KI im Versicherungsvertrieb: 3 Beispiele wie der Vertrieb von AI profitieren kann

Kann KI im Versicherungsvertrieb unterstützen?

„Dokumentations- und Verwaltungsaufgaben kosten mich immer mehr Zeit, Zeit die dann für die Kundenberatung fehlt“– so oder so ähnlich hören wir es immer wieder von Versicherungsvermittlern.

Durch ständig neue Gesetzesvorgaben, wachsende Produktportfolios, Dokumentationspflichten sowie dem Druck, ständig erreichbar zu sein, gestaltet sich der Alltag eines Versicherungsvermittlers meist stressig. Die effiziente Nutzung von Zeit und qualitativ hochwertige, maßgeschneiderte Beratungsgespräche sind damit im Versicherungsvertrieb ein wichtiges Thema.

Wie kann Künstliche Intelligenz im Vertrieb unterstützen und für mehr Effizienz sorgen? Wir nehmen 3 Anwendungsbeispiele unter die Lupe.

Datenschutz hat höchste Priorität

Der sensible Umgang mit Kundendaten ist im Versicherungssektor von größter Wichtigkeit. Vor dem Einsatz von KI im Vertrieb müssen Versicherer sicherstellen, dass ihre Prozesse den höchsten Datenschutzstandards entsprechen. Die Anonymisierung und Verschlüsselung sensibler Informationen sind essenziell, um die Privatsphäre der Kunden zu wahren. Gleichzeitig müssen Unternehmen sicherstellen, dass ihre KI-Anwendungen den geltenden Datenschutzbestimmungen und regulatorischen Anforderungen entsprechen. Ein transparenter Umgang mit der Datenverarbeitung und eine klare Kommunikation gegenüber den Kunden sind Schlüsselfaktoren, um das Vertrauen zu wahren und möglichen rechtlichen Konsequenzen vorzubeugen.

2. KI-gestützte Chatbots

Die begrenzten Kontaktpunkte zwischen Versicherungsunternehmen und Kunden erschweren es, eine langfristige Beziehung aufzubauen. Durch den Einsatz von KI-gestützten Chatbots können Versicherer wie auch Makler ihre Präsenz erhöhen.

Chatbots gibt es bereits seit einigen Jahren auf dem Markt. Viele von ihnen agieren regelbasiert. Regelbasierte Chatbots können im Kundenkontakt schnell an ihre Grenzen kommen und mit unpassenden Antworten die Kunden frustrieren. Ein generatives Sprachmodell, das mit unternehmenskonformen Grundlagen nachtrainiert wurden, ermöglicht es, mit individueller zu agieren. Wesentliche Voraussetzung sind qualitativ-hochwertige Texte, z. B. zum Vertriebs- und Beratungsansatz, Produktinformationen und Wording-Informationen. Der Vorteil: KI-gestützte Chatbots sind in der Lage, komplexe Fragen zu beantworten, Angebote zu personalisieren und Kundenbedürfnisse proaktiv zu identifizieren.

3. Künstliche Intelligenz zur Vertragsoptimierung und Up-Selling

Ein weiterer Einsatz von Sprachmodellen im Versicherungsvertrieb ist die Analyse von Allgemeinen Versicherungsbedingungen. Um Kunden bestmöglich beraten zu können, müssen Versicherungsvermittler:innen bei Änderung von Versicherungsbedingungen den alten mit dem neuen Stand vergleichen. Da AVB-Dokumente oftmals viele Seiten lang sind, ist ein Vergleich nicht nur zeitaufwändig, sondern auch fehleranfällig. Diese Kombination führt nicht selten dazu, dass ein intensiver Vergleich nicht oder nur stichprobenartig erfolgt. Das auf Versicherungsdokumente trainierte Sprachmodell kann inhaltliche und semantische Differenzen in AVBs identifizieren.

Bei einem Dokumentenvergleich können diese Fragen entscheidend sein:

• Wurden Paragrafen sprachlich verändert, was z. B. zu veränderten Pflichten des Versicherungsnehmenden führt?
• Wurden Höchstentschädigungsgrenzen oder Selbstbehalte angepasst?
• Sind bisherige Deckungsinhalte weggefallen?

Der große Vorteil: Der KI-gestützte Vergleich geht dabei über eine reine „Such“-Funktion hinaus und erkennt auch Inhalte, die sprachlich ähnlich aber nicht 1 zu 1 übereinstimmen. Das spart mühsames Durchforsten der Versicherungsbedingungen auf Seiten des Vermittelnden. Der KI-gestützte Vergleich kann genauso auch mit Bedingungen verschiedener Anbieter erfolgen. Das Ergebnis kann als Entscheidungshilfe dem Kunden an die Hand gegeben werden.

