Künstliche Intelligenz verändert nicht nur die Versicherungsbranche. Sie wird zum Motor für Produktdesign, Preisgestaltung und Kundenbindung.
Wie Adrian Coupland, Leiter des Versicherungsgeschäfts in der EMEA-Region bei Earnix, kürzlich in einem Gespräch mit Insure TV erläuterte, bildet prädiktive KI seit Langem das Fundament der Earnix-Plattform. Versicherer nutzen Earnix im gesamten Prozess von der Risikoprüfung über die Preisgestaltung und Tarifierung bis hin zur Personalisierung.
Doch nun eröffnet das Potenzial generativer KI völlig neue Anwendungsfälle und Geschäftsvorteile. Prädiktive und generative KI bergen gemeinsam das Potenzial, die Messlatte für bessere Entscheidungen, effizienteres Arbeiten, verbesserte Compliance und die optimale Kundenversorgung zum besten Preis deutlich höher zu legen.
Nachfolgend finden Sie die Erkenntnisse von Coupland zum Stand der KI in der Versicherungswirtschaft, einschließlich dessen, was prädiktive KI heute ermöglicht und welche Rolle generative KI in der nächsten Phase der Branchenentwicklung spielen wird.
Wie Earnix Predictive AI die moderne Versicherungsbranche antreibt
Prädiktive KI ist für Earnix keine Neuheit, sondern die Kernkompetenz des Unternehmens. Versicherer nutzen die Plattform, um große Datenmengen zu erfassen und in handlungsrelevante Modelle umzuwandeln. Diese Modelle antizipieren die Kundennachfrage und verbessern die Schadenquoten durch optimierte Preisgestaltung und Risikoselektion. Sie lassen sich schnell entwickeln, testen und implementieren, sodass Versicherer ohne monatelange Verzögerung auf veränderte Marktbedingungen reagieren können.
Die Anwendungsbereiche decken das gesamte Spektrum der Versicherungswirtschaft ab. Eine gewerbliche Versicherungspolice mit hohen Prämien kann komplexe Zeichnungs- und Risikobewertungen erfordern, während ein Produkt für Endverbraucher unter Umständen schnelle Preisvergleiche benötigt, um wettbewerbsfähig zu bleiben.
Prädiktive KI unterstützt beides und gibt Versicherern die Gewissheit, dass ihre Entscheidungen datenbasiert und auf die Geschäftsziele abgestimmt sind. Mit dem weiteren Ausbau dieser Fähigkeiten verschiebt sich die Frage von dem, was KI vorhersagen kann, hin zu der Frage, wie diese Vorhersagen gesteuert, erklärt und als vertrauenswürdig eingestuft werden können.