Wie sich Big Data & Künstliche Intelligenz auf die Arbeit des Versicherungsmaklers auswirken

Beitragsreihe: So nutzen Versicherungsmakler die Vorteile von Insurtechs – #7

Lesezeit: 6 min

Skepsis oder Offenheit? Geht es um Insurtechs, die Versicherungen und Beratungsservices dazu anbieten, entscheiden sich immer mehr Versicherte für deren innovative, KI-basierten Services. Vor allem jüngere Verbraucher greifen immer häufiger auf moderne Versicherungsdienstleistungen zurück.

Die Branche ist nach Angaben des New Players Network in Deutschland, Österreich, Liechtenstein und der Schweiz inzwischen auf 80 Insurtechs angewachsen. Schneller, effizienter, kundenfreundlicher – das sind die Top 3-Vorzüge, mit denen die jungen Firmen um neue Partner und Kunden für ihre wachsenden Netzwerke werben.

Einige Insurtechs grenzen sich strikt von den etablierten Vertriebsstrukturen ab. Da knirscht es schon mal zwischen den alten Platzhirschen und den digitalen Emporkömmlingen. Andere Insurtechs gehen weniger konfrontativ vor und verstehen sich als Ergänzung im Schnittfeld zwischen alter und neuer Versicherungsbranche.

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Unterm Strich werden die großen Insurtechs oft in einem Atemzug genannt. Ihre Geschäftsmodelle unterscheiden sich aber teils deutlich voneinander. Einige wie Knip oder Getsafe verdienen Geld, indem sie das direkte Maklermandat ihrer Kunden anstreben. Andere wie Coya agieren mit eigener Versicherungslizenz. Und wieder andere wie wefox fahren integrativ und mehrgleisig.

Das Berliner Insurtech arbeitet sowohl mit eigenen Inhouse-Maklern als auch mit externen Kooperations-Maklern zusammen. Der Draht zu den etablierten Versicherern ist gut und kurz. Seinen Maklerpartnern garantiert wefox hundertprozentige Bestandssicherheit. Das Geschäftsmodell steht für gemeinsames Wachstum.

Welche Lösungen für kooperierende Versicherungsmakler und Versicherte besonders hilfreich sind, zeigt diese Beitragsreihe.

Zukunftstechnologien wie BDAI bald unerlässlich für erfolgreiche Versicherungslösungen

Gerade die jungen Internetunternehmen der Assekuranz treiben die Entwicklung und Implementierung von Zukunftstechnologien und neuen Kundenlösungen rasant voran. Neben der Blockchain-Technologie, auf die wir in Beitrag #6 dieser Reihe näher eingegangen sind, betrifft das auch die Aktivitäten und Einsatzgebiete bei den Themen Big Data (BD) und künstlicher Intelligenz (KI).

Die Versicherungsbranche nimmt inzwischen eine Pionierrolle bei der automatisierten Analyse großer Datenmengen durch autonom lernfähige Software ein. Digitale Experten sprechen dabei von sogenannten BDAI-Technologien. Die Abkürzung stammt aus dem Englischen und steht für „Big Data Artificial Intelligence“.

Freilich sind die jungen Startups und dynamischen Insurtechs nicht die alleinigen Treiber der futuristischen Entwicklung. Einige traditionsreiche große Versicherungsgesellschaften und etliche Makler haben die Zeichen der Zeit ebenfalls erkannt. Eines ist nämlich offensichtlich:

Mit ihren durchweg standardisierten Prozessen ist die Versicherungsbranche nahezu prädestiniert für den Einsatz von Zukunftstechnologien wie Big Data und künstlicher Intelligenz.

Die datenbezogene und prozessstrukturierte Assekuranz eignet sich perfekt für die Optimierung und Weiterentwicklung durch KI. Ob es die Analyse von Erfahrungen und Präferenzen ist, aus denen sich auf Knopfdruck Lösungsvorschläge passend zur Lebenssituation des Versicherten ableiten lassen. Oder ob es die automatisierte Vorhersage genereller Entscheidungsmuster des Kunden betrifft.

