Erste Schritte mit KI im Versicherungswesen:Ein Einführungsleitfaden

Es besteht eine Lücke zwischen dem Bewusstsein für künstliche Intelligenz (KI) und der Anwendung.

Laut einer Untersuchung von McKinsey verwenden nur etwa 20 % der Unternehmen, die sich der KI bewusst sind, KI in großem Umfang oder in einem Kerngeschäftsprozess. Und laut einer MIT Sloan Management Review-Studie aus dem Jahr 2019 haben nur 7 % der befragten Unternehmen maschinelles Lernen (ML) und KI in der Entscheidungsfindung oder in Produktionsabläufen eingesetzt.

Versicherungsunternehmen, von denen die meisten gerade erst mit ihrer KI-Reise beginnen, werden wahrscheinlich in diese Bewusstseins- und Anwendungslücke fallen. Obwohl Versicherungsunternehmen seit Jahrzehnten datenintensive Workflows verwenden, nutzen viele die KI immer noch nicht in vollem Umfang – oder überhaupt nicht.

Anfang dieses Jahres haben wir im Rahmen unseres KI-Gipfels ein Expertengremium veranstaltet, um KI in der Versicherungsbranche zu diskutieren. Während der Sitzung tauschten Gastexperten von Forrester Research, Cognizant und Mercer Einblicke und Erfahrungen aus ihrer Arbeit in der Versicherungsbranche aus.

Dieser Artikel wird die Sitzung in einige Schlüsselideen unterteilen, aber für die vollständige Erfahrung gehen Sie auf die Sitzungsseite zu KI in der Versicherung.

Hier konzentrieren wir uns auf Trends in der KI und einen dreistufigen Prozess, den Versicherungsunternehmen für den Einstieg in die KI verwenden können.

KI-Versicherungstrends zeigen, dass es an der Zeit ist, jetzt zu investieren

Während der gesamten Session „AI in Insurance“ wurde deutlich, dass sich die Zukunft der Versicherungsbranche um die Steigerung der organisatorischen Agilität drehen wird, indem KI in den Mittelpunkt gestellt wird. Die digitale Transformation wird immer wichtiger, um die Marktführerschaft zu erreichen und eine innovationsorientierte Kultur zu fördern. KI wird zu einem wesentlichen Bestandteil dieser Transformation.

2020 hat die Versicherungsbranche verändert

2020, ein anstrengendes Jahr für alle Branchen, war ein entscheidendes Jahr für die Versicherungsbranche.

Das Jahr 2020 zwang die Versicherungsbranche, mit ihrer Fähigkeit zu rechnen, die sich schnell entwickelnden Bedürfnisse von Kunden, Partnern und Mitarbeitern zu erfüllen. McKinsey zum Beispiel wies in einem Bericht aus dem Jahr 2020 darauf hin, dass „Versicherer, die ausgereifte digitale Funktionen in den Bereichen Vertrieb, Service und Selbstbehalt sowie Schäden entwickelt haben, gut aufgestellt sind, um die Krise zu überstehen – und diejenigen, die dies nicht getan haben, müssen schnell handeln aufholen.“

Diese Abrechnung ergab, dass die digitale Transformation nicht nur notwendig war, um die Krise zu überstehen, sondern auch notwendig, um weiter voranzukommen.

Ab 2021 werden KI und Automatisierung – Herzstücke der digitalen Transformation von Unternehmen – hohe Prioritäten für zukunftsorientierte Versicherungsunternehmen haben.

Die Zukunft der Versicherung

Im Gegensatz zu anderen Branchen, in denen die Technologiebudgets tendenziell sinken, steigen die Budgets für Versicherungstechnologie, erklärte Carney auf dem Podium. Laut Carney und unter Berufung auf Forschungsergebnisse von Forrester wird eine Erhöhung der Technologiebudgets von Versicherungsunternehmen um 1,4 % die Zukunft der Arbeit und die Zukunft des Kundenerlebnisses beschleunigen.

Es ist wichtig zu beachten, dass ein Großteil dieser Budgeterhöhung nicht nur für die Wartung verwendet wird. Carney teilte mit, dass 33 % dieses Budgets in neue Projekte fließen.

Holly Olive (Digital Operations, Insurance Consulting Lead bei Cognizant zum Zeitpunkt des Panels) stimmte zu und warnte, dass die Dynamik mit sich verschiebenden Budgets zunehmen und rückständige Unternehmen zurückbleiben könnten:„Der Zug fährt, und Sie wollen dabei sein .“

Die Zukunft der KI

Die Zukunft der Versicherung wird jedoch nicht nur von der Bereitschaft der Unternehmen zur Einführung von KI abhängen, sondern auch von ihrer Fähigkeit, Geschäftslösungen zu verfolgen, einzuführen und zu implementieren, die KI nutzen.

