Wie das datenreiche Ökosystem der Versicherungsbranche den Erfolg von KI vorantreibt

Gerade für Versicherungsunternehmen bietet sich eine unglaubliche Chance für die KI-Transformation. Es gibt nur wenige Branchen, in denen so umfangreiche Kundendaten, komplexe versicherungsmathematische Modelle, komplizierte Workflows in der Schadenregulierung und strenge regulatorische Anforderungen zusammenkommen. Diese einzigartige Kombination schafft das perfekte Umfeld für intelligente Automatisierung und fortschrittliche Systeme zur Unterstützung der Entscheidungsfindung.

Die erfolgreichsten Transformationen in der Versicherungsbranche, die ich miterlebt habe, haben einen gemeinsamen Auslöser: die strategische Implementierung von KI mit einem soliden Fundament. Dieser Ansatz revolutioniert die Art und Weise, wie Branchenführer komplexe technologische Ökosysteme mit den sich entwickelnden Kundenerwartungen verknüpfen.

Wenn KI effektiv eingesetzt wird, bietet sie transformative Vorteile für die gesamte Wertschöpfungskette von Versicherungen:

• Betriebliche Effizienz: Automatisierung komplexer Entscheidungen bei der Risikobewertung, die traditionell mehrere manuelle Überprüfungen erforderten, und erhebliche Verkürzung der Bearbeitungszeiten von Schadensfällen durch intelligente Dokumentenanalyse und automatische Betrugserkennung
• Beschleunigte Innovation: Schaffung von Versicherungsprodukten mit Risikomodellierung in Echtzeit und Entwicklung von nutzungsbasierten Policen, die Prämien dynamisch auf der Grundlage von Verhaltensdaten anpassen
• Verbesserte Kundenerfahrung: Transformation von besonders heiklen Situationen wie FNOL („First Notice of Loss“, Schadensmeldung) in nahtlose digitale Erlebnisse mit vorausschauender Schadensbewertung und transparenter Schadensverfolgung

Und was vielleicht am wichtigsten ist: KI kann die Lücke zwischen Altsystemen und modernen Cloud-nativen Anwendungen schließen, so dass wertvolle Geschäftslogik erhalten bleibt und gleichzeitig zukünftige Innovationen ermöglicht werden.

Woran die meisten Versicherungsunternehmen scheitern

Trotz dieser Vorteile ist die Implementierung von KI in Versicherungsvorgänge nicht einfach. Das Haupthindernis ist nicht die Technologie, sondern das fragmentierte Technologie-Ökosystem, in dem der Vorgang stattfinden muss.

Die Kontextfragmentierung ist in der Versicherungsbranche besonders groß, da wichtige Daten in der Regel in mehr als zehn verschiedenen Systemen gespeichert werden, von alten Plattformen für die Policenverwaltung bis hin zu modernen CRM-Systemen, Rating-Engines, Software für das Schadenmanagement und Daten von Drittanbietern.

Die Komplexität der Prozesse macht diese Herausforderung noch größer. Ein typischer Workflow für die Verlängerung von Versicherungspolicen beinhaltet Angebotssysteme, Bewertungsplattformen, Dokumentenmanagement-Tools, Zahlungsabwicklungssysteme und Kundenkommunikationssysteme. Jeder Übergang zwischen diesen Systemen stellt einen potenziellen Fehlerpunkt oder Kontextverlust dar, so dass die KI ihr Leistungsversprechen nicht einhalten kann.

Die starke Regulierung des Versicherungssektors macht die Sache noch komplexer. Strenge Anforderungen an den Datenschutz, die Erklärbarkeit von Modellen und Antidiskriminierungsgesetze, die für die Bewertung von Versicherungen gelten, beeinflussen die Bereitstellung von KI durch die Unternehmen. Gleichzeitig arbeiten viele Versicherungsunternehmen weiterhin mit bestehenden jahrzehntealten Systemen, die die Datenintegration und die Implementierung moderner KI erheblich erschweren.

