Herausforderungen: Künstliche Intelligenz in der Versicherung – Ihr strategisches Kapitel für die Zukunft

Versicherungsunternehmen besitzen heute mehr Daten über ihre Kunden als je zuvor. Digitale sowie analoge Eingangsdaten sind fester Bestandteil von Versicherungsprozessen. Die Verarbeitung von eingehenden Daten, insbesondere von Dokumenten, spielt nach wie vor eine essentielle Rolle. Über eine Vielzahl von traditionellen sowie neuen Eingangskanälen werden diese tagtäglich empfangen, teilweise manuell verarbeitet und in vielen Geschäftsprozessen verwendet. Schon allein aufgrund der großen Menge an Dokumenten ist dies eine herausfordernde und zeitraubende Aufgabe. Besonders problematisch ist dies bei zeitkritischen Kundenanfragen. Künstliche Intelligenz bietet für Versicherer verschiedene Möglichkeiten der Effizienzsteigerung.

Kollegen diskutieren über Algorithmen. Ein Symbolbild für die Vorteile von Künstlicher Intelligenz in der Versicherung

KI & NLP: Warum sich der Einsatz von KI für Versicherer lohnt

Für viele sich wiederholende Tätigkeiten können Methoden aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz, hier im wesentlichen aus dem Teilbereich des Natural Language Processings (NLP), Mehrwerte liefern. Künstliche Intelligenz bündelt dabei Daten und das Wissen im Versicherungsunternehmen, kann auf inhaltlicher Ebene Dokumente vergleichen oder in Daten selbständig Muster und Trends erkennen. Diese Erkenntnisse stellen KI-Anwendungen Ihren Mitarbeitenden unterstützend zur Verfügung und sorgen so für mehr Geschwindigkeit, Effizienz und Genauigkeit.

Ihre Vorteile: Schöpfen Sie das Potenzial Ihrer Daten aus

Mehr Effizienz, weniger Verwaltungsaufwand

KI-Anwendungen übernehmen manuelle, repetitive, fehleranfällige Arbeitsschritte .

Smarte Produktentwicklung und -steuerung

Identifizieren Sie auf Grundlage von Data Science Potenziale für individuelle Versicherungsprodukte.

Nutzererlebnis für Ihre Kunden optimieren

Durch schnellere Fall-Abwicklung und kürzere Wartezeiten.

Wachstum ankurbeln

KI-Lösungen machen die Versicherungskonditionen attraktiver und erleichtern den Versicherten die Handhabung. Damit heben Sie sich vom Wettbewerb ab.

Use Cases: Wo Künstliche Intelligenz in der Versicherung bereits Einsatz findet

Potenziale für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz gibt es in Versicherungsunternehmen entlang der gesamten Wertschöpfungskette: Prinzipiell kann Künstliche Intelligenz überall dort eingesetzt werden, wo Sie es mit repetitiven Aufgaben zu tun haben, die eine intelligente Entscheidung benötigen.

In Zusammenarbeit mit bestehenden Kunden haben wir nach ganzheitlicher Betrachtung bestehender Datenflüsse Prozesse analysiert, neu gewertet und innovative Ansätze identifiziert:

Dokumentenanalyse für Migrationen und Migrationsvorbereitung

In Migrationsprojekten müssen die Allgemeinen Versicherungsbedingungen (AVBs) nach migrationsrelevanten Informationen durchforstet werden. Auf Grundlage von gelabelten Trainingsdaten ermöglicht Künstliche Intelligenz in Form von Natural Language Processing (NLP), explizites Wissen zu modellieren. Hierdurch kann das auf einem Bruchteil von Daten trainierte Modell auf den gesamten Bestand angewendet werden – und in wenigen Schritten migrationsrelevante Textstellen aus einer großen Datenmenge extrahieren.

