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. Lernen Sie Best Practices und Erfahrungswerte kennen und starten Sie Ihre eigene Data Journey.

Chancen von Künstlicher Intelligenz in der Versicherung​sbranche

neue business modelle

Neue Business Modelle

Erschließung neuer Zielgruppen durch digitale Produkte und Vertriebskanäle.

kosten senken

Kosten senken

Durch Prozessautomatisierungen Ressourcen erheblich reduzieren.

user experience verbessern

Customer Experience verbessern

Kundenbedürfnisse identifizieren und befriedigen durch datengetriebene Lösungen.

Data Operations bei der MunicH Re

Case Studie KI bei Munich Re
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Beispiele wie Künstliche Intelligenz in der Versicherung eingesetzt werden kann

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.

Simplified Underwriting mit Predictive Analytics
Customer Clustering für Kundenansprache

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.

Second Medial Opinion
Smart Home Konzepte für Versicherungen

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.

Referenzen

Verpassen Sie nicht den Sprung in die digitale Transformation

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 und bei der KI Entwicklung um aus Ihren Daten echten Mehrwert zu generieren.

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Referenzprojekte 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

Download Whitepaper

Künstliche Intelligenz in der Versicherungsbranche

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DATA & KI PROJEKTE FÜR VERSICHERUNGEN MIT [at]

 

Unsere Erfahrung aus über 1.000 Projekten in den letzten 8 Jahren haben wir genutzt, um ein ganzheitliches System für Data & KI Projekte zu entwickeln – unsere Data Journey. Eine durchgängige Data Strategy bildet die Basis und den Rahmen, um aus Daten echten Mehrwert zu generieren – wir nennen es Data2Value. Im Data Lab geht es um Geschwindigkeit! Ziel ist es, möglichst schnell Use Cases zu testen – vom Konzept zum Prototypen mit Echtdaten. In der Data Factory werden Use Cases zum fertigen Produkt industrialisiert. Absoluter Fokus ist die Skalierung und nachhaltige Generierung von Mehrwerten – daher steht auch hier der Nutzer im Fokus. In unserer DataOps betreiben und warten wir Ihre Plattformen und Machine Learning Algorithmen.

AT Data Journey

3 Gründe für die Data & AI Experten von [at]

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.

Technologieunabhängige Beratung

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

Experte für KI in der Versicherungsbranche

Wir haben über 1.000 AI & Data Science Projekte erfolgreich durchgeführt, davon über 50 in der Finance & Insurance Branche.

Data & AI Workshops für Ihr Team

Roadmap Workshop

Roadmap

Sie haben eine Datenstrategie und wollen lernen, wie Sie daraus Use Cases ableiten können?

In Roadmap Workshops starten wir mit einer Stimuli Session, in der wir relevante Data Science Use Cases vorstellen. Mit Design Thinking und Brainstorming Methoden identifizieren wir passende Use Cases und priorisieren diese anschließend. Die vorliegenden Business Fragen werden dann in datengetriebene Fragestellungen übersetzt.

Hackathon Workshop

Hackathon

Sie möchten einen ausgewählten Use Case testen und einen Prototypen vorentwickeln?

Vom Status Quo ausgehend werden die zu analysierenden Hypothesen validiert. Danach wird ein erster Prototyp vorentwickelt und die ersten Ergebnisse aus den Analysen aufbereitet. Abschließend wird sichergestellt, dass die Umsetzbarkeit in einem späteren Projekt gegeben ist und es werden Handlungsempfehlungen und Next Steps abgestimmt.

Data Science Use Case Workshop

Use Case

Sie haben einen Use Case und wollen herausfinden, wie Sie ihn in die Realität umsetzen können?

Nach einer Vorstellung des Status Quo des aktuellen Use Case nutzen wir eine Design Thinking Session, um Hypothesen im Data Science Kontext zu generieren. Hierfür werden anschließend die notwendigen Daten validiert und überprüft, um die Realisierbarkeit des vorliegenden Use Cases zu gewährleisten. Abschließend entwickeln wir ein analytisches Konzept für den Use Case.

Aktuelles zu KI in der Versicherungsbranche

Die 10 Big Data Trends in der Versicherungsbranche

Die 10 Top Big Data Trends in der Versicherungsbranche haben wir identifiziert und präsentieren spannende Trends in zwei Teilen. Im ersten Teil hier geht es zum einen um Zukunftstrends im

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Telematik-Tarife in der Versicherungsbranche

Besonnenes Fahren und eine gesunde Lebensweise kann in Zukunft mit Rabatten oder durch Telematik-Tarife belohnt werden. Menschen, die sich gesund ernähren, verursachen im Gesundheitssystem sehr viel weniger Kosten. Ebenso machen

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