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Mit der Digitalen Rentenübersicht stellt der Gesetzgeber erstmalig für Bürgerinnen und Bürger ein Verfahren bereit, um einen Überblick über den wesentlichen Teil der eigenen Altersvorsorge zu erhalten – übergreifend über die Säulen der gesetzlichen, betrieblichen und privaten Vorsorge (www.rentenuebersicht.de). Die Abfrage kann (wie bei mir) bereits mittels Personalausweises, Steuer-ID und Smartphone erfolgen. Ziel ist eine möglichst vollständige, verständliche und übergreifende Darstellung in digitaler Form.

Seit Dezember 2023 befindet sich das Portal zum Abruf der Daten in der Pilotphase. Gemäß RentÜAV müssen ab dem 01.01.2025 nahezu alle Anbieter von Altersvorsorgeverträgen, Kundenansprüche bei Anfrage ad-hoc zur Verfügung stellen und die aktuellen Kundeninformationen im pdf-Format mit dazu konsistenten Daten übermitteln.

Obwohl sich die Digitale Rentenübersicht noch in der Pilotphase befindet, ist bereits jetzt ein großes Interesse in der Bevölkerung zu spüren. Schon vor der verpflichtenden Anbindung am 01.01.2025 haben sich (Stand 18.07.2024) etwa 175 Tsd. Nutzer registriert, die über 2 Mio. Anfragen an Vorsorgeeinrichtungen gestellt haben. Bislang sind etwa 300 Organisationen angebunden (Quelle: ZfDR).

Da die gelieferten Daten nur schwer vom Kunden interpretierbar sind, wird Beratung erforderlicher denn je. Daraus ergibt sich eine hohe Relevanz für Vertriebe und Altersvorsorgeberatungen, sich frühzeitig mit dem Thema „Digitale Rentenübersicht“ auseinanderzusetzen: Denn die Digitalisierung schafft neue Möglichkeiten, den Beratungsprozess zu optimieren und die Bedürfnisse des Kunden weiter in den Fokus zu rücken.

Wenn Ihr mehr dazu erfahren wollt, freuen sich Andreas Seidel und Marina Metzger auf eure Fragen.

Viele PKVen sehen das große Potential der Telematik-Infrastruktur (TI) und haben mit der Umsetzung von E-Rezept, ePA und co. begonnen. Einen belastbaren Business Case für diese Investition zu rechnen, fällt aber den meisten schwer. Dennoch – der Zeitpunkt wird kommen, an dem ein Vorstand (?) fragen wird: Wie viele Kunden nutzen denn jetzt E-Rezept, ePA, E-Rechnung und co? Und was hat uns und unseren Kunden das Ganze gebracht? 

Um die Chancen der Telematik-Infrastruktur (TI) auszuschöpfen, sind natürlich eine ausgereifte technische Anbindung und die Fähigkeit erforderlich, strukturierte Daten wirtschaftlich zu nutzen. 

Entscheidend wird jedoch sein, eine große Anzahl von Versicherten zu aktiven Nutzern der TI-Anwendungen zu machen. Denn nur dann wird sich die Investition rechnen. 

Nutzerzentriertes Design 

Das Erzeugen einer höheren Nutzung durch die Versicherten sollte daher das zentrale Design- und Entscheidungskriterium bei der Entwicklung des eHealth-Angebots sein. Durch die Visualisierung der Health Journeys und die stetige Befragung der Versicherten können deren Bedürfnisse identifiziert werden. Die relevanten Aspekte für die Gewinnung der Versicherten können so in jeder Phase von Entwicklung, Implementierung und Betrieb identifiziert, priorisiert und berücksichtigt werden. Der Bedarf der Nutzer ist dabei zunächst höher zu priorisieren als der des Versicherers. 

Relevanz und Mehrwert 

Digitale Anwendungen müssen häufig auftretende Use Cases abbilden und relevant für die Nutzergruppen sein. Beispielsweise können E-Rezepte, E-Rechnungen und Anwendungen, die den Zugriff auf Gesundheitsinformationen erleichtern (ePA) oder die Kommunikation mit Leistungserbringern verbessern (TI-Messenger), einen Mehrwert bieten. Sie treten aber auch häufig und über alle Kundengruppen auf. Ein elektronischer Impfpass oder Mutterpass sind zwar auch nützlich und wichtig, würden beispielsweise aber seltener Anwendung finden. Die PKVen können den Mehrwert weiter erhöhen, indem sie interne Prozesse optimieren und z.B. Leistungen, die über den digitalen Kanal eingereicht werden, schneller oder end-to-end digital bearbeiten. 

