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Künstliche Intelligenz in der Versicherungsbranche

Data Science und künstliche Intelligenz transformiert Versicherungen in allen Bereichen – von Underwriting über Fraud Detection bis hin zu Marketing und Kundenservice. Erfahren Sie wie Alexander Thamm Ihnen helfen kann einen Ansatz zu finden, um die Digitalisierung und Automatisierung Ihrer Prozesse voranzutreiben.

DATA & KI PROJEKTE FÜR VERSICHERUNGEN

Kaum eine Branche sitzt auf so einem großen Datenschatz wie Versicherungen. Dazu gehören neben Kunden- und Schadensdaten auch Geo-, Immobilien- und Verkehrsdaten. Allerdings liegen diese Daten häufig unstrukturiert und nicht digital vor. Durch Textmining, Big Data Analytics und Artificial Intelligence (AI) können diese Daten nun nutzbar und miteinander verknüpft werden.

Die Einsatzmöglichkeiten von KI in der Versicherungsbranche sind riesig und bieten ein unglaubliches Potenzial. Durch unsere jahrelange Erfahrung in der Finanzbranche unterstützen wir Sie bei der Identifikation und Auswahl der richtigen Use Cases, um aus Ihren

Daten echten Mehrwert zu generieren. Für den erfolgreichen Weg in eine digitale Zukunft ist ein ganzheitliches System erforderlich.

Daher haben wir die Data Journey entwickelt, die mehr als nur Data Science Consulting abbildet. Eine durchgängige Datenstrategie bildet die Basis und den Rahmen, um aus Daten echten Mehrwert zu generieren. Ziel ist es, möglichst schnell Use Cases zu testen – vom Konzept zum Prototypen mit Echtdaten. In unserer Data Factory werden Use Cases zum fertigen Produkt bzw. Service industrialisiert. In unserer DataOps betreiben und warten wir Ihre Plattformen und Machine Learning Algorithmen.

Projekte unserer Kunden

Die Data & AI Experten bei Alexander Thamm haben bereits über 100 Projekte in der Finance und Versicherungsbranche erfolgreich umgesetzt.

automatische schadensregulierung

Automatische Schadenserkennung

  • Schadensregulierung von 9 Monaten auf 10 Tage reduziert
  • 75 % weniger Gutachterkosten
  • Kosteneinsparungen in Millionenhöhe bei gleichzeitiger Steigerung der Kundenzufriedenheit
sofortregulierung bei kleinschäden mit nlp

Automatisierte Sofortregulierung für Kleinschäden mit NLP

  • Identifizierung Datenpunkte zur Ermöglichung der automatischen Regulierung von Kleinschäden
  • Künftige Reduktion der Regulierungsdauer von mehreren Tagen auf wenige Minuten
  • Know-How Transfer für die Anwendung von Machine Learning Methoden an den Kunden
Risikobewertung mit NLP und Text Mining

Risikobewertung von Organisationen durch NLP und Text Mining

  • Unstrukturierte Daten aus Gutachterberichten werden auswertbar gemacht
  • Schnellere und effizientere Risikobewertung
  • Das „Risiko“ eines Unternehmens wird quantitativ messbar
Antragstellung von Versicherungstarifen

Antragsstellung von Versicherungstarifen

  • Reduktion der Risikofragen um 78%
  • Starke Vereinfachung der Antragsstellung
  • Automatisierte Bewertung von 1.300 Merkmalen von externen Anbietern
Data Analytics Schulunskonzept für Versicherungen

Data Analytics Schulungskonzept für Versicherungen

  • Mitarbeiter haben ein gutes Verständnis von Data Analytics und datengetriebener Use Cases
  • Die vier Module, die entwickelt wurden, sind unabhängig voneinander durchführbar und wiederverwertbar
  • Durchführung von Schulungen in 5 Ländern
Roadmap Workshop für Versicherungen

Roadmap Workshop in der Versicherungsbranche

  • Generierung und Priorisierung von knapp 90 Use Case Ideen durch die 25 Workshop Teilnehmern
  • Ausarbeitung der Top-3 Use Cases im Detail
  • Aufbau einer umfangreichen Use Case Library inkl. Bewertung nach Nutzen und Machbarkeit

Die Case Study der MunicH Re

Case Studie KI bei Munich Re

Munich Re ist einer der weltweit führenden Rückversicherer. Kaum ein anderes Unternehmen verfügt über mehr Risikoinformationen als das Münchener Unternehmen. Um dieses Wissen an einer zentralen Stelle zu sammeln und mit weiteren Daten anzureichern, entwickelte Munich Re einen Data Lake. In Zusammenarbeit mit der Data Science- und KI-Beratung Alexander Thamm GmbH wurden interne und externe Systeme über Data Pipelines angebunden.

Erfahren Sie mehr dazu in unserer kostenlosen Case Study.

