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DOSSIER KÜNSTLICHE

DOSSIER KÜNSTLICHE INTELLIGENZ IN KOOPERATION MIT ADESSO Versicherungen sind prädestiniert, künstliche Intelligenz einzusetzen Versicherer erfüllen sämtliche Voraussetzungen für den Einsatz von künstlicher Intelligenz: grosse Datenmengen, verschiedene Datenquellen und Datenarten sowie das Nebeneinander von standardisierten Abläufen und individuellen Prozessen. Erfahren Sie den konkreten Nutzen anhand dreier Anwendungsfälle. Formal sind Chatbots textbasierte Dialogsysteme. Sie bestehen aus einer Texteingabe und Textausgabe und basieren auf der Analyse natürlicher Sprache, bei der künstliche Intelligenz (KI) eingesetzt wird. Bei Versicherern werden Chatbots beispielsweise für einfache Kundenanfragen (Auskünfte, Mutationen) oder im Schadenservice eingesetzt. Kunden können ihre Anliegen frei formulieren, das System wertet die Frage aus und generiert eine passende Antwort oder stellt Rückfragen zur Präzisierung, wenn eine Frage nicht genau genug verstanden wird. Komplexe Falldossiers werden automatisch erkannt und an einen Experten weitergeleitet. Chatbots – mit Kunden automatisch im Gespräch bleiben Ein Chatbot ist somit viel mehr als eine Suchmaschine und bietet Versicherern die Möglichkeit, individuelle Kommunikation und Betreuung für Routineaufgaben – Öffnungszeiten von Filialen, Kontaktmöglichkeiten, nicht tarifrelevante Vertragsmutationen, Bagatellschäden – in grossem Massstab anzubieten und im Gegenzug den Kundenservice spezifisch dort einzusetzen, wo komplexe Fragestellungen nicht mehr automatisiert werden können. Überdies eignet sich ein Chatbot zur Überbrückung von Auslastungsspitzen oder auch um einen Grundservice in Randzeiten und an Wochenenden sicherzustellen. Chatbots, Betrugserkennung oder inhaltliche Extraktion sind nur drei von vielen KI-Anwendungsfällen. Eine künstliche Intelligenz mit Spürsinn Unabhängig vom versicherten Objekt gehen Schätzungen davon aus, dass jede zehnte Schadensmeldung miss bräuchlich erfolgt oder zumindest Ungereimtheiten aufweist. Der Bekämpfung von Versicherungsmissbrauch kommt folglich eine hohe Bedeutung zu. Abklärungen sind jedoch aufwändig und binden Ressourcen quer durch alle Abteilungen. Eine flächen deckende Kontrolle von Vorgängen ist daher kaum möglich. Mit einer Kombination von Big Data, Machine Learning und KI kann die Bekämpfung von Versicherungsmissbrauch (BVM) aktiv Der Autor Dr. Michael Hartmann, Head of Consulting, Adesso Schweiz unterstützt werden, indem etwa Ähnlichkeiten oder Muster erkannt, zusätzliche Datenquellen abgeglichen oder automatische Bilderkennung zur Aufdeckung von Fehlern eingesetzt werden können. Ein effektiver Entscheid liegt natürlich nicht bei der Maschine. Ein BVM-Experte wird durch diese Vorarbeit aber deutlich entlastet und kann somit mehr Dossiers mit einer höheren Erfolgsquote abarbeiten. Zudem bietet dieses Erkennen von Mustern die Möglichkeit, für die Zukunft Vorkehrungen zu treffen, um missbräuchliches Verhalten bereits im Voraus zu verhindern. Relevante Informationen effizient aufbereiten Bei Versicherern ist die Rolle von sogenannten Knowledge-Workern weit verbreitet. Deren Kernaufgabe ist es, über umfangreiche Informationen den Überblick zu behalten und schnell wichtige Erkenntnisse zu gewinnen. Oft fallen solche Arbeiten beispielsweise im regulatorischen Umfeld, bei der Analyse der Kapitalmärkte oder bei Schadensstatistiken an, um daraus Handlungsempfehlungen abzuleiten. Der Einsatz von KI-Systemen bringt hier enorme Erleichterung: Sie können mittlerweile mit hoher Präzision den Sinn von Inhalten verstehen, die wichtigsten Punkte zusammenzufassen und darstellen. Weiter bietet sich ein Einsatz in der Schadensverarbeitung an, indem Dossiers analysiert und triagiert werden. Auch in der Kundenbetreuung ist der Einsatz denkbar, indem zum Beispiel bei Inbound Calls Kundendossiers schnell und übersichtlich für den Sachbearbeiter zusammengefasst werden. Fazit Ein Grossteil aller Daten, die weltweit bis heute produziert wurden, entstanden in den vergangenen Jahren. Menschen, Maschinen, Webseiten oder Sensoren sorgen rund um die Uhr für einen ständig wachsenden Strom an Informationen. Dies erlaubt der Versicherungsbranche, diese auf verschiedene Art für ihr Geschäft zu nutzen: Chatbots, Betrugserkennung oder inhaltliche Extraktion sind nur drei von unzähligen gewinnbringenden Anwendungsfälle für diese Unternehmen. 32 Fintech & Insurtech