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Die KI individualisiert das Kundenerlebnis und beschleunigt die administrative Umsetzung der Kundenwünsche. Intelligent verknüpft analysiert sie dafür riesige vernetzte Datenmengen. So führt ihr Wirken disruptiv und unweigerlich zu neuen Routinen, Produkten und Dienstleistungen. Hinter jeder erfolgreichen Versicherungslösung werden künftig auch BDAI-Technologien stecken.

3 Dinge, die künstliche Intelligenz heute schon kann

Der Versicherungsmakler von morgen sollte sich über die Wirkungsweise von BDAI-Technologien im Klaren sein. Erfolgreich ist er in Zukunft nämlich vor allem dann, wenn er den besten Platz innerhalb dieser automatisierten Prozesse findet.

Um besser zu verstehen, wo dieser Platz sein könnte und wie er vom Makler am besten auszufüllen ist, einen kleinen Schritt zurück in die Gegenwart: Was genau verstehen wir eigentlich unter KI? Und wo kommt künstliche Intelligenz bereits zum Einsatz?

Die KI von heute ist genauso schlau oder dumm wie derjenige, der ihr gesagt hat, was sie lernen soll.

In der Regel sprechen wir somit stets von sogenannter „schwacher KI“. Diese KI ist noch nicht in der Lage, menschliches Verhalten vollständig nachzubilden. Sie verfügt lediglich über programmierte Spezialfähigkeiten in eng begrenzten Feldern. Und sie lernt nur innerhalb der Routinen hinzu, die ihr zuvor programmiert wurden.

Die Fähigkeiten des sogenannten „Machine-Learning“ sind noch nicht so weit entwickelt, dass KI selbstständig denken oder gar ein eigenes Bewusstsein entwickeln könnte. Wäre das der Fall, vollzieht das maschinelle Denken den Sprung zur sogenannten „starken KI“. Das ist noch weit entfernte Zukunftsmusik.

Prinzipiell arbeiten KI-Systeme aber heute schon sehr erfolgreich in drei Bereichen:

  • Visuelle Intelligenz: Deuten und Zuordnen von äußerlichen, räumlichen und optischen Mustern und Bildern
  • Semantische Intelligenz: Erkennen von gesprochener und geschriebener Sprache und damit direkt in Verbindung stehend ihre Übersetzung in andere Sprachen und Sprachmuster
  • Statistische Intelligenz: Analyse großer Datenmengen zur Auswertung, Filterung und Aufbereitung signifikanten Wissens nach spezifischen Anforderungen

Machine-Learning-Technologien folgen immer demselben Schema. Einerseits suchen, vergleichen und filtern sie auf höchstem Datenverarbeitungsniveau. Sie werten rasend schnell digitale Daten aus und fügen gewisse Wahrscheinlichkeiten in digitalen Modellen zusammen. Durch neuen Input verbessern sie diese Modelle ständig. Andererseits können sie – und das ist der grundsätzliche Unterschied zur klassischen Programmierung – in gewissem Rahmen auch selbst aus der Entwicklung ihrer Modelle lernen.

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Identifiziert die KI innerhalb der Modelle charakteristische Muster oder Merkmale, kann sie diese künftig mit in ihre Analyse neuer Daten einbeziehen. Das verstärkt ihre Analysefähigkeit und Bewertungssicherheit mit zunehmender Zeit und Datenmenge exponentiell. Sie lernt dazu.

5 erfolgreiche KI-Potenziale für Versicherungsmakler

KI-Systeme, die die Kündigungswahrscheinlichkeit eines Kunden zeitgenau vorhersagen. Oder solche, die den besten Zeitpunkt für den Neuabschluss einer Police prognostizieren. KI-Methoden, die die momentane Stimmung und Lebenssituation des Versicherten besser kennen als der selbst.

Ganz zu schweigen von der Vereinfachung und Beschleunigung des Vertragsabschlusses, der Vertragsbearbeitung zwischen Versichertem und Versicherer und der Abwicklung von Leistungsfällen bei Schadenseintritt. BDAI-Technologien werden die Versicherungsbranche nachhaltig verändern. Und sie haben damit schon längst angefangen. Zusammen mit der Blockchain versinnbildlichen sie den Sprung in die vollautomatisierte digitale Welt.