Die Grundlagen im Blick

Der Weg zu einer erfolgreichen KI-Implementierung besteht nicht nur in der Bereitstellung neuer Technologien. Er erfordert die Stärkung grundlegender Elemente in der gesamten Organisation. Nehmen wir als Beispiel die Softwareentwicklung, die eine domänenzentrierte Strategie hervorhebt:

Ansatz mit einer einheitlichen Plattform

Die Konsolidierung von Tools im gesamten Softwareentwicklungszyklus schafft ein ideales Umfeld für die KI-Implementierung im Versicherungswesen. Wenn Technologie- und Geschäftsteams auf einer einheitlichen Plattform zusammenarbeiten, können KI-Assistenten auf Code, Anforderungen, Sicherheitsscans, Softwareerstellung, Bereitstellung von Umgebungen und Testdaten über traditionell getrennte Tools hinweg zugreifen. Durch diese funktionsübergreifende Transparenz können die Modelle von zusätzlichem Kontext profitieren, was in fragmentierten Umgebungen nicht möglich ist. Darüber hinaus können Sicherheits- und Release-Teams von der KI-basierten Erläuterung und Behebung von Sicherheitslücken und der Grundursachenanalyse profitieren – und das alles über dieselbe Schnittstelle.

Gemeinsame Datenbasis

Ein gemeinsames Datenmodell ist das entscheidende Rückgrat für die effektive Verwendung von KI. Neben der Standardisierung von Prozessen müssen Versicherungsunternehmen auch die Struktur, die Speicherung und den Zugriff auf Daten in der Policenverwaltung, in der Schadenbearbeitung und in den Kundensystemen vereinheitlichen. Diese konsolidierte Datengrundlage ermöglicht es den KI-Tools, mit konsistenten Informationen zu arbeiten und in jeder Phase des Lebenszyklus der Softwareentwicklung – von der Anforderungserfassung bis zur Bereitstellung und Überwachung – aussagekräftige Erkenntnisse zu liefern. Wenn alle Anwendungen standardisierte Datendefinitionen und -beziehungen nutzen, kann KI Verbindungen zwischen traditionell isolierten Systemen herstellen, Muster erkennen und Analysen liefern, die mit fragmentierten Datenarchitekturen unmöglich wären. Dieser Ansatz stellt sicher, dass KI-Erweiterungen nicht nur technische Neuerungen sind, sondern einen messbaren Geschäftswert liefern und gleichzeitig die gesetzlichen Vorschriften einhalten.

Leitlinien durch Zusammenarbeit

Die kollaborativen Aspekte der modernen Softwarebereitstellung bieten natürliche Ansatzpunkte für Kontrollen und Leitlinien in der gesamten Softwareentwicklungspipeline. Bei der Durchsetzung manueller oder KI-gestützter Überprüfungsprozesse, wie z. B. Code Review, können KI-Tools das menschliche Fachwissen ergänzen, indem sie automatisch überprüfen, ob Codeänderungen den technischen Standards entsprechen. Von der Anforderungserfassung bis zur Bereitstellung stellen diese Leitlinien sicher, dass die Workflows die erforderliche Aufgabentrennung einhalten – und das alles bei gleichzeitiger Beschleunigung des Entwicklungsprozesses, anstatt Engpässe zu schaffen. Dieser kollaborative Ansatz stellt sicher, dass KI in jeder Entwicklungsphase ein vertrauenswürdiger Partner ist und gleichzeitig die menschliche Kontrolle beibehalten wird, die in regulierten Umgebungen unerlässlich ist.

Auf deiner KI-Reise solltest du sicherstellen, dass du neben der Implementierung der Technologie auch diese Grundlagen berücksichtigst. Versicherungsunternehmen, die KI strategisch angehen, sich auf bestimmte hochwertige Bereiche konzentrieren und gleichzeitig ihre betrieblichen Grundlagen stärken, werden in den kommenden Jahren die größten Wettbewerbsvorteile erzielen.