Die Versicherungsbranche befindet sich im Umbruch, wobei neue Technologien, datengesteuerte Prozesse und wachsende Kundenanforderungen die Haupttreiber dieser Zeit des Wandels sind. Nutzbringende Effekte wie Agilität (schnelles Reagieren auf neue Anforderungen), Resilienz (Handlungsfähigkeit auch in Ausnahmesituationen) und Qualität (Fehlervermeidung) stehen dabei ganz oben auf der Agenda. Herausforderungen in Bezug auf Regulierung, Talente, Nachhaltigkeit und sich entwickelnde Verbraucherpräferenzen können zusätzliche Bremsschwellen darstellen. Viel wird davon abhängen, wie effektiv Versicherer ihre Investitionen in Menschen und neue innovative Technologien verwalten.
Holprige Fahrt in die Zukunft
Die Versicherungsbranche muss sich aktuell vor allem Gedanken darüber machen, wie sie flexible Rückkehr-in-das-Büro-Strategien entwickelt, während sie gleichzeitig darum kämpft, hochrangige Talente auf einem sehr wettbewerbsintensiven Arbeitsmarkt zu halten und einzustellen – insbesondere für diejenigen mit fortgeschrittenen Fähigkeiten in den Bereichen Technologie und Datenanalyse. Mit entscheidend über eine erfolgreiche Zukunft wird auch die Frage sein, wie die Branche Wege findet, die Einführung von innovativen Technologien mit der Beibehaltung der menschlichen Note in Einklang zu bringen. Denn die Einführung neuer Technologien steht außer Frage, da die Versicherungsindustrie aufgrund der rasant wachsenden Datenvolumen zunehmend abhängig wird von neuen Technologien, um die Effizienz zu steigern, die Cybersicherheit zu verbessern und die Fähigkeiten im gesamten Unternehmen zu erweitern. Zudem gilt es, sich auch darauf zu konzentrieren, das Kundenerlebnis zu verbessern, indem man sowohl Prozesse durch Automatisierung rationalisiert als auch kundenspezifischen Service anbietet, wo dies erforderlich und bevorzugt ist.
Branchenveränderungen berücksichtigen
Auf der Anlageseite haben Versicherungsunternehmen mit Problemen auf den aktuellen Kapitalmärkten zu kämpfen, vor allem auch mit Top-Line-Effekten aufgrund finanzieller Budgetbeschränkungen von Privat- und Geschäftskunden. Auch müssen strukturelle mittel- und langfristige Branchenveränderungen wie wachsendes Risikobewusstsein bei gleichzeitig erhöhter Preissensibilität und zunehmender digitaler Interaktion im täglichen Leben berücksichtigt werden. Erfolgsmechanismen müssen analysiert und Auswirkungen auf Gewinnpools eng mit datenbasierten Maßnahmen gesteuert werden.
Technologieschulden bremsen notwendige Entwicklungen
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Steigender Druck durch externe Akteure
Aber erst ein digitales Ökosystem mit intelligenten Algorithmen versetzt die Versicherungsbranche in die Lage, Kernprozesse grundlegender umzugestalten und ermöglicht ein „Human-in-the-Loop“-Modell, das die immensen Datenbestände ausnutzen kann, die Produktivität steigert und hochwertigere Kontaktpunkte mit den Kunden bietet. Dieser Schritt ist umso wichtiger, als dass – getrieben durch die Pandemie – externe Akteure in den Versicherungsmarkt einsteigen. Sie verfügen in der Regel über umfangreiche Einblicke in Kundendaten, starke Kundenbeziehungen, etablierte Kompetenz im digitalen Ökosystem und über modernste technologische Fähigkeiten, die es ihnen ermöglichen, Daten zu nutzen, sofort zu integrieren und schnell neue Produkte oder Unternehmungen auf den Markt zu bringen. Und sie sind gekommen, um zu bleiben.
Im Visier der Aufsichtsbehörden
In diesem Zusammenhang zeichnet sich eine Entwicklung ab, die schneller als gedacht auch die Versicherungsindustrie überrollen kann, da die Aufsichtsbehörden die wachsende Zahl neuer Marktteilnehmer disziplinieren wollen und angesichts der steigenden Cyberrisiken auch müssen. So achten Aufsichtsbehörden zunehmend auf technische Schulden. Es finden beispielsweise zahlreiche Untersuchungen zu den Fallstricken der schnelllebigen Digitalisierung in technisch nicht vollständig entschuldeten IT-Landschaften statt. In der EU wurden erste Banken wegen IT- und datenbezogener Compliance-Verstöße untersucht und sogar verurteilt, die ursprünglich auf halbherzigen Einsatz von Technologie zurückzuführen waren, darunter die Nichteinhaltung von Know-Your-Customer-Richtlinien und Unregelmäßigkeiten bei digitalisierten Prozessen oder Leistungs- und Sicherheitsprobleme mit Kernsystemen.
