Die Rolle von GenAI bei der Umgestaltung des Schaden- und Unfallversicherungsgeschäfts.

Die Versicherungsbranche ist im Vergleich zu anderen Branchen Vorreiter bei der Einführung von künstlicher Intelligenz (KI). Die potenziellen Vorteile der KI, insbesondere der generativen KI, bei der Umgestaltung verschiedener Prozesse in der Versicherungsbranche sind nicht zu übersehen. Generative KI kann Routineaufgaben automatisieren und den Underwritern den Rücken freihalten, um sich auf strategische Aufgaben zu konzentrieren. In diesem Blog erörtern wir, wie generative KI das Schaden- und Unfallversicherungsgeschäft verändern kann und welche Fähigkeiten für die Arbeit in der KI- und Schaden- und Unfallversicherungsbranche erforderlich sind.

generative KI und underwriting.

Das Underwriting ist eine der am meisten überlasteten Funktionen innerhalb eines Versicherungsunternehmens und oft mit zahlreichen zeitaufwändigen Aspekten des Versicherungsworkflows belastet. Generative KI kann Routineaufgaben wie die Zusammenfassung von Leistungsdokumenten automatisieren und den Underwritern den Rücken freihalten, um sich auf strategischere Aufgaben zu konzentrieren. Raghu Chandrasekaran, SVP für Cloud Data bei Randstad Digital, erklärt, dass Underwriter oft überlastet sind und viel Zeit mit Verwaltungsaufgaben verbringen, die mit generativer KI automatisiert werden können. Pavan Goteti, VP of Innovation and BPM bei EMC Insurance, erklärt dazu, dass zur Unterstützung der Underwriter bei EMC ein UW-Assistent getestet wird, ein digitaler Assistent, der Hunderte von Underwriting-Handbüchern und Richtlinien zusammenfassen kann.

generative KI und schadenmanagement.

Schaden- und Unfallversicherer können generative KI für das Schadenmanagement nutzen. Das menschliche Element ist jedoch unverzichtbar, und das Ziel ist es, den Schadenregulierer zu unterstützen, nicht zu ersetzen. Generative KI kann auch in der Schadenbearbeitung dazu beitragen, viele Routineaufgaben zu automatisieren, die Fehlerquote zu reduzieren und die Kosten für die Schadenverwaltung zu senken. Die Technologie kann auch eingesetzt werden, um während des Schadenprozesses hyperpersonalisierte Empfehlungen im Kundenservice zu geben und so die Kundenbindung und -zufriedenheit zu verbessern.

die zukunft der generativen KI-technologie.

Generative KI ist aufgrund der hohen Investitionen großer Unternehmen wie AWS, Microsoft und Google und der Entstehung branchenspezifischer generativer KI-Unternehmen auf dem Vormarsch. Diese Technologie hat im Vergleich zu anderen Technologien eine niedrigere Einstiegshürde. Versicherungsunternehmen und Banken stehen bei der Einführung generativer KI an vorderster Front, aber auch kleine und große Unternehmen setzen sie ein. „Bei EMC glauben wir, dass generative KI und andere KI-Fortschritte eine Weiterentwicklung von Tools sind, die unsere Arbeitsweise beeinflussen werden“, erklärt Goteti. „Wir wollen diese Möglichkeiten nutzen, um innovative Wege zu finden, Prozesse zu optimieren, einen außergewöhnlichen Kundenservice zu bieten und Entscheidungen von Teammitgliedern durch bessere Daten zu verbessern.“ 

schulung und befähigung für den erfolg generativer KI in der schaden- und unfallversicherungsbranche.

Generell sollten Qualifizierungs- und Befähigungsprogramme für generative KI im gesamten Unternehmen implementiert werden und verschiedene Rollen in den Bereichen Führung, Geschäftsfunktionen, IT/Technologie und Unternehmensfunktionen abdecken. Solche breit angelegten Schulungs- und Qualifizierungsinitiativen mit kuratierten Inhalten, die auf die verschiedenen Personas abgestimmt sind, ermöglichen ein gemeinsames Verständnis, um wirkungsvolle Anwendungsfälle zu identifizieren und zu implementieren, und stellen sicher, dass angemessene Governance und Leitplanken vorhanden sind.

herausforderungen bei der einführung von generativer KI.

Die Einführung generativer KI bringt eine Reihe von Herausforderungen mit sich, darunter die Durchführung von Pilotprojekten, die Messung der Vorteile und die Priorisierung von Anwendungsfällen. Die Konzentration auf Kundenservice, Agentenproduktivität und Underwriting-Funktionen kann jedoch helfen, diese Herausforderungen zu überwinden. Timing und Befähigung sind ebenfalls wichtige Faktoren, um ein gemeinsames Verständnis für generative KI-Technologie zu schaffen. Die wichtigsten SAS-Produkte werden generative KI-fähig sein, und kundenspezifische Anwendungen werden generative KI so weit wie möglich einbeziehen.

fazit.

Generative KI hat das Potenzial, verschiedene Prozesse in der Schaden- und Unfallversicherung zu verändern. Sie kann Routineaufgaben automatisieren, hyper-personalisierte Empfehlungen im Kundenservice bereitstellen und Underwriter entlasten, damit sie sich auf strategische Aufgaben konzentrieren können. Die Einführung von generativer KI bringt jedoch eine Reihe von Herausforderungen mit sich. Führungskräfte müssen darüber aufgeklärt werden, was generative KI leisten kann und was nicht, wie man Anwendungsfälle erforscht und erkennt und wie man Schutzplanken aufstellt. Die Entwicklung von Bürgern, die Schulung von Unternehmensabteilungen und das Erlernen von Sprachen wie Python sind ebenfalls wichtig. Die Fokussierung auf Kundenservice, Agenten Produktivität und Underwriting-Funktionen kann helfen, diese Herausforderungen zu bewältigen.