Skepsis gegenüber KI entsteht, weil die Technologie in vielen Branchen nicht mit den Versprechungen ihrer Vermarktung Schritt gehalten hat. KI und ML sind in vielen Kreisen zu Marketing-Buzzwords geworden. Unternehmen mit Produkten, die eine einfache, regelbasierte Automatisierung bieten, sind oft bereit zu behaupten, dass ihre Produkte intelligent sind, obwohl sie es nicht sind. Diese Produkte können immer noch nützlich sein, aber sie liefern nicht die Wirkung, die echte KI-basierte Lösungen bieten können.

Wo Hype auf Realität trifft, befinden sich laut Hauptredner Craig Le Clair, Principal Analyst bei Forrester, Plattformen, die fokussierte horizontale und vertikale Anwendungsfälle ermöglichen. Le Clair erklärte während der Keynote des KI-Gipfels, dass KI, obwohl sie früher ein separates Werkzeug war, nun Teil fast aller Technologien werden wird:„KI wird in Anwendungen einsickern und zu einer normalen Art der Geschäftstätigkeit werden.“

Die Zukunft der KI wird nicht darin bestehen, ein schickes Tool zu übernehmen und sich davon in die richtige Richtung führen zu lassen; Es wird eine intelligente Geschäftsstrategie entwickeln, die die Vorteile von KI nutzt.

Beispiel einer KI-Versicherung:Schadenbearbeitung

Anwendungsfälle für die Implementierung von KI in Versicherungsprozesse gibt es zuhauf, aber es gibt einen Prozess, der besonders reif für KI ist:die Schadensbearbeitung.

Es gibt vier Aspekte der Schadenbearbeitung, die sie zu einem großartigen Kandidaten für KI machen:

1. Es ist zeitaufwändig.

2. Es kann fehleranfällig sein.

3. Es skaliert nicht.

4. Es erfordert Fachexperten.

Ein herkömmlicher Versicherungsanspruchsprozess geht so:

• Anspruchsdokumente werden von einem Kunden, Vermittler oder Dritten in Ihr System eingegeben.

• Ein Fachexperte überprüft die Dokumente manuell auf erforderliche Daten (ein kognitionslastiger Prozess, der sein Fachwissen erfordert).

• Ein Mitarbeiter gibt Daten manuell in ein Anspruchssystem ein.

• Ein Fachexperte bewertet den Anspruch gegen die Police.

• Ein Mitarbeiter führt eine Beispiel-Betrugsprüfung durch, um bekannte Risiken manuell abzugleichen.

• Ein Mensch genehmigt oder lehnt einen Vergleich ab.

In einem Schadenprozess mit KI , sieht es eher so aus:

• Anspruchsdokumente werden von einem Kunden, Vermittler oder Dritten in Ihr System eingegeben.

• Ein Software-Roboter verwendet KI, um automatisch Daten aus den Schadendokumenten zu extrahieren.

• Ein Produkt wie UiPath Document Understanding verwendet ML-Modelle, um strukturierte, unstrukturierte und Piktogramme aus Dokumenten zu extrahieren.

• Software-Roboter geben die Daten in Ihre Schadensysteme ein.

• Ein Mitarbeiter überprüft die Daten bei Bedarf schnell zur Validierung.

Beachten Sie, wie im zweiten Beispiel ein Mensch nur im letzten Schritt in den Prozess eintritt und selbst dann nur bei Bedarf. Der Schadenprozess ist schneller, weniger fehleranfällig und erfordert viel weniger manuellen, menschlichen Aufwand.

Jetzt können sich die Mitarbeiter wieder auf ansprechendere, am Menschen orientierte Aktivitäten konzentrieren und es Softwarerobotern überlassen, sich wiederholende Aufgaben zu erledigen.

Wenn KI in das Technologielösungsportfolio eines Unternehmens eingebettet ist, können sich Mitarbeiter von mühsamen, sich wiederholenden Aufgaben wie der Schadensbearbeitung auf ansprechendere, kognitiv herausfordernde Aufgaben konzentrieren.

Legen Sie mit diesen 3 Schritten mit KI los

Unser Panel teilte drei Kernschritte für den Einstieg in die KI mit. Jeder Schritt macht die KI einfacher zu implementieren und effektiver.