Kommunikationsstrategien und Hilfestellungen 

Versicherte müssen wissen, dass ihre PKV nützliche eHealth-Lösungen zur Verfügung stellt. Sie müssen in die Lage versetzt werden, sich in Ruhe zu registrieren und zu initialisieren. In der Praxis oder Apotheke müssen sie sich erinnern und die TI-Anwendungen dann nutzen können. Die Einstiegshürden, die damit verbunden sind, können durch geeignete mehrstufige und kontinuierliche Kommunikationsmaßnahmen überwunden werden. Regelmäßige zielgruppenangepasste Informationen über die Vorteile und Nutzungsmöglichkeiten der TI, einfache Anleitungen und Unterstützung bei der Nutzung der Anwendungen sind daher unerlässlich. 

Übertreffen der Erwartungen 

Ein Wow-Effekt kann durch das Übertreffen der Erwartungen erzielt werden. Dies kann z.B. durch das Vorbefüllen der ePA mit relevanten Informationen aus der Gesundheitshistorie und eine hohe Benutzerfreundlichkeit des Gesamtangebots erreicht werden. Solche Maßnahmen steigern nicht nur die Zufriedenheit der Nutzer, sondern auch deren Neugierde und Bereitschaft, die TI-Anwendungen regelmäßig zu nutzen und weiterzuempfehlen. 

Fazit 

Die erfolgreiche Ausrichtung des TI-Angebots am Nutzerbedarf erfordert eine tiefgehende Analyse und ein Verständnis der Bedürfnisse der Versicherten. Durch Relevanz, Mehrwert und eine starke Wahrnehmung der TI-Anwendungen kann die PKV nicht nur die Akzeptanz und Nutzung steigern, sondern auch langfristig die Gesundheit und Zufriedenheit ihrer Versicherten verbessern. Digitale Geschäftsvorfälle ermöglichen es den PKVen, Prozesse effizienter zu gestalten und durch gezieltere Angebote Leistungsausgaben zu verringern.  

Gelingt es der PKV, eine relevante Anzahl der Versicherten zu aktiven Nutzern der TI-Anwendungen zu machen, kann sich das Unternehmen bedeutend vom Wettbewerb abheben. 

Gerne vertiefen wir das Thema mit Ihnen im persönlichen Gespräch mit unserer Expertin Simone Edelmeier. 

Die Anbindung an die Telematik-Infrastruktur (TI) im Gesundheitswesen hat das Potential, den Privaten Krankenversicherern (PKV) erhebliche wirtschaftliche Vorteile zu bieten, die über die bloße Erfüllung gesetzlicher Vorgaben hinausgehen.  

Effizienzsteigerung und Automatisierung des transaktionsstärksten Prozesses 

Die TI wird die end-to-end-Digitalisierung und Dunkelverarbeitung des transaktionsstärksten operativen Prozesses in der Krankenversicherung – der Leistungsabrechnung – ermöglichen. Durch E-Rezepte und bald auch E-Rechnungen können Dokumente und Informationen digital strukturiert übermittelt werden. Scannen und manuelles Nacherfassen entfallen, Fehlerquellen werden minimiert. Der digitale Datenaustausch beschleunigt die Bearbeitung von Anfragen zu Leistungen oder Kostenerstattungen, was zu einer schnelleren Abwicklung und Senkung der Verwaltungskosten führt. Ein sicherer Rückkanal zum Kunden, wie ein digitales Postfach oder der TI-Messenger, schließt den digitalen Kreislauf zwischen Kunden, Versicherern und Leistungserbringern. 

Vorteile für Versicherte 

Versicherte profitieren von einem schnellen Zugriff auf ihre Gesundheitsdaten über die elektronische Patientenakte (ePA), Online-Portale oder Apps. Dies erhöht die Transparenz und Kontrolle über ihre Gesundheitsinformationen. Die digitale Verfügbarkeit von Gesundheitsdaten kann unnötige Doppeluntersuchungen und gefährliche Wechselwirkungen bei der Medikation vermeiden. PKVen können ihren Kunden individuelle Beratungen und gezielte Gesundheitsangebote machen, was die Kundenzufriedenheit und -bindung stärkt. 