Semantischer Dokumentenvergleich

Vergleichen Sie zwei oder mehrere Dokumente automatisiert miteinander: Sind Abschnitte inhaltlich ähnlich, aber unterschiedlich formuliert, stößt die manuelle Suche an ihre Grenzen. Ein auf Versicherungssprache vortrainiertes Sprachmodell sichtet auf Knopfdruck Versicherungsdokumente und zeigt Gemeinsamkeiten oder Unterschiede an – unabhängig von der Formulierung.

Extraktion von Schlüsselwerten aus Fließtexten

Durch das tiefe Sprachverständnis moderner Sprachmodelle können Texte semantisch gruppiert und zugeordnet werden. Außerdem lassen sich Schlüsselwerte automatisiert erkennen. Eine Kombination dieser Methoden ermöglicht es uns, Schlüsselwerte nach Kategorien zu extrahieren. Hierdurch können Sie die Dunkelverarbeitungsquote erhöhen z. B. durch das automatisierte Vorbelegen von Datenfeldern aus Fließtexten.

Duplikaterkennung

Mit unserem speziell auf Versicherungssprache vortrainiertem Sprachmodell lassen sich zuverlässig semantische Duplikate erkennen – unabhängig von der genauen Wortwahl oder Formatierung. Wir integrieren unser Modell in Ihre Template- und Dokumentenverwaltung und schaffen damit eine benutzerfreundliche Hilfestellung zum Erkennen von Duplikaten. Dadurch lassen sich Redundanzen abbauen, die Textqualität steigern und der Verwaltungsaufwand reduzieren

Muster- und Anomalieerkennung

Der Bestand an Daten zu Policen und Verträgen ist ein Schatz, der eingesetzt werden will. Algorithmen des Machine Learnings können Muster in Ihren Daten erkennen. Abweichungen von diesen Mustern – sogenannte Anomalien – geben beispielsweise einen Hinweis auf fehlerhafte Verträge oder dienen der Betrugserkennung.

Künstliche Intelligenz in der Versicherung – Unsere Leistungen: Es kommt auf die richtige Expertise an, damit KI zum Erfolg wird

Durch die Kombination von 25-jähriger fachlicher und technischer Erfahrung in der Versicherungsbranche und neuester Machine-Learning-Technologien unterstützen wir Sie dabei, in neuen sowie bestehenden Projekten und Prozessen KI-Potenziale zu identifizieren. ​ Mit Fokus auf Maschinellem Lernen, Datenanalysen und der Verarbeitung natürlicher Sprache optimieren wir mit Ihnen gemeinsam ganzheitlich Ihre Prozesse.

Wir begleiten Ihr KI-Projekt über alle Phasen – von der Use Case Identifikation über Konzeption, Datenmanagement und Modellierung bis zum Deployment. Nutzen Sie zudem unsere Trainings, um in Ihrem Team das KI-Know-how zu vertiefen.

Unsere Services für Versicherungen

Im Reverse Mentoring Workshop entwickeln Sie ein technisches und konzeptionelles Verständnis von ML und verstehen, warum und wie der Algorithmus seine Entscheidungen/Vorhersagen trifft. Der Workshop wird im Kontext eines spezifischen Anwendungsfalls durchgeführt, damit Sie Ihr Wissen direkt in der Praxis anwenden können.

Im „Exploratory Workshop Machine Learning“ stellen wir eigene Use Cases vor und identifizieren gemeinsam mit Ihnen mögliche Anwendungsfälle für Ihr Unternehmen. Diese Use Cases klassifizieren wir nach Komplexität und Nutzen und bauen daraus für Sie ein Backlog auf.

Im Rahmen unseres Outsourced Innovation Lab entwickeln wir mit Ihnen gemeinsam KI-Modelle bzw. integrieren diese in Ihre Produkte. Je nach Kundenwunsch übernehmen wir die vollständige Implementierung und stellen dafür unsere Infrastruktur zur Verfügung. Auch nach einem Deployment lassen wir Sie nicht im Stich – bei Bedarf ziehen Sie uns für technisches oder fachliches Consulting hinzu.