1. Fangen Sie klein an

Finden Sie praktische Anwendungsfälle und wählen Sie einen Schmerzpunkt aus, um sie zu priorisieren. Stellen Sie sicher, dass der von Ihnen gewählte Anwendungsfall klein genug ist, um praktisch zu sein, aber schmerzhaft genug, dass die Lösung messbar und wirkungsvoll für die Beteiligten ist.

Laut einem unserer Diskussionsteilnehmer, Kieran Gilmurray, Global Automation and Digital Transformation Expert bei Mercer, besteht ein Vorteil der Versicherungsbranche darin, dass es zahlreiche, bewährte und validierte Anwendungsfälle gibt. Anwendungsfälle sind bereits bekannt, daher ist dies kein Ort, an dem Sie innovativ sein müssen.

Olive empfahl, mit KI für die E-Mail-Klassifizierung zu beginnen. Carney stimmte zu:Mit 20 Millionen empfangenen E-Mails pro Jahr und einem Zeitaufwand von mehr als fünf Minuten pro E-Mail bietet die E-Mail-Automatisierung eine Chance mit großer Wirkung und geringem Risiko.

Die Herausforderung besteht darin, dass Kunden regelmäßig E-Mails mit einer Vielzahl von Fragen an den Kundendienst senden, die sich zu langen Antwortzeiten summieren können. Die Chance besteht darin, dass Sie mit KI diese Reaktionszeiten verkürzen und effizienter werden können, wo andere Unternehmen noch langsam sind. Für Early Adopters von KI kann sich dieser Vorteil verstärken, sodass Sie Ihre Konkurrenten überholen und so weit vorankommen können, dass sie nicht mehr aufholen können.

Mit KI-gestützter E-Mail können Sie eingehende Kommunikation verstehen und die folgende Kommunikation vorhersagen. Das bedeutet, dass Kunden bestimmte Fragen nicht einmal stellen müssen – Sie haben sie bereits beantwortet.

Olive sagt, dass man die Wertschöpfungskette Stück für Stück angreifen kann, wenn man kleiner anfängt.

2. Am ROI ausrichten

Jede transformative Technologie erfordert Investitionen, aber die erforderlichen Investitionen sind nicht immer Kapitalinvestitionen. Kapital ist wichtig, aber wichtiger ist die Investition in eine Innovationskultur. Sie müssen eine Kultur fördern, die über bestehende Methoden und Praktiken hinausblickt, damit sie eine Technologie übernehmen können, die so bahnbrechend ist wie KI.

Bei beiden Arten von Investitionen müssen Sie sorgfältig über den ROI nachdenken. Um Ihre ROI-Vision mit der Realität in Einklang zu bringen, sollten Sie Ihre ROI-Analyse mit Process Discovery umrahmen.

Viele in der Versicherungsbranche haben sich an die Anzahl der Entscheidungspunkte gewöhnt, die bestehende Prozesse enthalten, was sie vergessen lässt, wie komplex viele Prozesse geworden sind.

Das Potenzial für KI zur Bewältigung einiger dieser komplexen Prozesse ist immens, aber nur, wenn Sie Ihre Unternehmen zuerst dokumentieren und überprüfen – mit Daten, nicht mit Anekdoten. Das Ziel dieser Entdeckung ist es, festzustellen, wo Sie mit KI den größten Nutzen erzielen können.

UiPath Task Mining und UiPath Process Mining können Ihnen dabei helfen, Ihre Prozesse und ihre Engpässe zu verstehen. Mit diesen Tools zur Prozesserkennung können Sie KI-Anwendungsfälle basierend auf messbaren Geschäftsergebnissen priorisieren.

Von dort aus können Sie beginnen, Ihr Verständnis von ROI zu erweitern.

Gilmurray warnte davor, dass es zwar kurzfristige KI-Anwendungsfälle gibt, eine umfassendere Transformation jedoch mehr als das Umlegen eines Schalters erfordern wird. Die Implementierung von KI beinhaltet einen Pfad von Verbesserungen, die schließlich zu erheblichen Änderungen im Geschäftsbetrieb führen.

Setzen Sie das Team nicht unter Druck, sofortige Renditen zu liefern, aber verstehen Sie die Richtung des Projekts und woher die Renditen kommen werden. KI ähnelt in gewisser Weise einem neuen Mitarbeiter, was bedeutet, dass es Zeit braucht, sie zu schulen und für die Produktion vorzubereiten. Und ähnlich wie ein Mitarbeiter können KI-basierte Lösungen lernen und sich an die Anforderungen des Unternehmens anpassen.

Olive warnte davor, dass sich viele Unternehmen zu sehr auf die Kostensenkung als primäre Kennzahl konzentrieren werden.

