IBM arbeitet mit unseren Versicherungskunden zusammen, und eine vom IBM Institute for Business Value (IBV) durchgeführte Studie zeigt drei zentrale Anforderungen, die Entscheidungen im Versicherungsmanagement leiten:
- Digitale Orchestrierung
- Verbesserte Kernproduktivität (Geschäft und IT)
- Der Bedarf an flexibler Infrastruktur
Um die wichtigsten Anforderungen zu erfüllen und die Transformation ihrer Unternehmen zu erleichtern, müssen Versicherer:
- Bieten Sie ihren Kunden digitale Angebote an
- Werden Sie effizienter
- Daten intelligenter nutzen
- Gehen Sie auf Bedenken hinsichtlich der Cybersicherheit ein
- Streben Sie nach einem belastbaren und stabilen Angebot
Um die oben genannten Ziele zu erreichen, haben die meisten Versicherungsunternehmen der digitalen Transformation und der Modernisierung des IT-Kerns Priorität eingeräumt und dabei Hybrid-Cloud- und Multi-Cloud-Infrastrukturen und -Plattformen eingesetzt. Dieser Ansatz kann die Markteinführung beschleunigen, indem er erweiterte Möglichkeiten zur Entwicklung innovativer Produkte und Dienstleistungen bietet, das Geschäftswachstum erleichtert und das Gesamterlebnis der Kunden bei ihren Interaktionen mit dem Unternehmen verbessert.
IBM kann Versicherungsunternehmen dabei unterstützen, generative KI in ihre Geschäftsprozesse zu integrieren
IBM ist eines der wenigen Unternehmen weltweit, das die Bandbreite an Fähigkeiten vereinen kann, die erforderlich sind, um die Art und Weise, wie Versicherungen vermarktet, verkauft, gezeichnet, gewartet und bezahlt werden, völlig zu verändern.
Mit einem starken Fokus auf KI in seinem gesamten Produkt- und Serviceportfolio bleibt IBM weiterhin Branchenführer bei KI-bezogenen Fähigkeiten.
IBM® watsonxDie KI- und Datenplattform ™ soll zusammen mit ihrer Suite von KI-Assistenten dazu beitragen, die Wirkung von KI mithilfe vertrauenswürdiger Daten im gesamten Unternehmen zu skalieren und zu beschleunigen.
IBM arbeitet mit mehreren Versicherungsunternehmen zusammen, um hochwertige Möglichkeiten für den Einsatz generativer KI zu identifizieren. Zu den häufigsten Anwendungsfällen im Versicherungsbereich gehört die Optimierung von Prozessen, die die Verarbeitung großer Dokumente und großer Text- oder Bildblöcke erfordern. Diese Anwendungsfälle machen bereits heute ein Viertel der KI-Arbeitslasten aus, und es gibt einen deutlichen Trend hin zur Verbesserung ihrer Funktionalität durch generative KI. Diese Erweiterung umfasst das Extrahieren von Inhalten und Erkenntnissen oder das Klassifizieren von Informationen zur Unterstützung der Entscheidungsfindung, beispielsweise beim Underwriting und der Schadensbearbeitung. Zu den Schwerpunktbereichen, in denen der Einsatz generativer KI-Funktionen in der Versicherungsbranche einen erheblichen Unterschied machen kann, gehören:
- Kundenbindung
- Digitale Arbeit
- Anwendungsmodernisierung
- IT-Betrieb
- Internet-Sicherheit
IBM entwickelt generative KI-basierte Lösungen für verschiedene Anwendungsfälle, darunter virtuelle Agenten, Konversationssuche, Compliance- und Regulierungsprozesse, Schadensermittlung und Anwendungsmodernisierung. Nachfolgend finden Sie Zusammenfassungen einiger unserer aktuellen Initiativen zur generativen KI-Implementierung.
Kundenbindung
Die Bereitstellung eines Versicherungsschutzes erfordert die Arbeit mit zahlreichen Dokumenten. Zu diesen Dokumenten gehören Beschreibungen von Versicherungsprodukten mit detaillierten Angaben zu abgedeckten Artikeln und Ausschlüssen, Versicherungs- oder Vertragsdokumente, Prämienrechnungen, Quittungen, eingereichte Ansprüche, Erläuterungen zu Leistungen, Kostenvoranschläge für Reparaturen, Lieferantenrechnungen und mehr. Ein wesentlicher Teil der Kundeninteraktionen mit der Versicherungsgesellschaft besteht aus Anfragen zu den Versicherungsbedingungen für verschiedene Produkte, zum Verständnis des genehmigten Schadenszahlungsbetrags, zu Gründen für die Nichtzahlung des eingereichten Schadensbetrags und zum Status von Transaktionen wie Prämienbelegen und Schadenszahlungen , Richtlinienänderungsanfragen und mehr.