Einsatzgebiete von KI bei Versicherungen

neue business modelle

Effizienz-Steigerung​

Machen Sie Ihre Geschäftsprozesse digital effizienter

gesetze einhalten mit KI

Einhaltung von Gesetzen 

Erleichterung  bei der Einhaltung von Richtlinien dank KI

user experience verbessern

Customer Experience

Bieten Sie Ihren Kunden ein perfektes Nutzererlebnis

kosten senken

Kosteneinsparungen

Reduzieren Sie Ressourcen durch Prozessautomatisierungen

neue geschäftsmodelle dank ki

Entwicklung neuer Geschäftsmodelle

Identifizieren Sie neue Potenziale mit Data Science

erweiterung marktanteile mit KI

Ausbau und Sicherung von Marktanteilen

Schaffen Sie wesentliche Wettbewerbsvorteile mit KI

Projektbeispiele zum Einsatz von KI in der Versicherung

Simplified Underwriting

mit Predictive Analytics

Eine zeit- und entsprechend kostenintensive Arbeit beim Abschluss einer Versicherung stellt die genaue Risikoprüfung dar. Für diese sind sehr detaillierte Informationen nötig, die bisher noch mit umfangreichen Fragebögen gesammelt werden müssen. Häufig erfolgt dieser Vorgang noch nicht digital.

Um hier effizienter vorzugehen, lohnt es sich, eine Kategorisierung der Kunden vorzunehmen. Low-Risk-Kunden werden in Zukunft mit prädiktiven Algorithmen anhand von umfangreichen Profil- und Verhaltensdaten identifiziert. Diesen Kunden kann damit ein vereinfachter Prozess zur Risikoprüfung angeboten werden. Durch diese Maßnahme werden sowohl die Customer Experience als auch die internen Prozesse verbessert.

Customer Clustering

zur optimalen Kundenansprache

Für eine gezielte und optimierte Kundenansprache müssen alle relevanten Kundengruppen identifiziert werden. Dabei ist die Ermittlung der Kriterien einer sinnvollen Kundensegmentierung für Vertriebs- und Marketingzwecke oft schwer.
In diesem Fall werden sogenannte „Unsupervised Machine Learning“-Techniken benutzt.

Dabei erkennt ein Algorithmus Ähnlichkeiten in großen Datensätzen, ohne dass ihm wie bei der Bedarfsprognose von außen bestimmte Zielwerte vorgegeben werden. Dafür wird eine Kombination aus Bestandsdaten und externen Daten verwendet, in denen Gemeinsamkeiten erkannt und gruppiert werden sollen (Clustering). Die Ergebnisse dieses Prozesses führen zu einer Kundensegmentierung, die dazu genutzt werden kann, die jeweilige Kundengruppe optimal anzusprechen.

 

Second Medical Opinion

 

Verschiedene Studien kommen zu dem Ergebnis, dass durchschnittlich 15 % – 20 % aller Diagnosen falsch sind. Mit KI können diese Fehldiagnosen künftig reduziert werden. Intelligente Algorithmen können in wenigen Minuten viele Millionen Fälle miteinander vergleichen oder Bild- und Textdatenbanken mit existierenden Diagnosen einbeziehen.

Patienten erhalten so die Möglichkeit, mit geringem Aufwand eine zweite Meinung einzuholen. Second Medical Opinion bedeutet für Versicherungen ein enormes Einsparpotenzial. Nicht nur die Anzahl von Fehlbehandlungen kann durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Versicherung reduziert werden, sondern auch die damit verbundenen Rechtsstreitigkeiten und Schadensersatzforderungen werden drastisch reduziert.

Smart Home Konzepte

für Sachversicherungen

Durch Smart Homes in Kombination mit KI erschließen sich für Sachversicherungen ganz neue Möglichkeiten – so können  Hausüberwachungsdienste mit Wohngebäudeversicherungen gebündelt werden. Intelligente  Algorithmen können ungewöhnliche Ereignisse erkennen, indem sie in  Sensordaten  Auffälligkeiten identifizieren, die von regelmäßigen Mustern abweichen.

Darüber hinaus können Versicherungen ihren Kunden eine  mobile App anbieten, die den Kunden über das  Schadensrisiko – wie zum Beispiel durch bestimmte Wetterereignisse oder einen eingeschalteten Herd informiert. Individuelle  Zusatzversicherungen  können in diesem Rahmen angeboten werden und die erste Kommunikation in einem Schadensfall kann direkt über die App erfolgen.

Warum mit [at]

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Leader für AI und Big Data

Wir sind als #1 Value Creator im Machine Learning von CRISP Research sowie als Big Data Leader in Deutschland von Experton ausgezeichnet worden.
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Technologieunabhängige Beratung

Wir sind herstellerunabhängig. Für unsere Kunden finden wir abhängig von den jeweiligen Bedürfnissen die passende Technologie und unterstützen in der Implementierung.
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Experte für Versicherungen

Wir haben über 1.000 AI & Data Science Projekte erfolgreich durchgeführt, davon über 50 im Bereich Finance & Insurance.

Aus Daten echte Mehrwerte schaffen mit [at]

Mithilfe von Daten und Künstlicher Intelligenz ermöglichen wir unseren Kunden, sich im digitalen Zeitalter ständig zu verändern und anzupassen. Wir befähigen unsere Kunden, ihre eigenen Stärken zu entwickeln und begleiten sie auf ihrem Weg mit unserer [at] Data Journey.

Die Einsatzmöglichkeiten von Künstlicher Intelligenz in Banken sind riesig und bieten ein unglaubliches Potenzial. Durch unsere jahrelange Erfahrung in der Finanzbranche und dem Bankensektor unterstützen wir Sie bei der Identifikation und Umsetzung der richtigen Use Cases, um aus Ihren Daten echten Mehrwert zu generieren und neue Geschäftsmodelle für Ihr Business zu entwickeln.

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Simon Decker

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