Prädiktive Modelle in der Risikobewertung
Beispiele für Anwendungsmöglichkeiten finden sich in vielen, wahrscheinlich sogar allen Wertschöpfungsbereichen. Beispielsweise kann generative KI im Bereich der Risikobewertung zum Einsatz kommen. Sie ermöglicht hierbei eine präzisere und dynamischere Einschätzung von Risiken. Durch den Einsatz von prädiktiven Modellen, die auf umfangreichen Datensätzen basieren, können Versicherungsunternehmen potenzielle Risiken effektiver erkennen und managen. Diese Technologie ermöglicht es, Muster und Trends in großen Datensammlungen zu identifizieren und somit fundiertere Entscheidungen über Versicherungspolicen und Preisgestaltungen zu treffen.
Generative KI in der Schadenbearbeitung
In der Schadenbearbeitung verändert generative KI die Prozesse durch Automatisierung und Effizienzsteigerung. KI-gestützte Systeme können Schadenmeldungen schneller bearbeiten und bewerten, indem sie beispielsweise Bilderkennungstechnologien verwenden, um Schadenausmaße zu analysieren. Dies führt zu einer beschleunigten und genaueren Schadenabwicklung, was sowohl für die Versicherungsnehmer als auch für die Versicherer von Vorteil ist.
Chatbots in der Kommunikation mit Kunden
Der Kundenservice und die Interaktion mit den Versicherungsnehmern werden durch den Einsatz von KI ebenfalls verbessert. Chatbots, die auf generativer KI basieren, können rund um die Uhr Anfragen bearbeiten und bieten somit einen schnellen und effizienten Kundensupport. Diese Systeme lernen kontinuierlich dazu, verbessern ihre Antworten und können zunehmend komplexere Anliegen bearbeiten, was zu einer gesteigerten Kundenzufriedenheit führt.
Mitarbeitende und Führungskräfte in Lernprozess einbeziehen
Neben dem unmittelbaren Nutzen spielt das Sammeln von Erfahrungen eine entscheidende Rolle. Unternehmen müssen sich mit der neuen Technologie vertraut machen, um ihre Potenziale voll ausschöpfen zu können. Hierbei ist es wichtig, dass sowohl Führungskräfte als auch Mitarbeitende in den Lernprozess einbezogen werden und ein solides Verständnis der Technologie entwickeln. Das Sammeln eigener Erfahrungen hilft, eine fundierte Wissensbasis aufzubauen, und ermöglicht es den Unternehmen, in Zukunft agil und informiert auf Veränderungen und neue Möglichkeiten zu reagieren. Dieser Prozess kann intern gestaltet werden oder in gemeinsamen Projekten wie der Forschungs- und Entwicklungsinitiative „Xplore GenAI“ von acht Versicherern und den Versicherungsforen Leipzig.
Die Entwicklung einer unterstützenden Strategie für die Mitarbeitenden ist für den Erfolg der Implementierung von generativer KI unerlässlich. Es geht nicht nur darum, geeignete Anwendungsfälle zu finden, sondern die Mitarbeitenden in den Veränderungsprozess zu integrieren. Dies beinhaltet Schulungsprogramme und kontinuierliche Weiterbildung, um sicherzustellen, dass die Mitarbeitenden mit den neuen Technologien effektiv arbeiten können und die Auswirkungen auf ihre Arbeitsweise verstehen. Eine solche Strategie fördert die Akzeptanz der neuen Technologien und trägt gleichzeitig zur Entwicklung neuer Kompetenzen bei den Mitarbeitenden bei.
Seite 1 Anwendung und Potenziale von generativer KI in der Assekuranz
Seite 2 Prädiktive Modelle in der Risikobewertung
Seite 3 Große Sprachmodelle
Robert Schnoeckel 
- Anmelden, um Kommentare verfassen zu können
