Disruption der P&C Schadenregulierung (laut ChatGPT)

Schaden- und Unfallversicherer haben schon lange erkannt, dass die Schadenbearbeitung für Kunden, Vertreter und Makler ein entscheidender Faktor für die Kundenzufriedenheit und -bindung ist. Eine EY-Studie bestätigte, dass 87 % der Kunden angaben, dass die Effektivität der Schadenbearbeitung ihre Entscheidung beeinflusst, die Versicherung bei demselben Anbieter zu erneuern[1]. Dies ist wichtig, da die Bindung bestehender Kunden wesentlich kosteneffektiver ist als die Gewinnung neuer Kunden.

Obwohl die Versicherungsbranche im Allgemeinen einen eher konservativen Ansatz bei der Einführung von Spitzentechnologien verfolgte, haben sich die Versicherer in den letzten Jahren der Automatisierung zugewandt, die durch fortschrittliche Technologien vorangetrieben wird, um die Effizienz zu steigern und die Erfahrungen der Versicherungsnehmer und Agenten/Makler zu verbessern.

Die wirkliche Umwälzung in der Schadenregulierung hat jedoch in den letzten drei bis vier Jahren durch das Aufkommen von KI und maschinellem Lernen (ML) stattgefunden. Da viele Versicherer Zugang zu großen Datenmengen haben, können KI- und ML-gestützte Algorithmen die Daten der Versicherer analysieren, um prädiktive Preisvorschläge zu machen, banale, nicht wertschöpfende Aufgaben zu automatisieren und die Wahrscheinlichkeit von Naturkatastrophen vorherzusagen, so dass die Versicherer ihre Risiken nach Sparten in bestimmten Regionen anpassen können. Und das ist erst der Anfang.

Für einen noch tieferen Einblick in die Frage, wie KI zur Unterbrechung der Schadenregulierung in der Schadenversicherung beitragen kann, habe ich eine echte Primärquelle konsultiert – keine andere als die am heißesten diskutierten KI-Lösung, ChatGPT! (Die Antworten wurden aus Gründen der Klarheit gekürzt und bearbeitet).

F: In der Schaden- und Unfallversicherung basiert die Kundenbindung in erster Linie auf der Erfahrung bei der Schadenbearbeitung. Wie kann KI diesen kritischen Kontaktpunkt für Sachversicherer verbessern?

A: KI spielt eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der Schadenerfahrung für Sachversicherungskunden, insbesondere durch die folgenden Funktionen:

• Schnellere Bearbeitung von Ansprüchen. KI kann verschiedene Aspekte der Schadenbearbeitung automatisieren, z. B. die Datenextraktion aus Schadenformularen und -dokumenten, wodurch die manuelle Arbeit reduziert und der gesamte Prozess beschleunigt wird. Dies bedeutet, dass die Versicherungsnehmer ihre Auszahlungen schneller erhalten.
• Automatisierte Schadensbeurteilung. Bei Auto- und Sachschäden kann KI Fotos, Videos und Sensordaten analysieren, um das Ausmaß des Schadens genau zu bestimmen. Dies reduziert den Bedarf an manuellen Inspektionen und beschleunigt die Schadenregulierung.
• Erkennung von Betrug. KI-Algorithmen können historische Daten und Echtzeitinformationen analysieren, um potenziell betrügerische Ansprüche zu erkennen. Indem sie betrügerische Auszahlungen verhindern, können Versicherer niedrigere Prämien für ehrliche Versicherungsnehmer beibehalten, was die Loyalität und spätere Kundenbindung erhöhen kann.
• Prädiktive Analysen. KI kann prädiktive Analysen nutzen, um den Schweregrad und die Legitimität eines Anspruchs auf der Grundlage historischer Daten zu bewerten, so dass Versicherer ihre Ressourcen effektiver einsetzen und einen reibungsloseren Schadenprozess gewährleisten können.
• Personalisierte Kundenbetreuung. KI-gestützte Chatbots und virtuelle Assistenten können Versicherungsnehmern rund um die Uhr Unterstützung bieten, ihre Fragen beantworten und sie durch den Schadenprozess führen.
• Triagierung von Schadenfällen. KI kann automatisch eine Triagierung von Ansprüchen vornehmen und feststellen, welche Ansprüche sofort bearbeitet werden müssen und welche mit geringerer Dringlichkeit bearbeitet werden können. So wird sichergestellt, dass kritische Fälle umgehend bearbeitet werden, was das Vertrauen der Kunden stärkt.
• Verbesserte Kundenkommunikation. KI kann während des gesamten Schadenprozesses automatische Aktualisierungen und Benachrichtigungen an die Versicherungsnehmer senden und sie so auf dem Laufenden halten.

