeit und ein langfristiges Engagement bei der Datenverwaltung und Systemintegration. Dieser Ansatz ist zwar eine Investition, bietet jedoch eine zukunftssichere Grundlage, die sowohl aktuelle als auch zukünftige Anwendungsfälle unterstützt, ohne umfangreiche Nacharbeiten zu erfordern. Im Gegensatz zu reaktiven, anwendungsfallbasierten Ansätzen ermöglicht diese Strategie Versicherungsunternehmen, KI im gesamten Unternehmen zu nutzen und so Wachstum, langfristigen Wert und Innovation zu fördern.
Zukunftssicherheit durch Datenqualität und Prozessintegration
Darüber hinaus bietet ein gut strukturiertes KI-Framework wichtige architektonische Vorteile, insbesondere im Hinblick auf die Einhaltung von Vorschriften – ein entscheidender Aspekt angesichts der sich ständig weiterentwickelnden regulatorischen Anforderungen. Angesichts des bevorstehenden EU-KI-Gesetzes sind Unternehmen, die eine frameworkbasierte KI-Strategie verfolgen, besser in der Lage, sich an neue Anforderungen anzupassen, das Risiko der Nichteinhaltung zu verringern und kostspielige Strafen zu vermeiden.
Bei der Entwicklung unserer eigenen KI-Strategie haben wir bei Keylane mehrere Ansätze in Betracht gezogen und uns schließlich für ein frameworkbasiertes Modell innerhalb unserer Axon-Plattform entschieden, um die Einschränkungen reiner Anwendungsfall-Implementierungen zu umgehen. Unsere Strategie basiert auf zwei Grundpfeilern: Datenqualität und Prozessintegrationsfähigkeit. Indem wir uns auf diese Kernelemente konzentrieren, schaffen wir eine nachhaltigere und skalierbare Lösung, die KI nahtlos in wesentliche Versicherungsprozesse integriert. Dieser Ansatz trägt dazu bei, verlässliche Ergebnisse zu erzielen und gleichzeitig die Störung des laufenden Betriebs zu minimieren, was eine effizientere und effektivere KI-Implementierung im gesamten Unternehmen ermöglicht.
Die Implementierung eines vergleichbaren KI-Frameworks, das eine solide Grundlage für eine langfristige Skalierbarkeit bietet, kann auf Altsystemen schwierig und weniger kosteneffizient sein. Diese älteren Systeme verfügen oft nicht über die Flexibilität und Integrationsfähigkeiten, die erforderlich sind, um KI im großen Maßstab zu unterstützen. Dies führt zu höheren Kosten, längeren Fristen und potenziellen Problemen mit der Datenqualität. Diese Hürden erschweren es Unternehmen zunehmend, innovativ zu bleiben und mit den sich weiterentwickelnden Vorschriften in einem hart umkämpften Markt Schritt zu halten.
In einer Branche, die von ständigem Wandel, zunehmendem Wettbewerb und wachsender Komplexität geprägt ist, müssen Versicherer nicht nur innovative Technologien wie KI einsetzen, sondern auch strategische Ansätze entwickeln, um diese Technologien langfristig erfolgreich zu nutzen.
Autor: Rob van Esch, VP Strategie & Innovation, bei Keylane Axon GmbH