Wettbewerbsvorteile und Innovation 

Frühe Investitionen in TI-Technologie und die Bereitstellung der TI-Anwendungen festigen die Rolle der PKVen als Vorreiter im Gesundheitswesen – und helfen, mit dem digitalen Niveau der gesetzlichen Krankenversicherung (GKV) mitzuhalten. Dies verbessert das Image und zieht neue Kunden an, die Wert auf moderne, effiziente Gesundheitsdienstleistungen legen. Zielgerichtete digitale Gesundheitsservices runden das eHealth-Angebot ab und verschaffen einen Wettbewerbsvorteil. 

Datengetriebene Gesundheitslösungen 

Die TI-Daten und -Infrastruktur bieten die Grundlage für die Entwicklung neuer, datengetriebener Gesundheitsprodukte und -dienste. PKVen können effektiver mit Krankenhäusern, Ärzten und anderen Dienstleistern zusammenarbeiten, um integrierte Gesundheitslösungen zu schaffen, die sowohl präventive als auch reaktive Gesundheitsmaßnahmen umfassen. 

Alles Zukunftsmusik? Es sind noch einige Fragestellungen zu lösen bis zur Erreichung dieses oder eines ähnlichen Zielbilds, aber die Weichen sind gestellt. Die Anbindung an die Telematik-Infrastruktur für PKVen ist mehr als der Vorweggriff einer gesetzlichen Verpflichtung. So ist sie vielmehr ein Investment in die Steigerung der eigenen Wirtschaftlichkeit und der Differenzierung im Markt. 

Gerne vertiefen wir das Thema und Wege zu diesem Zielbild mit Ihnen im persönlichen Gespräch mit unserer Expertin Simone Edelmeier. 

Die Einführung generativer Künstlicher Intelligenz (GenAI) in der Versicherungsbranche bietet großes Potenzial, stellt Unternehmen jedoch auch vor Herausforderungen. In diesem Beitrag wird ein praktisches Vorgehen beschrieben, das auf unserem AAA-GenAI-Framework basiert und Unternehmen hilft, diese Technologie effektiv zu nutzen.

Schritt 1: Herausforderungen und Ziele definieren

Verständnis der Herausforderungen

Bevor mit der Implementierung von GenAI begonnen wird, ist es entscheidend, die spezifischen Herausforderungen zu verstehen, die in Ihrem Unternehmen bestehen. Dies könnte sich auf alles von der Datenintegration bis zur Schulung der Mitarbeiter erstrecken. Eine gründliche Analyse der bestehenden Prozesse und Engpässe hilft dabei, die relevanten Bereiche für den Einsatz von GenAI zu identifizieren.

Zielsetzung

Klären Sie, was Sie durch den Einsatz von GenAI erreichen möchten. Ziele könnten die Steigerung der Effizienz, Verbesserung der Kundeninteraktion oder Automatisierung spezifischer Prozesse sein. Eine klare Zielsetzung ermöglicht es, den Erfolg der GenAI-Implementierung zu messen und sicherzustellen, dass die Erwartungen realistisch und erreichbar sind.

Schritt 2: Status quo erfassen

Überblick verschaffen

Machen Sie sich ein Bild von den aktuellen betrieblichen, technologischen und organisatorischen Gegebenheiten in Ihrem Unternehmen. Verstehen Sie, wie GenAI in die bestehende Infrastruktur integriert werden kann und welche Anpassungen notwendig sind. Ein umfassendes Verständnis des Status quo erleichtert die Planung der nächsten Schritte und identifiziert potenzielle Hindernisse frühzeitig.

Schritt 3: Strategische Use Case Definition

Auswahl der Anbieter

Entscheiden Sie, ob Sie mit einem oder mehreren Anbietern zusammenarbeiten möchten. Jede Option hat ihre Vor- und Nachteile – die Zusammenarbeit mit einem einzigen Anbieter kann Integration und Support vereinfachen, während mehrere Anbieter spezialisierte Lösungen und Flexibilität bieten. Eine sorgfältige Auswahl der Anbieter ist entscheidend für den langfristigen Erfolg der GenAI-Implementierung.