F: Welche potenziellen Risiken birgt die Automatisierung/Unterbrechung des Schadenverlaufs für Versicherer?

A: Einige potenzielle Hauptrisiken, die zu berücksichtigen sind, sind:

• Datengenauigkeit und Integration. Die Automatisierung hängt in hohem Maße von genauen Daten ab. Wenn die Datenquellen veraltet, fehlerhaft oder nicht mit dem Automatisierungssystem kompatibel sind, kann dies zu Fehlern bei der Bearbeitung von Anträgen führen.
• Datenschutz und Datensicherheit. Der Umgang mit sensiblen Kundeninformationen und Schadendaten erfordert robuste Sicherheitsmaßnahmen. Die Automatisierung kann das Risiko von Datenschutzverletzungen erhöhen, wenn sie nicht ordnungsgemäß gesichert ist. Darüber hinaus ist die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen wie GDPR oder HIPAA von entscheidender Bedeutung, und ein falscher Umgang mit Daten kann zu rechtlichen und finanziellen Konsequenzen führen.
• Kundenvertrauen und Kommunikation. Übermäßige Automatisierung kann zu einem Mangel an persönlichem Kontakt führen, wodurch sich die Kunden vernachlässigt oder unterbewertet fühlen. Es muss ein Gleichgewicht zwischen Automatisierung und der Aufrechterhaltung sinnvoller Kundeninteraktionen gefunden werden.
• Betrügerische Ansprüche sind in automatisierten Systemen schwieriger zu erkennen. Versicherer müssen fortschrittliche Algorithmen und Prozesse zur Betrugserkennung implementieren, um dieses Risiko zu minimieren.
• Systemausfälle und Ausfallzeiten. Technische Störungen, Systemausfälle oder Cyberangriffe können den Schadenbearbeitungsprozess stören und zu Verzögerungen und Unzufriedenheit der Kunden führen. Versicherer benötigen robuste Sicherungs- und Wiederherstellungspläne, um die Auswirkungen von Systemausfällen zu minimieren.
• Die Automatisierung kann zwar die Effizienz steigern, sollte aber nicht zu Lasten des Kundenerlebnisses gehen. Schlecht konzipierte automatisierte Prozesse können Kunden frustrieren und zu Kundenabwanderung führen.
• Anfängliche Implementierungskosten. Die Implementierung von Automatisierungssystemen kann teuer sein, und es kann einige Zeit dauern, bis sich die Investition auszahlt. Es können auch Vorlaufkosten für Technologie, Schulung und Systemintegration anfallen.

Fasziniert von den Antworten von ChatGPT habe ich beschlossen, die Million-Dollar-Frage zu stellen: Lohnt es sich für Versicherer, die Schadenbearbeitung mit KI und ML wirklich zu verändern?

A: Die Automatisierung der Schadenbearbeitung mit KI und ML kann den Versicherern erhebliche Vorteile bringen und ist daher eine lohnende Investition. Auch wenn die Implementierung von KI und ML in der Schadenautomatisierung mit Vorlaufkosten und Herausforderungen verbunden ist, überwiegen die langfristigen Vorteile oft diese Anfangsinvestitionen.

Diese Antwort allein beweist einen wahren Punkt über KI und ML: Trotz ihrer Effizienz können fortschrittliche Technologien nicht mit Menschen mithalten, wenn es um nuancierte Antworten und echte Perspektiven geht. Wie ChatGPT feststellte, kann die Automatisierung der Schadenbearbeitung mit KI und ML bedeutende Innovationen bieten, einschließlich verbesserter Effizienz, Kundenzufriedenheit und Wettbewerbspositionierung. Aber im Zeitalter des Umbruchs in der Versicherungsbranche ist es beruhigend zu wissen, dass hinter einem Unternehmen, dessen Zweck es ist, Menschen und Eigentum zu schützen, echter menschlicher Einfallsreichtum und die aufrichtige Bereitschaft stehen, anderen Menschen in ihren größten Stunden der Not zu helfen.

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[1] “Harnessing The Power Of AI In The Insurance Sector,”  Forbes Magazine, April 2023