Dass das alles nicht ohne Wirkung auf die Tätigkeit des Versicherungsmaklers bleibt, versteht sich von selbst. Doch wie nutzt der Makler die Vorteile der technologischen Entwicklung nun konkret? Was kann er tun, um am Technologiesprung KI intelligent teilzuhaben? Fünf Ideen dazu:

  • Kundenverwaltung: Die Basis für eine effiziente Kundenverwaltung ist heute ohnehin schon ein digitales Maklerverwaltungsprogramm (MVP). Der Makler, der seine Bestandskunden jederzeit im Blick hat, kann vieles schnell online erledigen, wo früher ein wahrer Papierkrieg tobte.

    Statt dicker Akten anzuhäufen und Faxe durch die Weltgeschichte zu schicken, reichen heute ein paar Mausklicks. Jedes gute MVP tauscht die Vorgänge über digitale Schnittstellen direkt mit allen Beteiligten aus, etwa mit der Versicherungsgesellschaft. Letztlich landet jeder Vorgang von ganz alleine sauber abgelegt wieder in der digitalen Kundenakte.

    Funktionalitäten einer KI unterscheiden schließlich das gute vom sehr guten MVP. Vor allem vernetzte Online-Lösungen unter den Kundenverwaltungsprogrammen lernen mit den Routinen besonders gut mit. Nach einem gewissen Training erledigt das MVP mehr und mehr Vorgänge sogar ohne Klick automatisch.

    Und wenn sich bestimmte Rahmenbedingungen ändern oder zunehmend immer mehr Informationen zum Kunden erfasst sind, schlägt das künstlich intelligente MVP dem Makler sogar selbstständig mögliche Maßnahmen vor. Das können beispielsweise Aktivitäten der Kundenbindung sein. Oder es sind Hinweise, an eine bestimmte Aktion oder Kundeninformation zu denken.

  • Vertriebsförderung: Möglich und teils bereits in Anwendung sind ebenfalls programmautonome Tipps zu Vertriebsaktivitäten. Der Versicherte von heute baut auf seinen Versicherungsmakler als kompetenten Risikoberater. Der ist nicht nur sein staubtrockener Versicherungsvermittler.

    Der moderne Kunde wünscht sich seinen Makler als Life-Coach. Mitdenken und proaktive Vorschläge sind ausdrücklich erwünscht. Das sehr gute MVP mit KI-Funktionalitäten unterstützt den Makler beim vorausschauenden Mitdenken.

    Autonomes Screening und maschinelles Lernen sind wie pure Marktforschung im eigenen Bestand. Eine Marktforschung nach Umsatzpotenzialen, die zudem exklusiv ist. Nur der Bestandsmakler profitiert davon. Es sind ja seine Kunden, seine Kundeninformationen und sein MVP.

  • Neukundenakquise: Ist das KI-unterstützte MVP Teil eines aktiven Online-Netzwerks oder sammelt der Makler über eigene Online-Marketing-Aktivitäten wertvolle Angaben zu möglichen Interessenten, gilt Ähnliches natürlich auch hier. Liegen genügend Informationen zu einem Lead vor, empfiehlt die KI ebenfalls entsprechende Vertriebsaktivitäten.

    Was echte qualifizierte Leads wert sind, bei denen persönliche Informationen und das berechtigte Interesse durch den Interessenten selbst en Detail ins MVP eingespeist wurden, ist bekannt. So kann der Versicherungsmakler schnell seine ganze Vertriebsstärke in die Kundenberatung investieren und zum Abschluss gelangen.

    Obendrein liefert diese Art von MVP dem Makler zumeist noch ein ordentliches Briefing zu jedem Interessenten mit. Besser kann man sich auf einen Kundenkontakt nicht vorbereiten.

