Anwendung und Potenziale von generativer KI in der Assekuranz

Ein Artikel von Robert Schnoeckel, Zukunftsforscher neue Technologien bei den Versicherungsforen Leipzig

Generative künstliche Intelligenz (KI) repräsentiert eine fortschrittliche Klasse von KI-Systemen, die darauf spezialisiert sind, neue Daten zu generieren. Diese Systeme unterscheiden sich deutlich von herkömmlichen KI-Anwendungen, die primär auf die Analyse und Klassifizierung von Daten ausgerichtet sind. Generative KI-Modelle wie Generative Adversarial Networks (GANs), Variational Autoencoders (VAEs) und Transformer-Modelle zeichnen sich durch die Fähigkeit aus, Inhalte zu erstellen, die menschlichem Schaffen ähnlich oder kaum davon zu unterscheiden sind.

Das fundamentale Prinzip der generativen KI liegt darin, komplexe Datenmuster zu erlernen und nachzubilden. Zum Beispiel können GANs realistische Bilder generieren, die von echten Fotos kaum zu unterscheiden sind.

Einfach zu bedienen

Ein wesentliches Merkmal der generativen KI (häufig wird der englische Begriff generative AI synonym verwendet) ist die deutlich niedrigere Zugangsbarriere im Vergleich zu früheren KI-Anwendungen.

Diese Technologien ermöglichen eine Kommunikation und Interaktion in natürlicher Sprache, was sie intuitiv und leicht zugänglich macht. Die einfache Bedienbarkeit und die Fähigkeit, komplexe Aufgaben ohne tiefgehendes technisches Verständnis zu erfüllen, tragen maßgeblich zur schnellen Verbreitung und Akzeptanz von generativer KI in der Versicherungswirtschaft bei. Dieser niedrigschwellige Zugang eröffnet neue Möglichkeiten für die Nutzung und Integration von KI in verschiedenen Geschäftsbereichen, von der Produktentwicklung bis hin zum Kundenservice.

Viele Anwendungsmöglichkeiten in der Versicherungswirtschaft

Die deutsche Versicherungswirtschaft steht mit der Einführung und Integration generativer KI-Technologien am Beginn einer weiteren transformativen Phase. Diese Entwicklung zeigt ein heterogenes Bild: Während einige Unternehmen noch am Anfang der Auseinandersetzung mit dieser Technologie stehen, nutzen andere bereits aktiv generative KI-Anwendungen in verschiedenen Geschäftsbereichen.

Fluch und Segen für die Unternehmen ist die Vielzahl von Anwendungsmöglichkeiten. Es ist von großer Bedeutung, die für sich relevanten Anwendungsfälle zeitnah zu identifizieren, zu implementieren und ihre Wirksamkeit zu evaluieren. Das bedeutet auch, nicht erfolgreiche Projekte zur Seite legen oder verwerfen zu können.

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.

Große Sprachmodelle

Die Provinzial Versicherung AG und Die Mobiliar treiben aktuell jeweils die Entwicklung einer internen Anwendung von großen Sprachmodellen voran. Die dabei entwickelten Anwendungen sind für den breiten Einsatz bei Mitarbeitenden vorgesehen und greifen über Schnittstellen auf große Sprachmodelle wie beispielsweise GPT-4 von OpenAI zu. Der Vorteil besteht darin, dass die Unternehmen den Mitarbeitenden die Möglichkeit bieten, unternehmenseigene Daten zu verwenden, ohne dass diese die Unternehmensgrenzen verlassen. Das funktioniert nicht, wenn man die öffentlich zugängliche Anwendung ChatGPT verwendet.

Chatbot mit GPT-4-Schnittstelle

Einen anderen Ansatz haben die Helvetia Versicherungen Schweiz gewählt, die ihren bereits existierenden Chatbot Clara mit einer Schnittstelle zu GPT-4 ausgestattet haben. Der Chatbot kann von Kunden und Kundinnen auf der Website des Unternehmens genutzt werden, um Fragen zu den Themen Versicherungen, Vorsorge und Eigenheim zu beantworten. Das Unternehmen startete bereits im vergangenen Jahr mit einer siebenmonatigen Pilotphase und zählt damit zu den First Movern, wenn es um den Einsatz von generativer KI im Kundenkontakt geht.

Diesen Artikel lesen Sie auch in AssCompact 02/2024 und in unserem ePaper.

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