Convista Kollegen stehen im Büro und tauschen sich über Neuigkeiten und Erfahrungen aus
Convista Kollegen stehen im Büro und tauschen sich über Neuigkeiten und Erfahrungen aus

Warum Convista: Vier Gründe für die KI-Expertinnen und -Experten der Convista

Technologieunabhängige Beratung
Wir sind herstellerunabhängig. Abhängig von Ihren Bedürfnissen suchen wir die passende Technologie und unterstützen in der Implementierung.

Versicherungs-Know-how
Wir kennen die Besonderheiten, Regularien und Anforderungen der Versicherungsbranche. Unser Team aus Business Consultants und Managerinnen und Managern hat jahrelang in Versicherungsunternehmen gearbeitet und bringt wertvolles Wissen über Zusammenhänge und Prozesse mit.

Langjährige Erfahrung in KI-Projekten
Vom Optimieren von Rückstellungen über die automatisierte Einarbeitung von Dokumenten: unsere KI-Expertinnen und -Experten haben bereits zahlreiche Projekte im Versicherungsumfeld umgesetzt. Dadurch sind uns verschiedene Stolpersteine auf dem Weg zum bestmöglichen KI-Algorithmus bestens bekannt.

DevOps-Know-how
Nachdem das KI-Modell erfolgreich trainiert und getestet ist, soll es einen produktiven Mehrwert liefern. Durch unsere langjährige DevOps-Erfahrung stehen hier zahlreiche Möglichkeiten der Integration in die bestehende IT-Landschaft zur Verfügung: So sind Standalone-Lösungen mit eigens entwickelter grafischer Oberfläche ebenso denkbar wie eine komplette Integration in die bestehende IT-Landschaft über alle gängigen Schnittstellen. Auch bei Hosting und Maintenance beraten und unterstützen wir Sie gerne.

Fachartikel: Neues rund um Künstliche Intelligenz in der Versicherungsbranche

KI-Sprachmodelle in der Versicherung: Je größer, desto besser?

Was genau bedeutet das Aufkommen von großen Sprachmodellen für die Versicherungsbranche? Und welche Rolle spielt die Größe eines Sprachmodells?

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Größe von Sprachmodellen in der Versicherungswirtschaft

Dokumentenanalyse: Wie Sie mithilfe von KI Versicherungstexte schneller vergleichen können

Einen Überblick über Inhalte von allgemeinen Versicherungsbedingungen zu haben, ist für Versicherer, Versicherungsmakler und Assekuradeure entscheidend. Zwar ändern sich die Rechtsgrundlagen für Versicherungsverträge nicht monatlich, aber durchaus einmal im Jahr.

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KI vereinfacht und beschleunigt Analyse und Vergleich von Dokumenten

Anomalieerkennung mit Machine Learning: Zwei Methoden im Fokus

Wie Versicherer mit Machine Learning die Anomalieerkennung effizienter gestalten können und welche zwei Methoden helfen.

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Datennetz als Symbolbild für Anomalieerkennung in Daten

Betrugserkennung: Wie Sie mit Machine Learning Versicherungsbetrug effizienter aufdecken

Künstliche Intelligenz in Form von Machine Learning unterstützt Versicherer dabei, Versicherungsbetrug effizient aufzudecken. Lesen Sie hier, auf welche 4 Erfolgsfaktoren es beim Einsatz von Machine Learning in der Betrugserkennung ankommt und wo die Vorteile von Machine Learning liegen.

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Händisch mit der Lupe werden Bestandsdaten analysiert - Symbolbild wie aufwendig Betrugserkennung ohne Machine Learning ist
Team arbeitet im Office am Laptop an S/4HANA Projekt

Ausgewähltes Kundenprojekt: Use Case: Künstliche Intelligenz in der Migration

Das manuelle Sichten der Dokumentenmengen in Migrationsprojekten ist eine Mammutaufgabe. Erfahren Sie, wie Künstliche Intelligenz in der Versicherung in Form von Natural Language Processing die AVB-Analyse im Migrationsprojekt vereinfacht.

Zur Referenz

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