  • Geschäftsentwicklung: Das KI-unterstützte MVP, das im Hintergrund permanent alle Kundenkontakte, Termine, Versicherungsverträge, Schadensfälle und persönlichen Lebensumstände der Bestandskunden überblickt, kann mit passenden Funktionalitäten auch in Sachen Umsatzentwicklung sehr hilfreich sein.

    Künstliche Intelligenz prüft viel schneller und effektiver, ob es betriebliche Fehlentwicklungen gibt oder Chancen liegengelassen werden. Empfehlungen zur Identifikation und Konzentration auf die wichtigsten Kunden gehören zum Beispiel dazu.

    Auch potenzielle Ausfall- und Wachstumsrisiken der künftigen Geschäftserwartung kann künstliche Intelligenz vorausinterpolieren. Etwa, wenn der Bestandskundenstamm überaltert ist oder wenn sich Rahmenbedingungen in absehbarer Zeit ändern. Der Makler, der von seinem MVP dank KI auf solche Entwicklungen frühzeitig aufmerksam gemacht wird, kann rechtzeitig gegensteuern.

  • Kundenservice: Auch bei etlichen Aufgaben der alltäglichen Kundenbetreuung setzt ein KI-unterstütztes MVP neue Maßstäbe. Bietet der Makler seinen Kunden beispielsweise einen Chat als Kommunikationskanal an, leisten Chatbots mit Gedächtnis Erstaunliches.

    Sie erkennen nicht nur den Kunden und individualisieren die Ansprache. Sie wissen auch genau, worüber mit dem Kunden zuletzt kommuniziert wurde. Bei jeder neuen Kommunikation können sie bei Bedarf positiven Rückbezug darauf anklingen lassen. So erledigen KI-gestützte MVP Kleinigkeiten wie Adressänderungen, Namensänderungen oder sonstige Allerweltsfragen autonom und persönlich.

    Jede Kundenkommunikation zwischen Kunde und KI findet der Makler natürlich übersichtlich in seinem MVP abgelegt. Ähnliches kann KI per Mail und teilweise schon am Telefon erledigen. Der Kunde erreicht den Support nicht nur rund um die Uhr. Er bekommt auch umgehend eine Antwort, eine Problemlösung präsentiert. Das stärkt die Kundenzufriedenheit.

Die Beispiele für erste erfolgreiche Schritte mit Systemen und Produkten, die direkt auf BDAI-Technologien basieren, sind vielfältig. So müssen sich etwa Manageranwärter bei Talanx heute bereits einem Robo-Recruiting stellen. Das hat die teuren Assessment-Center in der Personalentwicklung abgelöst.

Die AXA probiert sich mit „Fizzy“ als erster voll automatisierter Versicherung auf Blockchain-Basis für Flugverspätungen schon einige Zeit am Thema der sogenannten „Smart Contracts“. Die Allianz versichert Unternehmen weltweit mit ihrer „Captive-Insurance“ und verkürzt die Bearbeitung im Schadensfall ebenso dank Smart Contracts wesentlich.

Der digitale Versicherungs-Marktplatz wefox geht über den reinen Produktansatz, an dem er freilich ebenfalls arbeitet, sogar noch hinaus. Er verbindet den Faktor Mensch, auf den er in seinem Businessmodel aktiv setzt, erfolgreich mit seiner KI-Kompetenz. Das Insurtech teilt die Resultate seiner KI-Lösungen gerne mit angeschlossenen Kooperations-Maklern.

Tipp

Vor allem bei Lead-Generierung, Administrationsunterstützung und Kundenservice können Sie als Versicherungsmakler heute schon real von KI profitieren. Konzentrieren Sie sich ganz auf die Kundenberatung. Verdienen Sie Geld. Den Rest kann die KI übernehmen.

Und zwar bitte ganz ohne Angst vor Veränderung oder Verdrängung. Denn KI kann zwar viel und künftig noch viel mehr. Aber eines kann KI noch lange nicht: Die menschliche Komponente des Maklers in der Kundenberatung komplexer Versicherungsprodukte ersetzen. Künstliche Intelligenz kommt, aber sie kommt um zu helfen.

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2019-08-06T09:34:50+02:00

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