Der wahre Wert der KI liegt jedoch nicht nur darin, welche Kosten sie eliminiert, sondern welchen Wert sie produziert. KI wird zum Beispiel bessere Bearbeitungszeiten und eine höhere Kundenzufriedenheit schaffen, was eine bessere Kundenbindung bedeutet.

Wenn Sie den ROI genau schätzen können, von den engsten Renditen bis zum größten potenziellen Wert, dann wählen Sie jedes Mal die Bemühungen mit dem größten Potenzial aus. Sie können ein Produkt wie UiPath Automation Hub verwenden, um einen zentralen Ort für Automatisierungsideen zu schaffen, den Sie dann organisieren und priorisieren können.

3. Skalieren Sie, indem Sie die Geschäftsstrategie an die erste Stelle setzen

Damit die digitale Transformation Ihren unternehmensweiten strategischen Zielen gerecht wird, darf die KI-Einführung nicht innerhalb eines einzelnen Teams isoliert werden. Mit der Unterstützung sowohl einer Kapitalinvestition als auch einer kulturellen Investition kann Ihre Organisation die Akzeptanz annehmen und erweitern. Wenn Sie keine breite Akzeptanz erreichen können, wird die digitale Transformation nicht stattfinden, und Sie riskieren, dass Ihr KI-Projekt als Prototyp ins Stocken gerät.

Nur eine Priorisierung der Geschäftsstrategie wird KI-Skalen und -Verbreitungen sicherstellen.

Das Risiko besteht darin, dass Unternehmen die Technologie über die Geschäftsstrategie stellen. Wenn Sie sich zu sehr auf die Technologie konzentrieren, warnte Gilmurray, dann liegen Sie falsch. An erster Stelle steht die Geschäftsstrategie.

Gilmurray empfiehlt, dass Sie die Strategie auf Geschäftsebene (oder zumindest auf Abteilungsebene) verstehen, um zu wissen, wozu Sie beitragen. Technologie ermöglicht Geschäfte – es sind Menschen, Prozesse und dann Technologie.

Sie sollten zwei Fragen stellen, sagte er: 

1. Wo wollen wir hin?

2. Wie kommen wir dahin?

Zu viele Unternehmen konzentrieren sich auf die zweite Frage, ohne die erste anzugehen.

Die Versicherungsbranche ist bereits eine datengesteuerte Branche. Wenn Sie also die richtigen Daten zur richtigen Zeit an die richtigen Personen liefern können, werden sich daraus enorme Vorteile ergeben. Die ROI-Berechnung bezieht sich nicht nur auf die Anzahl der eingesparten Stunden (aber das ist oft der Fahrer Nummer eins). Diese Berechnung basiert auf der Geschäftsstrategie und berücksichtigt, was Ihre Konkurrenten tun, und alle Schwachstellen in Ihrem aktuellen Geschäft, wie z. B. Service-Level-Agreements (SLAs) und Kundenreaktionszeiten.

Überleben Sie den digitalen Darwinismus mit KI an Ihrer Seite

Gilmurry sprach darüber, wie 2020 unseren Fortschritt in ein Zeitalter des „digitalen Darwinismus“ beschleunigt hat. In diesem Zeitalter werden nur die Stärksten überleben. Aber Stärke wird nicht das Ergebnis roher Gewalt sein – es wird das Ergebnis der Bereitschaft der Unternehmen sein, sich an ein sich veränderndes Umfeld anzupassen.

Neue Technologien und neue komplementäre Geschäftsstrategien werden Versicherungsunternehmen den Weg zu vollautomatisierten Unternehmen ebnen. Ein vollständig automatisiertes Unternehmen™ ist eines, das Automatisierung, KI, ML und die Vorteile der digitalen Transformation, die diese Technologien freisetzen, vollständig umfasst.

Ein vollautomatisiertes Unternehmen ist eines, das Veränderungen jetzt und in der Zukunft überleben kann. KI ist nicht nur ein Tool, das Sie Ihrem Arsenal hinzufügen können – es ist ein Vermittler für eine umfassende digitale Transformation, und es gibt nur wenige Branchen mit so vielen Möglichkeiten zur Transformation wie Versicherungen.

Um mehr über die Einführung und Implementierung von KI zu erfahren, sehen Sie sich die Aufzeichnung unserer KI-in-Versicherung-Sitzung (Teil unserer KI-Gipfelveranstaltung) an. Es ist auf Abruf verfügbar, sodass Sie es sich bequem ansehen können.

Besonderer Dank geht an Elaine Mannix für die Mitarbeit an diesem Artikel und für die Co-Moderation unserer Sitzung "KI in der Versicherung" während des KI-Gipfels. Mannix ist der Versicherungsleiter bei UiPath.