Ein solches Tool ist der KI-gestützte Dokumentenvergleich mit compAIr.

Vorteile von KI – für Vermittler, Versicherer & Endkunde

Individuelle Beratung

Ein zentrales Problem im Versicherungsvertrieb ist die als „Low Interest“ bezeichnete Natur der Produkte. Kunden denken oft nicht aktiv über ihre Versicherungsbedürfnisse nach, bis ein einschneidendes Ereignis eintritt. Dies erfordert innovative Ansätze, um Kunden frühzeitig zu erreichen und ihnen die Notwendigkeit von Versicherungen näherzubringen. Hier kann Künstliche Intelligenz (KI) einen bedeutenden Beitrag leisten, indem sie personalisierte Ansätze entwickelt, die auf individuellen Bedürfnissen und Lebenssituationen der einzelnen Kunden basieren.

Schnellere Antworten & Erreichbarkeit

Die Erreichbarkeit spielt eine entscheidende Rolle im Versicherungsvertrieb. Kunden erwarten schnelle und präzise Antworten auf ihre Anfragen. KI kann dabei helfen, die Reaktionszeiten zu verkürzen, indem sie automatisierte Prozesse implementiert, Anfragen vorqualifiziert oder direkt passende Auskunft liefert. Diese virtuellen Agenten können Vertriebs-Ressourcen entlasten und einfache Anfragen effizient bearbeiten, während menschliche Mitarbeitende sich auf komplexe und beratungsintensive Aufgaben konzentrieren.

Omnichannel-Präsenz

Versicherungsnehmer:innen erwarten eine nahtlose Erfahrung über verschiedene Kanäle hinweg. KI ermöglicht es Versicherungsunternehmen, eine konsistente Omnichannel-Präsenz zu schaffen. Dies bedeutet, dass Kunden unabhängig vom gewählten Kommunikationskanal eine einheitliche und personalisierte Erfahrung erhalten. Durch die Integration von KI in den Omnichannel-Ansatz können Unternehmen ihre Dienstleistungen flexibel an die Bedürfnisse der Kunden anpassen.

Zeitersparnis & Arbeitsentlastung

Während KI repetitive Aufgaben, wie beispielsweise die Analyse der Versicherungsbedingungen übernimmt, kann sich der Vermittelnde auf die Vorbereitung qualitativ hochwertiger Beratungsgespräche konzentrieren.

Das CRISP-DM ist ein mögliches Modell, um die Umsetzbarkeit eines KI Use Cases zu prüfen. CRISP-DM steht für CRoss Industry Standard Process for Data Mining – auf deutsch „industrieübergreifender Standardprozess für Data Mining“. Ziel des Modells ist es, den Use Case vom Anwendungsfall aus über die Daten zu verstehen, die Daten entsprechend aufzubereiten und zu prüfen, ob der Use Case zielführend umgesetzt werden kann. Dazu umfasst das Modell sechs Prozessschritte „Business Understanding”, „Data Understanding”, „Data Preparation”, „Modeling”, „Evaluation” und „Deployment”. Grundlage des Modells ist der konkrete Anwendungsfall.

In der Phase „Business Understanding“ geht es darum, nicht nur einen sinnvollen betriebswirtschaftlichen Use Case für Künstliche Intelligenz zu identifizieren, sondern auch klare Ziele zu definieren. Dieser Schritt wird oft unterschätzt, ist aber entscheidend für den Projekterfolg. Um Silodenken zu überwinden, ist eine bereichsübergreifende Zusammenarbeit gerade in diesem Prozessschritt wichtig.

In den nächsten beiden Schritten untersucht man, ob für den konkreten Use Case die benötigten Daten vorliegen, und trägt diese zusammen. Es ist entscheidend, einen bereinigten Datensatz zu erstellen, der für das Training der KI-Modelle verwendet werden kann. Die „Modelling-Phase“ konzentriert sich auf die Auswahl und Training des KI-Modells. In der „Evaluationsphase“ arbeiten Data Scientists eng mit den Fachbereichsstakeholdern zusammen, um die Modellergebnisse zu bewerten und zu entscheiden, ob das Modell in den Regelbetrieb überführt wird.

Fazit: KI im Versicherungsvertrieb

Der erfolgreiche Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Versicherungsvertrieb erfordert nicht nur technologische Innovation, sondern auch eine solide Grundlage in Bezug auf Datenqualität, technische Infrastruktur und Datenschutz. Durch das Schaffen dieser Voraussetzungen können Versicherer die Potenziale der KI nutzen, um ihren Kunden einen modernen, effizienten und personalisierten Service zu bieten, der den sich ständig verändernden Anforderungen des Marktes gerecht wird.