Entwicklung von Use Cases

Entwickeln Sie Use Cases, die speziell auf die Bedürfnisse und Herausforderungen Ihres Unternehmens zugeschnitten sind. Nutzen Sie etablierte Kreativmethoden, um innovative und effektive Anwendungen zu finden, die den größten Nutzen bringen. Beispielsweise könnten Use Cases die Automatisierung von Schadensabwicklungen, personalisierte Kundenansprache oder die Verbesserung von Risikobewertungen umfassen.

Schritt 4: Erstellen einer Roadmap

Priorisierung und Planung

Nachdem die Use Cases definiert sind, priorisieren Sie diese basierend auf ihrem potenziellen Wertbeitrag und ihrer Machbarkeit. Daraus erstellen Sie eine Roadmap, die als Leitfaden für zukünftige Projekte dient und sicherstellt, dass die Implementierung schrittweise und systematisch erfolgt. Eine gut durchdachte Roadmap hilft dabei, Ressourcen effizient zu nutzen und die Fortschritte kontinuierlich zu überwachen.

Fazit

Die Einführung von GenAI in Versicherungsunternehmen erfordert eine sorgfältige Planung und strategische Überlegungen. Durch das Befolgen unseres Frameworks können Sie nicht nur Herausforderungen effektiv begegnen, sondern auch sicherstellen, dass Ihre Investitionen in GenAI maximale Vorteile bringen. Eine strukturierte Herangehensweise an die Implementierung von GenAI kann den Wandel in Ihrem Unternehmen nachhaltig gestalten und langfristige Erfolge sichern.

Gerne vertiefen wir das Thema mit Ihnen im persönlichen Gespräch mit unserem Experten Alexander Nickel.

In der Versicherungsbranche, wie in vielen anderen Branchen auch, wirft die Einführung von Künstlicher Intelligenz (KI) Fragen bezüglich des Arbeitsplatzes und der Mitarbeiterzufriedenheit auf. Wie kann KI so implementiert werden, dass sie Mitarbeiter unterstützt und nicht ersetzt? In diesem Beitrag wird die Rolle der KI als Unterstützungswerkzeug betrachtet und auf einige der Herausforderungen eingegangen, die bei der Einführung auftreten können.

KI als Unterstützer, nicht als Ersatz

Erhöhung der Mitarbeiterzufriedenheit

Durch den Einsatz von KI zur Übernahme repetitiver und zeitaufwendiger Aufgaben können Mitarbeiter sich anspruchsvolleren, kreativeren Tätigkeiten widmen. Dies kann nicht nur die Arbeitszufriedenheit erhöhen, sondern auch die Servicequalität verbessern, was direkt zu höherer Kundenzufriedenheit führt. Beispielsweise könnten Routineaufgaben wie Datenverarbeitung und Schadensabwicklung durch KI-Systeme automatisiert werden, wodurch den Mitarbeitern mehr Zeit für komplexe Kundenanfragen und strategische Aufgaben bleibt.

Wissenserhalt bei altersbedingtem Ausscheiden

Viele Unternehmen stehen vor der Herausforderung, dass langjähriges Wissen durch das Ausscheiden älterer Mitarbeiter verloren geht. KI kann hier unterstützen, indem sie Wissen katalogisiert und zugänglich macht. Durch maschinelles Lernen kann KI dieses Wissen kontinuierlich erweitern und aktualisieren, wodurch der Know-how-Transfer innerhalb des Unternehmens gesichert wird. Diese Funktion ist besonders nützlich für die Ausbildung neuer Mitarbeiter und zur Aufrechterhaltung eines hohen Servicelevels.

Anfängliche Herausforderungen und Lösungsansätze

AI Fatigue – Überforderung durch neue Technologien

Die Einführung von KI kann zu Beginn Überforderung bei Mitarbeitern auslösen, bekannt als AI Fatigue. Dies äußert sich durch Skepsis oder Ablehnung gegenüber der neuen Technologie, oft aus Angst vor Überwachung oder Jobverlust. Mitarbeiter könnten befürchten, dass ihre Arbeit durch Maschinen ersetzt wird, was zu Unsicherheit und Widerstand führen kann.

Schulung und Aufklärung

Um AI Fatigue zu begegnen, ist es entscheidend, dass Unternehmen in umfassende Schulungs- und Aufklärungsprogramme investieren. Mitarbeiter müssen verstehen, wie KI funktioniert, wie sie ihre Arbeit erleichtern kann und dass sie als Unterstützung und nicht als Ersatz gedacht ist. Workshops, Seminare und kontinuierliche Weiterbildung können dazu beitragen, das Vertrauen der Mitarbeiter in die Technologie zu stärken.

