Auch wenn KI dem Hype nicht gerecht wurde, wird sie künftig eine zentrale Rolle in der Versicherungsbranche spielen.
Künstliche Intelligenz ist schon seit Jahrzehnten ein hochaktuelles Thema. Insbesondere in den letzten Jahren hat sich jedoch das öffentliche Bewusstsein dafür geschärft, dass es sich bei KI um eine wirklich praktische Technologie und nicht nur um Science Fiction handelt.
Hinter den Kulissen und abseits des Rampenlichts hat sich die Technologie in Bezug auf ihre Leistungsfähigkeit und ihre Anwendungsbereiche konstant weiterentwickelt. Auch die Versicherungsbranche hat beträchtliche Fortschritte bei der Integration von KI gemacht, obwohl sie Veränderungen bekanntermaßen zögerlich gegenübersteht. Wie im Folgenden gezeigt wird, haben diese Bemühungen zu moderaten Fortschritten geführt. Es ist jedoch nicht von der Hand zu weisen, dass KI in der Zukunft eine wichtige Rolle bei der technischen Entwicklung von Versicherungen spielen wird.
Bevor wir zu tief in die Diskussion einsteigen, ist vielleicht eine Definition angebracht. Microsoft kam zu einer ziemlich einfachen und klaren Definition: Künstliche Intelligenz ist die Fähigkeit eines Computersystems, menschliche kognitive Funktionen wie Lernen und das Lösen von Problemen nachzuahmen. Mit Hilfe von KI simuliert ein Computersystem mittels Mathematik und Logik die Art und Weise, wie Menschen aus neuen Informationen Erkenntnisse gewinnen und Entscheidungen treffen.
Die neueste Innovation im Bereich KI sind kostenlose Online-Beta-Plattformen, die nahezu sofort menschenähnliche Ergebnisse liefern. DALL-E ist in der Lage, aus beliebigen Texteingaben Bilder zu generieren. Ich habe es mit einer „Gottesanbeterin auf einem Fahrrad“ und einem „Eiswürfel in Flammen“ versucht, und die Ergebnisse waren ebenso beeindruckend wie unheimlich. Wenn DALL-E Getty Images und Shutterstock noch nicht ersetzt hat, dann wird es das (oder etwas Ähnliches) schon sehr bald tun. Noch bemerkenswerter sind ChatGPT und einige ähnliche Anwendungen. Diese Programme zeichnen sich durch ihre Fähigkeit aus, das Netz zu durchsuchen und Antworten in natürlicher Sprache auf eine Nutzeranfrage zu geben. Die Ergebnisse können nicht nur an bestimmte Schreibstile angepasst werden, sondern auch den Sprachtyp bestimmter Personen imitieren.
Disruption ist ein viel strapaziertes Schlagwort in der Technologiebranche. Aber wenn DALL-E und ChatGPT keine Vorboten von Disruption in verschiedenen Bereichen des gesellschaftlichen Lebens sind, was dann? Es ist jedoch schwer vorauszusagen, welche Art von Veränderungen KI mit sich bringen wird.
In den letzten zehn Jahren gab es eine regelrechte Gründungswelle von Start-ups. Obwohl sie sehr unterschiedlich sind, fallen sie alle in die neue Kategorie der Insurtechs. Viele von ihnen waren bestrebt, künstliche Intelligenz und/oder maschinelles Lernen zu nutzen, um die Versicherungswelt effizienter zu gestalten. Das Ziel besteht in der Regel darin, die Kosten zu senken und gleichzeitig schneller, effizienter oder kundenorientierter zu werden. Werfen wir einen Blick auf einige Beispiele und deren Erfolg.
