5+1 Technologien für Versicherer, um langfristig kompetitiv zu bleiben

Die Technologien, die wir Ihnen im Folgenden vorstellen, sind keine Trends, sondern grundlegende Bausteine, die Versicherern dabei helfen, in den heutigen wettbewerbsintensiven Zeiten nicht nur am Radar zu bleiben, sondern - falls die Möglichkeiten der einzelnen Technologien vollständig ausgeschöpft werden - einen langfristigen Wettbewerbsvorteil am Markt zu sichern.

Daten gewinnen immer mehr an Bedeutung: jede Tätigkeit, sowohl des Kunden als auch der Mitarbeiter des Unternehmens, hinterlässt Daten. Mit den richtigen Tools, können diese in hochwertige, oft sogar in geschäftskritische Erkenntnisse umgewandelt werden. Unterstützt von künstlicher Intelligenz können mit dem Einsatz von Predictive Analytics diverse Muster erkannt und  vorhergesagt werden. Mit Machine Learning kann der Prozess in ein selbstlernendes, proaktives System trainiert werden.
Wie sieht das in der Praxis aus? Mit dem Einsatz der beschriebenen Technologien können Versicherer Kundenverhalten analysieren und etwa eine eventuelle Vertragskündigung vorhersagen – somit die churn rate minimieren. Außerdem ist es möglich, Betrüger zu identifizieren und vorzeitig zu eliminieren.

Bei IoT geht es zum Großteil wieder um die oben genannten Daten: Der Begriff steht für Internet Of Things, also für ein System vernetzter Geräte, die Daten sammeln und miteinander kommunizieren können. Durch vernetzte Geräte sind Versicherer in der Lage, immer mehr über das Verhalten ihrer Kunden zu erfahren. Daten aus Smart-Home- oder Wearable-Geräten sowie die Informationen aus dem Navigationssystem des Fahrzeugs des Kunden können mit Hilfe von Data Intelligence Technologien analysiert werden, das es im Endeffekt dem Versicherer ermöglicht, sein Angebot noch besser personalisieren und auf die individuellen Bedürfnissen anpassen zu können.
​​​​​​​Davon profitieren nicht nur Anbieter, sondern auch Kunden: durch höchstpersonalisierte Angebote werden nur Produkte und Dienstleistungen angeboten, die der Kunde tatsächlich braucht. Prämien können auf Basis des Kundenverhaltens berechnet werden, was letztendlich zu niedrigeren Kosten für Kunden und weniger Schadensfällen führen kann. Versicherungsnehmer können jederzeit kompetent und zutreffend beraten werden, Kundenzufriedenheit steigt und Abwanderungsraten werden minimiert.

Datenanalyse ist nicht die einzige Herausforderung, wobei moderne Technologien Versicherer unterstützen können. Genauso wichtig ist die Minimierung zeitaufwändiger manuellen Arbeit bzw. die Automatisierung dieser. Chatbots können zum Beispiel die Aufgaben von Helpdeskmitarbeitern deutlich beschleunigen -  das bringt Vorteile der erhöhten Kundenzufriedenheit, Produktivität, und reduzierter Kosten für Versicherer. Mit einem KI-unterstützten Chatbot lassen sich die am häufigsten in den Chat gestellten Fragen automatisiert beantworten. Es ist auch möglich, Kunden über den Chat automatisiert zu Self-Service Plattformen weiterzuleiten (z.B. Kundendaten aktualisieren). Falls die Kundenanfrage durch den Chatbot nicht beantwortet werden kann, werden Kunden zu einem/r freien Helpdeskmitarbeiter/in weitergeleitet, der/die die Anfrage abschließen kann. Dadurch werden Helpdesk-Wartezeiten wesentlich reduziert. Außerdem sind Chatbots 24/7 verfügbar, was die Anzahl der in der Geschäftszeiten zu bearbeitenden Kundenanfragen deutlich reduziert und somit Helpdeskmitarbeitern entlastet.

Um das Beste aus diesen Lösungen holen zu können, müssen Versicherer über ein offenes API Ökosystem verfügen. Dies ermöglicht es, die Daten und Dienstleistungen anderer Unternehmen für die Optimierung der angebotenen Services und Produkte einsetzen zu können. Oder eben umgekehrt: die firmeneigenen APIs Kunden oder Partnerunternehmen zur Verfügung zu stellen und durch diese Integration besser zusammenzuarbeiten. 
Mehr über APIs und deren Management finden Sie in dieser Webinar-Aufzeichnung von der TIMETOACT, CROZ & Red Hat.

Die oben genannten Lösungen und Technologien haben eines gemeinsam und sind dadurch auch teilweise überlappend: jede erfordert ein gewisses Maß an Künstlicher Intelligenz, Automatisierungs- und/oder Cloudtechnologien. Diese müssen (und können) nicht gleichzeitig aufgestellt werden: die genannten Lösungen sind komplex, vorbereitungsbedürftig und erfordern entsprechende Änderungen in der Organisation selbst. Sie können auch schrittweise adaptiert werden und dadurch bleibt genügend Zeit übrig, Change Management Maßnahmen entsprechend zu koordinieren und durchzuführen.

Mehr Use Cases und weitere Insights für Versicherer finden Sie hier oder auf der Seite der Digital Insights bei LinkedIn- eine Initiative der TIMETOACT GROUP.