Partizipative Implementierung

Ein weiterer Ansatz zur Überwindung von Anfangsschwierigkeiten ist die partizipative Implementierung von KI-Lösungen. Indem Mitarbeiter in den Implementierungsprozess einbezogen werden, können sie ihre Bedenken äußern und Vorschläge einbringen, wie KI am besten in ihren Arbeitsalltag integriert werden kann. Diese Mitbestimmung fördert das Gefühl der Kontrolle und Akzeptanz und trägt zur erfolgreichen Einführung der Technologie bei.

Fazit

KI bietet enorme Chancen für Versicherungsunternehmen, sowohl in Bezug auf Effizienzsteigerung als auch Mitarbeiterzufriedenheit. Wichtig ist, dass die Einführung von KI sorgfältig geplant und mit einer klaren Kommunikation und Schulung der Mitarbeiter begleitet wird, um das volle Potenzial dieser Technologie auszuschöpfen und gleichzeitig das Vertrauen und die Akzeptanz der Mitarbeiter zu gewinnen.

Im nächsten Beitrag werden weitere Aspekte der generative KI-Integration in Versicherungsunternehmen beleuchtet.

Gerne vertiefen wir das Thema mit Ihnen im persönlichen Gespräch mit unserem Experten Alexander Nickel.

Die Versicherungsbranche steht vor vielen Herausforderungen, von der Risikobewertung bis zum Kundenmanagement. Künstliche Intelligenz (KI) bietet innovative Lösungen, um diese Herausforderungen effektiv zu meistern. In diesem Beitrag wird beleuchtet, wie KI als praktisches Werkzeug in verschiedenen Bereichen eines Versicherungsunternehmens eingesetzt werden kann.

Unterstützung im Kundenservice

Derzeit werden Voicebots zur Anliegenerkennung, Authentifizierung und zum Routing genutzt. Im nächsten Schritt kann KI als erster Ansprechpartner für Kundenanfragen dienen, indem sie standardisierte Anfragen automatisch bearbeitet und nur komplexere Fälle an menschliche Mitarbeiter weiterleitet. Dies beschleunigt den Serviceprozess und entlastet die Mitarbeiter.

Effizienzsteigerung in der Schadensabwicklung

Durch die Automatisierung der Datenerfassung und -verarbeitung können KI-Systeme die Schadensabwicklungszeiten deutlich verkürzen. KI kann relevante Informationen aus Dokumenten extrahieren, diese klassifizieren und vorläufige Entscheidungen treffen, was den Prozess beschleunigt.

Zentralisierung von Fachwissen

In großen Versicherungsunternehmen ist das Wissen oft auf verschiedene Abteilungen verteilt. KI kann helfen, dieses Wissen zu zentralisieren und zugänglich zu machen. Durch den Einsatz von KI-basierten Wissensmanagement-Systemen können Mitarbeiter schnell auf relevante Informationen zugreifen, unabhängig davon, in welchem Teil des Unternehmens das Wissen ursprünglich gespeichert war.

Automatische Aktualisierung und Lernen

KI-Systeme können kontinuierlich aus neuen Daten lernen und ihr Wissen eigenständig aktualisieren. Dadurch wird sichergestellt, dass die Informationen stets auf dem neuesten Stand sind, was insbesondere in Zeiten der digitalen Transformation in der Versicherungswirtschaft von Vorteil ist.

Schnelle Umsetzbarkeit und echter Nutzen: Pilotprojekte als Startpunkt

Um den Nutzen von KI schnell zu realisieren, können Versicherungsunternehmen mit Pilotprojekten beginnen. Solche Initiativen erfordern minimale Investitionen und können auf spezifische Prozesse oder Produkte ausgerichtet sein, um den direkten Einfluss der KI-Technologie zu messen.

Durch die Analyse der Ergebnisse von Pilotprojekten können Unternehmen besser verstehen, welche KI-Anwendungen den größten Nutzen bringen und wie sie skaliert werden können, um den gesamten Betrieb zu verbessern.