« KI ist kein reines IT-Thema » Für die erfolgreiche Lancierung von KI-Anwendungen braucht es ein detailliertes Verständnis der Branchen- und Kundenbedürfnisse. Methoden und Werkzeuge der KI können in der gesamten Wertschöpfungskette eines Versicherungsunternehmens eingesetzt werden. Interview: Marc Landis DOSSIER KÜNSTLICHE INTELLIGENZ IN KOOPERATION MIT ADESSO Welche Voraussetzungen muss die Unternehmens-IT erfüllen, um KI-Anwendungen nutzen zu können? Michael Hartmann: Es ist wichtig zu verstehen, dass KI kein reines IT-Thema ist. Vielmehr braucht es für die erfolgreiche Lancierung von KI-Anwendungen ein detailliertes Verständnis der Branche und der Kundenbedürfnisse. In diesem Sinne sind vor allem agile Methoden, die interdisziplinäre Teams voraussetzen, ein wichtiger Baustein, um KI-Vorhaben erfolgreich voranzutreiben. Natürlich ist auch entsprechendes Know-how auf der technischen Seite notwendig, denn mittlerweile gibt es sehr viele KI-Verfahren und noch eine viel grössere Anzahl von KI-Werkzeugen, die sich je nach Anwendungsfall unterschiedlich gut eignen. Welche neuen Skills sind bei den Mitarbeitern nötig, um KI anwenden zu können? KI ist eine eigene Sachdisziplin und orientiert sich an spezifischen Regeln. So unterscheiden wir etwa zwischen symbolischen Systemen, bei denen Wissen und Entscheidungen für den Menschen nachvollziehbar dargestellt werden, und sub-symbolischen Systemen, die weitestgehend als Blackbox daherkommen. Zudem unterscheidet sich die KI von klassischen Regelwerken, weil Dr. Michael Hartmann, Head of Consulting, Adesso Schweiz sie in der Lage ist, neue Regeln zu lernen. Dieses Lernen kann dann jeweils überwacht – das heisst, das System wird mit plausibilisierten Trainingsdaten geführt – oder nicht überwacht ablaufen. Mitarbeiter müssen folglich mit diesen Mechanismen vertraut sein, um eine KI sinnvoll einzusetzen und die Ergebnisse weiterzuverarbeiten. Welche Jobs werden bei den Versicherern durch künstliche Intelligenz wegfallen? Es ist schwierig vorherzusagen, ob tatsächlich Jobs wegfallen werden. Eine KI entlastet zwar Mitarbeiter bei Routineaufgaben, schafft damit aber für diese gleichzeitig die Möglichkeit, sich vermehrt auf Qualitäts- und Serviceaspekte – beispielsweise bei komplexen Kundenanliegen, die häufig in der Schadenbearbeitung anfallen – zu konzentrieren. Das Deutsche Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung kommt etwa zum Schluss, dass sich vorwiegend kognitive und manuelle Routineaufgaben sehr gut durch KI ersetzen lassen. Interaktive und analytische Nicht-Routineaufgaben werden hingegen in absehbarer Zeit nicht ersetzt werden können. Wie ist die Akzeptanz von Chatbots bei den Kunden, die mit ihnen interagieren sollen? Was Intelligenz genau bedeutet, ist immer noch nicht eindeutig definiert. Man orientiert sich aber häufig am sogenannten Turing- Test: Darin beurteilt ein Mensch, ob er in einer Konversation mit zwei Partnern den Menschen von einer Maschine unterscheiden kann. Erst wenn dies nicht mehr der Fall ist, spricht man von einer starken KI. Solche Systeme gelten aber derzeit immer noch als Vision. Folglich erkennen Kunden zum heutigen Zeitpunkt immer, ob sie mit einem Menschen oder einer Maschine interagieren. Sofern letztere aber mindestens so effizient arbeitet wie ein Mensch – davon ist auszugehen –, spricht nichts gegen ihren Einsatz und ihre Akzeptanz. Wenn man noch das Kostenargument und die Erreichbarkeit berücksichtigt, werden die Hemmschwellen für die Akzeptanz von Chatbots vollständig verschwinden. Welche weiteren Felder für die Anwendung von KI gibt es im Insurance-Umfeld? Methoden und Werkzeuge der KI können in der gesamten Wertschöpfungskette eines Versicherungsunternehmens eingesetzt werden. Das beginnt bei der Produktentwicklung in der Erkennung von neuen Schadenverlaufspatterns bei der Datenanalyse und geht weiter über den gesamten Prozess der Kundeninteraktion von Auskunftserteilung, Beratung, Verkaufsvorbereitung bis hin zur Vertragsverwaltung und den Schadenservice. Die Wahrnehmung, in welchem Bereich der Einsatz von KI den grössten Nutzen bringt, ist jedoch für jedes Unternehmen unterschiedlich und muss letztlich individuell evaluiert werden. Fintech & Insurtech 33