Es sind noch unzählige weitere Einsatzszenarien von KI in der Versicherungsbranche denkbar – zumindest in der Theorie. In der Praxis jedoch wird KI bisher erst in Teilbereichen eingesetzt. Das liegt zum einen an den unzureichenden Kundendatenbeständen der Versicherer.
Denn Versicherungsunternehmen bewahren Daten zu einem Kunden häufig – wie viele andere Unternehmen auch – in vielen verschiedenen IT-Systemen auf. Darunter leidet jedoch die Qualität der Daten.
Kundendaten spartenübergreifend integrieren
So sind Informationen oft nicht auf dem aktuellsten Stand, etwa, wenn Änderungen zum Versicherungsnehmer nur in einem System festgehalten werden und nicht unternehmensweit verfügbar sind. Eine weitere Herausforderung ist vor allem die Integration aller Kundendaten über verschiedene Versicherungssparten hinweg.
Hat der Kunde zum Beispiel eine Krankenzusatzversicherung und eine Hausratversicherung, muss auch dies unternehmensweit bekannt sein, um mögliche Up- und Cross-Selling-Potenziale zu erkennen. Doch oft werden für jede Versicherungssparte verschiedene Systeme eingesetzt, ohne dass diese miteinander kommunizieren.
KI braucht hochwertige Datenbasis
Wollen Versicherer mit KI neue Produkte entwickeln, brauchen sie also eine umfassende und korrekte Sicht auf all ihre Versicherungsnehmer.
Die benötigte Rundumsicht sollte neben Kundenstammdaten vor allem Informationen zum Nutzungsverhalten, den Kunden beschreibende Attribute, Selbstangaben, Demographie sowie Kundencharakteristiken und Informationen zur bisherigen Interaktion mit dem Kunden umfassen.
Erst auf Basis all dieser Daten können KI-Systeme die richtigen Prognosen und anschließende Handlungen ableiten. Generell ist eine qualitativ hochwertige Datenbasis für den Einsatz von KI essenziell. Denn intelligente Systeme lernen anhand der Daten, die ihnen zur Verfügung gestellt werden.
Seite fünf: Zwei Fragen für jeden Versicherer