Zusammenfassung

KI bietet Versicherungsunternehmen die Möglichkeit, sowohl ihre Effizienz zu steigern als auch ein besseres Kundenerlebnis zu bieten. Indem KI zunächst als Assistent genutzt wird, können Unternehmen ihre Kapazitäten schrittweise erweitern und die Technologie tiefgreifender integrieren.

Im nächsten Beitrag wird überlegt, wie man die Akzeptanz von KI im gesamten Unternehmen fördert und welche Schulungsmaßnahmen erforderlich sind, um das volle Potenzial von KI auszuschöpfen.

Die Einführung von Künstlicher Intelligenz (KI) in bestehende Unternehmenssysteme ist ein entscheidender Schritt zur Digitalisierung und Effizienzsteigerung. Doch wie gelingt die Integration von moderner KI-Technologie mit traditionellen Host-Systemen? In diesem Beitrag gehen wir auf die wichtigsten Aspekte ein.

Zusammenführung alter und neuer Technologien

Viele Unternehmen arbeiten mit älteren Systemen, die nicht unmittelbar für den Einsatz von KI ausgelegt sind. Die Herausforderung liegt darin, diese alten Systeme so anzupassen, dass sie mit modernen KI-Anwendungen kompatibel sind. Dies kann durch die Entwicklung von Schnittstellen (APIs) geschehen, die eine Brücke zwischen dem Alten und dem Neuen bilden.

Schaffung einer KI-Schicht

Um KI effektiv zu nutzen, empfiehlt es sich, eine zusätzliche Schicht in die bestehende IT-Infrastruktur einzuführen. Diese KI-Schicht fungiert als Vermittler, der die Datenverarbeitung optimiert und die Funktionalitäten der bestehenden Systeme erweitert. So kann KI zur Automatisierung von Prozessen beitragen, ohne dass eine sofortige vollständige Überholung der bestehenden Systeme notwendig ist. Beispielsweise könnte aus einem Host-Schadensystem auf einen Service der KI-Betrugserkennung zugegriffen werden.

Evaluierung der bestehenden Kapazitäten

Bevor neue KI-Lösungen implementiert werden, ist es wichtig zu verstehen, welche Ressourcen bereits im Unternehmen vorhanden sind, einschließlich des Wissens der Mitarbeiter über KI und der technischen Ausstattung. Eine gründliche Bestandsaufnahme hilft dabei, den Bedarf an zusätzlichen Schulungen oder Ausrüstungen zu ermitteln, da sowohl die Integration einer bestehenden KI-Lösung als auch die Eigen- oder Weiterentwicklung entsprechende Ressourcen erfordern.

Nächste Schritte

Die Integration von KI in bestehende Systeme ist komplex, bietet aber auch enorme Potenziale zur Steigerung der Effizienz und Innovation. Unternehmen, die diesen Schritt wagen, können signifikante Vorteile in der agilen Anpassung an neue Marktanforderungen und in der Verbesserung der Kundenerfahrung erzielen.

In den kommenden Beiträgen wird es darum gehen, wie spezifische KI-Technologien ausgewählt und implementiert werden können, um maximale Synergien im Unternehmen zu erzielen.

Gerne vertiefen wir das Thema mit Ihnen im persönlichen Gespräch mit unserem Experten Alexander Nickel. 

In der heutigen schnelllebigen digitalen Landschaft erkennen immer mehr Unternehmen die transformative Kraft der generativen Künstlichen Intelligenz (KI). Doch der erfolgreiche Einsatz dieser Technologie beginnt mit einer durchdachten Strategie. In dieser Artikelserie wird Schritt für Schritt aufgezeigt, wie eine solide KI-Strategie entwickelt und implementiert werden kann.

Die Grundlage für eine KI-Strategie legen

Strukturiertes Vorgehen

Der erste Schritt ist das Entwickeln eines strukturierten Plans. Statt impulsiv zu handeln, sollten Unternehmen ihre Ziele klar definieren und einen Rahmen schaffen, der es ermöglicht, diese Ziele zu erreichen. Fragen wie „Was möchten wir mit KI erreichen?“ und „Wo im Unternehmen kann KI den größten Nutzen bringen?“ sind essenziell. Eine klar definierte Vision und messbare Ziele helfen dabei, den Fokus zu behalten und Ressourcen effizient einzusetzen.