Veraltete Geschäftsmodelle verhindern innovative Produkte
Mit die größten Herausforderungen für die Versicherungsbranche sind die veralteten Legacy-Systeme, die vielen Versicherern wie Mühlsteine um den Hals hängen, oder veraltete Technologien, die verbessert oder weiterentwickelt werden müssen. In vielen Fällen ist das Underwriting nicht mehr zeitgemäß und hat zur Intransparenz bei der Preisgestaltung geführt. Fehlende Datenplattformen, in denen die Daten zentral zusammengefasst sind, verhindern eine Kontextualisierung der Daten. Veraltete Geschäftsmodelle unterbinden die
Entwicklung innovativer Produkte, die den sich ändernden Anforderungen der Kunden gerecht werden. Und aufgrund des niedrigen Zinsniveaus kann die notwendige Nettoverzinsung der Kapitalerträge nicht mehr erzielt werden, um profitabel zu bleiben.
Hyperautomation unter Einsatz von KI-Techologien ist der Schlüssel zu allen Problemen
Die Chancen der Digitalisierung und der sich daraus ergebenden Innovation haben sich dabei als Schlüssel für viele der Herausforderungen erwiesen, mit denen Versicherer konfrontiert sind. Nicht zuletzt die Pandemie zwingt alle zum Umdenken und zum Digitalisieren, denn es geht mittlerweile um mehr als nur um Versicherungsvermögen oder dessen Ausfall. Hinzu kommt die Dauerfrage, wie sich Verwaltungs-, IT- und Vertriebskosten reduzieren lassen. Versicherer suchen seit Jahren nach Wegen, effizienter zu werden, oft nur mit mäßigem Erfolg. Technologien der Künstlichen Intelligenz (KI) wie Machine Learning (ML), Robotic Process Automation (RPA), Optical Character Recognition (OCR) und Natural Language Processing (NLP) sind der Schlüssel zu allen Problemen der Versicherungsbranche. Dabei geht der Effekt der Hyperautomation durch den Einsatz der KI-Technologien über die reine Beseitigung manueller, stupider Tätigkeiten hinaus. Im Folgenden einige beispielhafte Einsatzfelder für Hyperautomation bzw. KI-Technologien in der Versicherungsbranche:
Daten-Silos verhindern Datenfluss
Hyperautomation kann dabei die Brücke zwischen den unterschiedlichen Systemen schlagen. Bei vielen Versicherern geht es noch zu wie bei Verbänden: Abteilungen, obwohl sie unter einem Dach arbeiten, agieren die meiste Zeit unabhängig voneinander. Das bedeutet, dass Kundendaten in Silos versteckt sind und datengesteuerte Informationen daher nicht zwischen den Abteilungen hin und her fließen können. KI-Technologien können dabei helfen, die Silos mit maschinellen Lernalgorithmen aufzubrechen, die abteilungsübergreifende Analysen durchführen, Muster erkennen und Lösungen empfehlen. Durch den Zugriff auf unternehmensweit fließende Daten aus unterschiedlichen Systemen können diese maschinellen Lernalgorithmen eine Vielzahl von Aufgaben bewältigen, von der Erkennung potenziellen Betrugs bis hin zur Bereitstellung interaktiver FAQ für Kunden.
Datensekurität durch Automatisierung
Die vom automatisierten System verwalteten Daten ermöglichen die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften in Echtzeit durch interne Überprüfungen. So wird sichergestellt, dass der Versicherer jederzeit für externe Audits gerüstet ist. Zu den wichtigsten Aufgaben in Bezug auf Compliance, bei denen die Automatisierung eingesetzt werden kann, gehören die Validierung von Kundendaten, Compliance-Prüfungen, Kundenrecherchen und Screenings. Tatsächlich können sogar regulatorische Berichte und Benachrichtigungen durch Automatisierung generiert werden. Durch den Einsatz einer KI-gestützten Lösung zur Versicherungsautomatisierung wird gewährleistet, dass alle Daten korrekt sind und umfangreiche Aktivitätsprotokolle erstellt werden, auf die die Versicherer später bei zukünftigen Problemen zurückgreifen können.
