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_posts/2023-09-04-Künstliche-Intelligenz-in-der-Schadenregulierung.md
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Original file line number | Diff line number | Diff line change |
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@@ -0,0 +1,78 @@ | ||
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layout: [post, post-xml] | ||
title: "Künstliche Intelligenz in der Schadensregulierung: Prozessoptimierung und Genauigkeitssteigerung" | ||
date: 2023-11-02 09:00 | ||
modified_date: 2023-11-02 09:00 | ||
author_ids: [JuergenWarias] | ||
categories: [KI] | ||
tags: [Künstliche Intelligenz, Versicherung, Insurance, Schadensregulierung] | ||
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Die Versicherungsbranche hat sich im digitalen Zeitalter schnell weiterentwickelt und zeitgemäße Technologie wird bei der Bewältigung komplexer Probleme immer wichtiger. | ||
Ein Bereich, der zunehmend von den Vorteilen der künstlichen Intelligenz (KI) oder Artificial Intelligence (AI) profitiert, ist die Schadensregulierung. | ||
Dieser Prozess wird revolutioniert durch KI-basierte Lösungen, die zu einer deutlichen Optimierung und Genauigkeitsverbesserung führen. | ||
Dieser Artikel soll kurz auf die Rolle von KI bei der Schadensregulierung eingehen sowie die Vor- und Nachteile für Versicherungsunternehmen beleuchten. | ||
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# Was ist KI? | ||
Die künstliche Intelligenz ist eine Technologie, die sich mit der Automatisierung intelligenten Verhaltens und maschinellen Lernens befasst. | ||
Darunter fällt nicht nur die Ergänzung des menschlichen Sehvermögens, sondern auch Fähigkeiten wie Hören, Analysieren, Entscheiden und Handeln. | ||
Die herausragendste Fähigkeit von KI und essentiell wichtigste Eigenschaft von KIs ist die Lernfähigkeit durch Machine Learning (ML). | ||
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# Die Herausforderungen der traditionellen Schadensregulierung | ||
In der Versicherungsbranche ist die herkömmliche Schadensregulierung ein zeitaufwändiger Prozess, der menschliches Fachwissen erfordert. | ||
Experten, Berater und Aufsichtsbehörden müssen sich häufig durch umfangreiche Informationen und Dokumentationen kämpfen, um einen Schaden genau einzuschätzen. | ||
Dies kann zu Verzögerungen und unvorhergesehenen Umständen führen, die sowohl für den Versicherer als auch für den Gutachter frustrierend sein können. | ||
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# Wie KI die Schadensregulierung verbessert | ||
## 1. Automatisierung und Effizienzsteigerung | ||
Mithilfe von KI-Technologien wie maschinellem Lernen und Bilderkennung können Versicherer den Schadensregulierungsprozess automatisieren und beschleunigen. | ||
Große Datensätze können durch KI-gesteuerte Algorithmen schnell analysiert und relevante Informationen extrahiert werden. | ||
So können beispielsweise neben der Analyse von Dokumenten auch Schadensbilder automatisch ausgewertet und entsprechende Kostenvoranschläge erstellt werden. | ||
Dies führt zu einer deutlichen Effizienzsteigerung, da Routineaufgaben nun durch KI abgewickelt werden können. | ||
Den Schadensregulierungsbeamten bleibt somit mehr Zeit für die Bearbeitung komplexer Fälle und den direkten Kundenkontakt. | ||
## 2. Präzisere Schadensbewertung | ||
Um aus historischen Schadensdaten zu lernen und genauere Einschätzungen treffen zu können, werden KI-Modelle kontinuierlich trainiert und verbessert. | ||
Durch die Kombination von maschinellem Lernen und fortschrittlichen Analysetechniken kann die KI Muster in den Daten erkennen und präzise Schätzungen für Schadensersatzansprüche liefern. | ||
Mittels Deep Learning und KI sind Computer in der Lage, Bildinhalte auch dann auszuwerten, wenn diese nicht unter optimalen Bedingungen erfasst wurden. | ||
Dies verbessert die Genauigkeit und Transparenz des Schadensregulierungsprozesses, was das Vertrauen der Kunden in ihre Versicherungsgesellschaft stärkt. | ||
## 3. Die Vorteile für Versicherungsunternehmen und Kunden | ||
### a) Schnellere Abwicklung von Schadensansprüchen: | ||
Der Einsatz von KI ermöglicht es Versicherungsunternehmen, Schadensfälle schneller abzuwickeln und zu regulieren. | ||