Single- oder Multi-Vendor-Ansatz

Die Wahl zwischen einem oder mehreren KI-Anbietern ist eine richtungsweisende Entscheidung, da die Zusammenarbeit mit nur einem Anbieter (Single-Vendor) die Integration vereinfachen und die Koordination verbessern kann, während mehrere Anbieter (Multi-Vendor) möglicherweise innovative Lösungen und Spezialisierung bieten, was es erfordert, die Vor- und Nachteile sorgfältig abzuwägen. Ein Single-Vendor-Ansatz kann beispielsweise zu weniger Kompatibilitätsproblemen führen, während ein Multi-Vendor-Ansatz eine breitere Palette von Technologien und innovativen Ansätzen bieten kann.

Schrittweise Implementierung

Eine unternehmensweite Implementierung von KI kann komplex und risikoreich sein. Ein schrittweiser Ansatz, bei dem einzelne Abteilungen oder Geschäftsbereiche spezifische KI-Lösungen einführen, kann effektiver sein. Dies ermöglicht es, Erfahrungen zu sammeln und die Technologie schrittweise zu integrieren. Beispielsweise könnte die Marketingabteilung KI nutzen, um personalisierte Kundenansprachen zu erstellen, während das Servicecenter von einem KI-Copiloten profitieren könnte.

Ausblick: Integration und Auswahl von KI-Systemen

Im nächsten Beitrag geht es um verschiedene KI-Systeme und ihre Integrationsfähigkeit in bestehende Unternehmensstrukturen. Es wird diskutiert, wie Unternehmen die richtige Technologie für Ihre spezifischen Bedürfnisse auswählen und wie diese nahtlos in Ihre Geschäftsprozesse einbinden können.

Gerne vertiefen wir das Thema mit Ihnen im persönlichen Gespräch mit unserem Experten Alexander Nickel. 

Künstliche Intelligenz (KI) ist als Teilgebiet der Informatik schon lange in aller Munde. Man unterscheidet hierbei zwischen schwacher und starker KI: Die schwache (oder auch methodische) KI zielt auf die Lösung eines konkreten Problems ab, während die starke (oder auch allgemeine) KI ein theoretisches Konzept ist, welches dahin strebt, intelligente Maschinen zu erzeugen, die dem menschlichen Verstand gleichen.

Eine schwache KI kann durch sogenanntes Maschinelles Lernen (ML) erzeugt werden, d. h. der (statistische) Algorithmus lernt durch Wiederholung selbstständig eine Aufgabe zu erfüllen, ohne dass das Verhalten des Algorithmus explizit programmiert wird. Dies wird auch als „Statistisches Lernen“ bezeichnet und deren Ansätze gibt es schon mehrere Dekaden. Doch erst durch die wachsende Rechenleistung wurde es dann deutlich später erst umsetzbar.

Die Anwendungen für KI sind sehr vielseitig, wobei wohl am bekanntesten die Bild-, Sprach- und Texterkennung sind. Doch auch in der Versicherungsbranche könnte KI (über o. g. Anwendungen hinaus) zum Einsatz kommen: z. B. in der Produktentwicklung, beim Kundenservice, in der Schadenabwicklung oder bei der Migration alter Bestände in neue Systeme. Der eine oder andere Versicherer nutzt in Ansätzen bereits ML, was langfristig das Potenzial zu einem Standard hat.

Ein Beispiel hierfür ist das sogenannte Künstliche Neuronales Netz (KNN), was – wie es der Name schon andeutet – der Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachempfunden ist: Darin werden viele künstlich miteinander verbundene Neuronen simuliert, wobei jedes Neuron nach dem EVA-Prinzip (Eingabe, Verarbeitung, Ausgabe) agiert. Das KNN besteht aus mehreren Schichten, wobei jedes Neuron aus einer Schicht mit jedem Neuron aus der nachfolgenden Schicht verbunden ist.

Zur Nutzung von KNN wäre bspw. Python möglich: eine moderne viel genutzte Programmiersprache, die bis hin zur objektorientierten Programmierung sehr mächtig ist. Es mag die Syntax für jemanden, der bspw. aus dem Java-Umfeld herkommt, etwas gewöhnungsbedürftig sein, aber sie ist dennoch leicht verständlich und bietet eine Vielzahl von Bibliotheken und Frameworks u. a. auch für ML.