Im Rahmen unserer generativen KI-Initiativen können wir die Fähigkeit demonstrieren, ein Basismodell mit zeitnaher Optimierung zu verwenden, um die strukturierten und unstrukturierten Daten in den Versicherungsdokumenten (Daten im Zusammenhang mit der Kundenanfrage) zu überprüfen und maßgeschneiderte Empfehlungen zum Produkt, zum Vertrag usw. zu geben Allgemeine Versicherungsanfrage. Die Lösung kann spezifische Antworten auf der Grundlage des Kundenprofils und der Transaktionshistorie liefern und auf die zugrunde liegende Policenverwaltung und Schadensdaten zugreifen. Die Fähigkeit, große Mengen an Kundendaten sofort zu analysieren, Muster zu erkennen, Erkenntnisse zu gewinnen und Kundenbedürfnisse zu antizipieren, kann zu einer höheren Kundenzufriedenheit führen.
Wir entwickeln derzeit mehrere Anwendungsfälle, darunter:
- Einholung einer vorherigen Genehmigung für medizinische Eingriffe
- Gesundheitsleistungen verwalten
- Erläuterung von Schadensentscheidungen und Leistungen gegenüber Versicherungsnehmern
- Zusammenfassung der Schadenhistorie
Unterstützung durch Versicherungsagenten/Contact-Center-Agenten
Versicherungsunternehmen haben in großem Umfang Sprachausgabegeräte, mobile Apps und webbasierte Online-Lösungen eingesetzt, die Kunden für einfache Anfragen nutzen können, wie z. B. Rückfragen zu fälligen Beträgen und Überprüfungen des Zahlungsstatus von Ansprüchen. Allerdings ist die Funktionalität der aktuellen Lösungen eingeschränkt und sie können komplexere Kundenanfragen, wie sie unter „Kundenbindung“ aufgeführt sind, nicht beantworten. Aus diesem Grund rufen Kunden häufig den Versicherungsvertreter oder das Contact Center der Versicherungsgesellschaft an. Generative KI-basierte Lösungen für Agenten können die Zeit für die Dokumentensuche erheblich verkürzen, Informationen zusammenfassen und Beratungsfunktionen ermöglichen, was zu Folgendem führt: PRODUKTIVITÄT Verbesserungen von ein Durchschnitt von 14 % auf bis zu 34 % und erhöhte Kundenzufriedenheit. IBM implementiert seit mehreren Jahren traditionelle KI-basierte Lösungen bei Versicherungsunternehmen und nutzt dabei Produkte wie IBM watsonx™ Assistant und IBM Watson® Explorer. Wir beginnen jetzt mit einigen Versicherungsunternehmen zusammenzuarbeiten, um Basismodelle und zeitnahe Optimierungen zu integrieren und so die Möglichkeiten der Agentenunterstützung zu verbessern.
Risikomanagement
Um Versicherungsentscheidungen im Zusammenhang mit Immobilien zu treffen, sammeln Versicherungsunternehmen eine erhebliche Menge externer Daten, einschließlich der in Versicherungsantragsformularen bereitgestellten Immobiliendaten, historischen Aufzeichnungen von Überschwemmungen, Hurrikanen, Brandvorfällen und Kriminalstatistiken für den spezifischen Standort der Immobilie. Während historische Daten aus Quellen wie z. B. öffentlich verfügbar sind data.govDarüber hinaus haben etablierte Versicherungsunternehmen Zugriff auf ihre eigenen Underwriting- und Schadenerfahrungsdaten. Derzeit ist die Verwendung dieser Daten zur Risikomodellierung mit einem manuellen Aufwand verbunden, und die KI-Funktionen werden nicht ausreichend genutzt.
Eine aktuelle Initiative von IBM umfasst das Sammeln öffentlich verfügbarer Daten, die für die Sachversicherung und die Schadensermittlung relevant sind, um die Basismodelle in der KI- und Datenplattform IBM® watsonx™ zu verbessern. Dieser Ansatz wird von unseren Versicherungsunternehmenskunden verwendet, die ihre proprietären Erfahrungsdaten einbeziehen können, um die Modelle weiter zu verfeinern. Diese Modelle und proprietären Daten werden in einer sicheren IBM Cloud®-Umgebung gehostet, die speziell darauf ausgelegt ist, die regulatorischen Compliance-Anforderungen der Branche für Hyperscaler zu erfüllen. Ziel der Risikomanagementlösung ist es, Risikobewertungs- und Entscheidungsprozesse deutlich zu beschleunigen und gleichzeitig die Entscheidungsqualität zu verbessern.