Gegen Versicherungsbetrug und Manipulation
Eine smarte Datenverarbeitung entlastet die Organisation eines Versicherers, da sie alle Ansprüche automatisch prüft und mit den jeweiligen Versicherungspolicen abgleicht. Gleichzeitig wird ein Profil des Antragstellers erstellt und seine Historie bzw. seine Aktivitäten überprüft, um Anomalien festzustellen. Diese proaktive Bewertung ermöglicht es den Versicherern, potenziellen Versicherungsbetrug vorzubeugen. Darüber hinaus schützt die Automatisierung interner Prozesse vor interner Manipulation und macht betrügerischen Praktiken ein Ende.
Intelligente Verwaltung von Policen
Die intelligente Automatisierung zur Rationalisierung der Ausstellung von Versicherungspolicen führt dazu, dass Versicherer Zeit sparen und die internen Abläufe beschleunigen. Darüber hinaus ermöglicht sie den Versicherungsnehmern, verschiedene Anfragen zur Aktualisierung ihrer Daten wie Adresse oder Bankverbindung zu stellen. Mit ML kann auch die Verwaltung von Versicherungspolicen automatisiert werden. ML hilft dabei, eingehende Änderungen aus verschiedenen Quellen zu extrahieren, darunter E-Mails, Faxe, Sprachprotokolle etc. und bietet die Möglichkeit, alle erforderlichen Änderungen in den Dokumenten sowie den internen Systemen vorzunehmen.
Geschäftskonformes, beschleunigtes Underwriting durch Automatisierung
Automatisiertes Underwriting ist die Digitale Transformation in der Versicherungsbranche, die die Genauigkeit und Geschwindigkeit dieser Schlüsseloperation erhöht. Das Underwriting umfasst das Sammeln und Analysieren von Informationen aus mehreren Quellen, um die mit der gewählten Police verbundenen Risiken zu ermitteln und zu mindern. Dazu zählen die Prüfung von Gesundheitsrisiken z. B. bei Rauchern, um die Prämienhöhe zu ermitteln, genauso wie die Prüfung der Kreditwürdigkeit oder die Überprüfung, ob der Antragsteller bereits über eine Police auf seinen Namen verfügt. Diese Prozesse können Wochen dauern. Durch intelligente Automatisierungslösungen im Underwriting werden Funktionen wie Datenerfassung, interne Systemaktualisierungen, Bewertung von Schadensverläufen und die Überprüfung des Kundenanspruchs beschleunigt, indem sie Underwriting-Dokumente aus E-Mails abrufen, die erforderlichen Informationen klassifizieren und extrahieren, externe Datenquellen für zusätzliche Daten abgleichen und die Vollständigkeit der Beantragung gemäß der eigenen Geschäftsregeln validieren. Alles in allem können intelligente Automatisierungslösungen, die RPA, maschinelles Lernen und Human-in-the-Loop kombinieren, die Anzahl der Fehler im Underwriting auf nahezu null reduzieren.
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Skalierung leicht gemacht
Ein nicht zu unterschätzender Vorteil der intelligenten Automatisierung ist die Möglichkeit einer reibungslosen unternehmensweiten Skalierung der Automatisierung und der Digitalen Transformation. Was in der Theorie so einfach erscheint, entpuppt sich in der Realität oft als echte Hürde. Die meisten Prozesse im Versicherungswesen sind unstrukturiert, hochvolumig und letztendlich zu kompliziert für traditionelle RPA. Intelligente Bots sind die Lösung des Problems, weil sie es ermöglichen, nicht nur die Anzahl der bereitgestellten Bots zu skalieren, sondern auch die Qualität und Komplexität der von ihnen ausgeführten Arbeit.
Fazit
Insgesamt ist das Potenzial für intelligente Automatisierung in der Versicherungsbranche grenzenlos. In den Unternehmen befinden sich oft verschiedene Prozesse in unterschiedlichen Stadien der Digitalisierung und viele können zumindest teilweise automatisiert werden. Hyperautomation ist der Hebel, der dazu beitragen kann, die Abläufe zu transformieren, neue Betriebsmodelle zu entwickeln und zu implementieren, die Zufriedenheit der Mitarbeiter radikal zu steigern und die Customer Journey zu verbessern. Fortschritte bei KI, ML und neuronalen Netzen ermöglichen es den Versicherern, aus historischen Daten zu lernen und diese mit mehreren Datenquellen und Analysen zu kombinieren.