Eines der größten und bekanntesten Versicherungsunternehmen wollte mithilfe von maschinellem Lernen eine fragmentierte Branche neu definieren und sich stärker auf präventive Maßnahmen und eine intelligentere Bewertung von Risiken konzentrieren. Eine Schadenquote von 161 % war das Ergebnis dieser Bemühungen. Das Unternehmen reduzierte die Anzahl der angebotenen Produkte und fokussierte sich auf indirekte Vertriebsmodelle. Diese Maßnahmen hatten eine Senkung der Schadenquote auf 110 % zur Folge, was jedoch im Hinblick auf Nachhaltigkeit nicht ausreichend ist. Ein weiterer Insurtech-Pionier versprach, die Preisgestaltung von Kfz-Versicherungen zu verändern: Mithilfe von maschinellem Lernen sollten die Preise für Autofahrer ausschließlich auf der Grundlage ihres Fahrverhaltens berechnet werden. Dank moderner Technologien wie Telematik würden die Preise zwar monatlich schwanken, aber die traditionellen Tarifmerkmale würden größtenteils beibehalten. In ähnlicher Weise versprach eines der bekanntesten Insurtechs, die Schadenquote zu senken und die Kosten durch eine bessere Analyse und automatisierte Schadenbearbeitung zu reduzieren. Trotz der guten Ergebnisse bei der Schadenbearbeitung liegen sowohl die Schadenquote als auch die Kosten weiterhin auf einem ähnlichen Niveau wie bei traditionellen Versicherern.
Was verbindet die drei oben genannten Fälle? Es handelt sich um neue Versicherungsunternehmen, die verstärkt neue Technologien einsetzen, um zusätzliche Daten zu gewinnen oder bessere Prozesse zu entwickeln. Dennoch unterliegen sie denselben makroökonomischen Bedingungen wie die großen etablierten Akteure, die auf Direktvertrieb, Maklervertrieb und digitalen Vertrieb setzen.
Der Versuch KI in die Versicherungsbranche zu integrieren war also kein durchschlagender Erfolg. Ist das Projekt gescheitert? Ganz im Gegenteil! Die jüngsten Misserfolge weisen nur in die richtige Richtung: weg vom Hype, hin zur kontinuierlichen Entwicklung sinnvoller Kernkompetenzen. KI wird in allen Bereichen der Versicherungswirtschaft Einzug halten und dazu beitragen, Kunden bessere Produkte und Dienstleistungen anzubieten und gleichzeitig den Unternehmenserfolg zu steigern. Diese Transformation wird jedoch nicht über Nacht stattfinden und kann auch nicht erzwungen werden. Die vollständige Transformation wird eher ein Jahrzehnt als ein Jahr dauern.
Einige Veränderungen in der Versicherungsbranche werden sich schneller vollziehen als andere. Ein konkretes Beispiel sind Flugverspätungen: Hier muss der Reisende nicht einmal einen Antrag stellen, da das System ihn automatisch über die Verspätung und die entsprechende Entschädigung informiert. Ähnliche Technologien werden in Zukunft auch in komplexeren Bereichen wie der Hausratversicherung zum Einsatz kommen. Stellen Sie sich vor, Ihr Versicherer meldet Ihnen einen Wasserschaden in Ihrem Haus, begutachtet den Schaden, organisiert die Reparatur und überweist Ihnen sofort einen Vorschuss zur Reparatur. Eines Tages wird die vollständige Vernetzung all unserer Geräte und Aktivitäten so weit fortgeschritten sein, dass wir nur noch sagen müssen: „Siri (oder Hey Google usw.), welche Versicherung soll ich abschließen?“ Dann werden wir die vollständige Transformation der KI-gesteuerten Versicherung erreicht haben. Natürlich können wir nicht genau vorhersagen, wie diese Entwicklung enden wird. Inwieweit Gesetze und Vorschriften die Zukunft der KI in der Versicherungswirtschaft bestimmen werden, ist eine der zentralen Fragen.
In der Zwischenzeit ist es wichtig, eine Basis für leistungsfähige KI-Systeme zu schaffen. Dazu sollten möglichst viele Datenquellen – sowohl innerhalb als auch außerhalb der Datenbanken der Versicherer – identifiziert und ausgewertet werden. Darüber hinaus ist es wichtig, den Umgang mit öffentlichen Daten auf Marktebene zu verfeinern, um die Modelle und maschinellen Abfragen kontinuierlich zu verbessern. Die Technologie entwickelt sich ständig weiter. Dennoch bleibt noch viel zu tun, um uns auf die Zukunft vorzubereiten und ihre Herausforderungen zu meistern.