Code-Modernisierung
Viele Versicherungsunternehmen mit einer über 50-jährigen Geschichte verlassen sich immer noch auf Systeme, die in den 1970er, 1980er und 1990er Jahren entwickelt wurden und oft in einer Mischung aus Cobol, Assembler und PL1 codiert sind. Die Modernisierung dieser Systeme erfordert die Konvertierung des Legacy-Codes in produktionsbereites Java oder andere Programmiersprachen.
IBM arbeitet mit mehreren Finanzinstituten zusammen und nutzt generative KI-Funktionen, um die in der vorhandenen Codebasis eingebetteten Geschäftsregeln und Logik zu verstehen und deren Umwandlung in ein modulares System zu unterstützen. Der Transformationsprozess nutzt das IBM-Komponentengeschäftsmodell (für Versicherungen) und das BIAN-Framework (für Banken) als Leitfaden für die Neugestaltung. Generative KI hilft auch bei der Generierung von Testfällen und Skripten zum Testen des modernisierten Codes.
Berücksichtigung der Bedenken der Branche im Zusammenhang mit dem Einsatz generativer KI
In einer von IBV durchgeführten Studie äußerten Unternehmensführer Bedenken hinsichtlich der Einführung generativer KI. Die größten Bedenken beziehen sich auf:
- Erklärbarkeit: 48 % der von IBM befragten Führungskräfte glauben, dass Entscheidungen, die durch generative KI getroffen werden, nicht ausreichend erklärbar sind
- Ethik: 46 % sind besorgt über die Sicherheit und ethischen Aspekte generativer KI
- Voreingenommenheit: 46 % glauben, dass generative KI etablierte Vorurteile verbreiten wird
- Vertrauen: 42 % glauben, dass man generativer KI nicht vertrauen kann
- Compliance: 57 % glauben, dass regulatorische Einschränkungen und Compliance erhebliche Hindernisse darstellen
IBM begegnet den oben genannten Bedenken mit seiner Suite von Watsonx-Plattformkomponenten: IBM watsonx.ai™ KI-Studio, IBM watsonx.data™ Datenspeicher und IBM watsonx.governance™ Toolkit für KI-Governance. Insbesondere bietet watsonx.governance die Möglichkeit, den gesamten KI-Lebenszyklus zu überwachen und zu steuern, indem Transparenz, Verantwortlichkeit, Abstammung, Rückverfolgbarkeit von Daten sowie die Überwachung von Voreingenommenheit und Fairness in den Modellen bereitgestellt werden. Die End-to-End-Lösung bietet Führungskräften von Versicherungsunternehmen Funktionen, die verantwortungsvolle, transparente und erklärbare KI-Arbeitsabläufe ermöglichen, wenn sowohl traditionelle als auch generative KI eingesetzt werden.
Wie oben beschrieben haben wir viele hochwertige Möglichkeiten identifiziert, um Versicherungsunternehmen beim Einstieg in die Nutzung generativer KI für die digitale Transformation ihrer Versicherungsgeschäftsprozesse zu unterstützen. Darüber hinaus kann generative KI-Technologie verwendet werden, um neue Inhalte wie Artikel (für das Marketing von Versicherungsprodukten), personalisierte Inhalte oder E-Mails für Kunden und sogar Inhaltsgenerierung wie Programmiercode zu generieren, um die Entwicklerproduktivität zu steigern.
IBM arbeitet mit Kunden zusammen, um erhebliche Produktivitätssteigerungen durch den Einsatz generativer KI zu zeigen:
- Talent: Erzielen Sie Produktivitätssteigerungen von 30–40 %
- Kunde: Verlagern Sie 50–70 % aller Interaktionen vom Telefon auf verschiedene digitale Kanäle und nutzen Sie generative KI, um diesen Übergang voranzutreiben
- Codegenerierung: Erzielen Sie eine Produktivitätssteigerung von 30 % bei der Codemigration und -modernisierung
Sind Sie daran interessiert, die Themen ausführlicher zu besprechen? Kontakt Kishore Ramchandani or Anuj Jaina.
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- Quelle: https://www.ibm.com/blog/ai-based-solutions-for-insurance-companies/
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