Die deutlich beschleunigte Bearbeitung von Reklamationen führt zu einer kürzeren Wartezeit für Kunden, was ihre Zufriedenheit erhöht. | ||
### b) Reduzierte Betrugsfälle: | ||
Die Fähigkeit von KI-Systemen, verdächtige Muster und Anomalien in Schadensdaten zu erkennen, führt zu einer verbesserten Betrugsprävention. | ||
Versicherungsunternehmen können mögliche betrügerische Schadensfälle früher erkennen und geeignete Maßnahmen ergreifen, um finanzielle Verluste zu reduzieren. | ||
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## Mögliche Probleme beim KI-Einsatz | ||
Beim Einsaz von KI in der Schadensregulierung ist es wichtig, dass ein Mensch sich nicht vollends auf sie verlässt. | ||
So viele Vorteile, wie ihr Einsatz versprechen und auch bringen mag, kann es durch einen Bias in den Daten auch zu fehlerhaften Ergebnissen kommen. | ||
Ein einfaches Beispiel ist die Risikoeinschätzung in der KFZ-Versicherung. | ||
Wenn mehrheitlich Daten von männlichen Fahrern existieren, kann es zu einer für Frauen ungünstigeren Risikobewertung kommen, obwohl Fahrerinnen allgemein und erwiesenermaßen ein deutlich geringeres Unfallrisiko besitzen. | ||
Weiterhin sollte die eingesetzte KI keine vollkommene Blackbox sein, sondern ihre Entscheidungen sollten stets transparent, nachvollziehbar, erklärbar und überprüfbar sein. | ||
Daher sollte eine KI Entscheidungen und Einschätzungen nur vorbereiten, die finale Bewertung und Handlung sollte uns Menschen vorbehalten bleiben. | ||
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## KI ist bereits bei einigen Versicherern im Einsatz | ||
Seit Ende 2021 setzt die Allianz Deutschland verstärkt künstliche Intelligenz ein, um kleinere selbst verschuldete KFZ-Unfallschäden zu regulieren. | ||
Die KI wird zur Bearbeitung von Kaskoschäden eingesetzt und hat sich in den ersten Testwochen schon bewährt. | ||
Von Oktober bis ca. zum Ende 2021 hat die Allianz ca. 30.000 Schadensfälle automatisiert prüfen lassen. | ||
Vollkaskoschäden mit geringer Komplexität können bereits vollständig innerhalb eines Tages automatisiert geregelt werden. | ||
Kunden können mit dem Smartphone fotografierte Bilder eines Schadens an die Versicherung senden und die KI berechnet die Reparaturkosten. | ||
Der Betrag kann auf Wunsch des Kunden für einfache Schäden sofort und ohne menschliches Eingreifen überwiesen werden. | ||
Komplexere Fälle werden an menschliche Sachbearbeiter weitergeleitet. | ||
Die Nürnberger Versicherung nutzt KI bisher nur zur Erkennung von Betrugsversuchen. | ||
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## Fazit | ||
Ohne Zweifel hat künstliche Intelligenz das Potenzial, die Art und Weise, wie die Versicherungsbranche Schäden reguliert, grundlegend zu verändern. | ||
Automatisierung und Effizienzsteigerung ermöglichen es Versicherern, schneller auf Schadensfälle zu reagieren und einen besseren Kundenservice zu bieten. | ||
Darüber hinaus ermöglicht die Genauigkeit KI-gesteuerter Auswertungen eine faire und offene Schadensregulierung. | ||
Gerade in der Schadensregulierung kann KI eine große Bereicherung für Versicherungsunternehmen und ihre Kunden sein, allerdings auch bei Produktvorschlägen, der Ermittlung von Kaufwahrscheinlichkeiten und der Analyse der Kundenzufriedenheit. | ||
KI kann Menschen nicht ersetzen, jedoch stark unterstützen. | ||
Beim Einsatz von KI ist dennoch stets Vorsicht geboten, da sie keine 100-prozentige Verlässlichkeit bietet. | ||
Daher sollten die gelieferten Ergebnisse nur zur Vorbereitung dienen und von Menschen final bewertet werden. | ||
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## Quellen: | ||
[1] https://www.versicherungsbote.de/id/4899470/Einsatz-von-KI-im-Schadensmanagement-von-Versicherungen-/</br> | ||
[2] https://www.versicherungsbote.de/id/4902968/Kunstliche-Intelligenz-So-heben-Versicherungen-ihr-Potenzial/</br> | ||
[3] https://www.it-finanzmagazin.de/kuenstliche-intelligenz-in-der-bilderkennung-automatisierung-im-kfz-schadenprozess-51182/</br> | ||
[4] https://www.heise.de/news/Kfz-Versicherung-mit-KI-Allianz-regelt-Kaskoschaeden-zunehmend-automatisiert-6330172.html</br> | ||
[5] https://www.nordbayern.de/wirtschaft/ki-hilft-nurnberger-versicherung-bei-erkennung-von-betrugsversuchen-1.11153171 |