Bei einigen Versicherern wird Python schon jetzt aktiv genutzt: sei es ein Regressionstestaufbau, die Berechnungen des Nachreservierungsbedarfs oder Bestandshochrechnungen & -prognosen. Der Schritt dabei auch KNN (oder andere vergleichbare Ansätze für ML) zu nutzen, ist dann nicht mehr weit …

Gerne vertiefen wir das Thema mit Ihnen im persönlichen Gespräch mit unserem Experten Stefan Kietzmann. 

In einem früheren Blogartikel haben wir die fortschrittliche sensorbasierte Unfallerkennung in Fahrzeugen vorgestellt. Diese Technologie markiert einen bedeutenden Schritt vorwärts in der Unfallreaktionszeit und -effizienz. Heute erweitern wir dieses Thema um eine innovative Telefonielösung, die direkt in dieses System integriert ist und den Prozess von der Erkennung bis zur Schadenregulierung nahtlos gestaltet.

Wird ein Unfall durch die Sensoren im Fahrzeug erkannt, initiiert das System automatisch einen Anruf zum Fahrzeughalter. Über ein interaktives Sprachmenü kann der Kunde den Unfall bestätigen oder als Fehlalarm melden. Bestätigt der Kunde den Unfall, wird er prioritär in die Warteschlange für einen Sachbearbeiter eingeordnet, der sofort alle relevanten Informationen auf seinem Bildschirm erhält und den Schadenprozess damit effizient bearbeiten kann.

Für den Kunden besteht der offensichtliche Vorteil in der schnellen Reaktionszeit. Durch das Sprachmenü und die verschiedenen Reaktionsmöglichkeiten behält er stets die Kontrolle im Prozess und bekommt zusätzlich bei einem verpassten Anruf eine SMS mit Informationen zur Einordnung. Ein weiterer Pluspunkt ist die emotionale Unterstützung, die durch den sofortigen Kontakt geboten wird. Dies ist in stressigen Unfallsituationen von unschätzbarem Wert, wie die Kunden in der Praxis bestätigten.

Versicherer profitieren von einer deutlich gesteigerten Effizienz in der Schadenbearbeitung. Dank der automatisierten Telefonielösung entfällt für den Sachbearbeiter die Notwendigkeit, nach einem erkannten Unfall manuell Kontakt zum Kunden aufzunehmen. Außerdem werden ihm alle für den Gesprächseinstieg wichtigen Informationen, wie Name, Kfz-Kennzeichen und Unfallort, angezeigt. Zusätzlich zur Filterung von Fehlalarmen durch das Sprachmenü, hilft das System dabei, die Zufriedenheit der Kunden durch zielgerichtete Hilfe zu steigern, was langfristig zur Steigerung der Kundenbindung beiträgt.

Für die optimale Customer Journey sind bei der Implementierung einige Aspekte zu beachten. Eine klare und einfache Gestaltung des Sprachmenüs ist entscheidend, um Verwirrung zu vermeiden. Der Kunde muss sofort verstehen, wieso er einen Anruf erhält und welche Option er im Menü wählen muss. Zudem muss der Sachbearbeiter die vorliegende Situation, einen Echtzeit-Unfall, durch ein entsprechend gestaltetes Pop-Up unmittelbar bewerten können. Darüber hinaus muss das System so ausgelegt sein, dass es ohne direkte Zustimmung des Kunden datenschutzrechtliche Standards einhält. Weiterhin ist es wichtig, dass das System skalierbar und technisch stabil ist, um sich flexibel an steigende Anrufzahlen anpassen zu können, ohne dass die Servicequalität sowie die Verfügbarkeit leiden.

Die vorgestellte Telefonielösung bietet auch außerhalb des unmittelbaren Unfallkontexts Potenzial. Im Bereich der Wohngebäude- und Hausratversicherung könnten ähnliche Systeme bei Feuer- und Einbruchalarmen oder Meldungen von Feuchtigkeitssensoren eingesetzt werden. Darüber hinaus wäre eine Anwendung in der Gesundheitsversicherung denkbar, beispielsweise bei der Erkennung von medizinischen Notfällen durch Smart-Home-Geräte oder Herzfrequenzmesser.

Insgesamt bietet die Integration von automatisierter Telefonie in sensorbasierten Systemen weitreichende Möglichkeiten zur Verbesserung der Kundeninteraktion und Prozesseffizienz in

einer Vielzahl von Versicherungsbereichen. Bei Fragen zu Ihrem konkreten Use Case sprechen Sie Thomas Binder gerne an.