Künstliche Intelligenz in der Versicherung

Nutzen Sie die Chancen von künstlicher Intelligenz und gestalten Sie Ihre Prozesse effizienter – mit den richtigen Use Cases und smarten Dateneinsatz. Wir unterstützen Sie dabei, geeignete Use Cases zu identifizieren und umzusetzen.

Überblick

Künstliche Intelligenz – Ihr strategisches Kapitel für die Zukunft

Individueller Service rund um die Uhr, schnellere Schadenabwicklung oder weniger repetitive Aufgaben: KI-Anwendungen bieten Versicherungen immense Chancen. Um diese zu erschließen, gilt es, Use Cases zu identifizieren und Daten nutzbar zu machen. Eine Aufgabe, die Unternehmen oft verunsichert. Auch, weil sie einfach nicht wissen, wo und wie sie ansetzen sollen und wie sich künstliche Intelligenz regulatorisch umsetzen lässt.

Wir unterstützen Sie dabei, die richtigen Ansätze für Ihre KI-Projekte zu finden und umzusetzen. Dazu bringen wir fundiertes KI- und Versicherungs-Know-how mit.

 

Ihre Vorteile

Schöpfen Sie das Potenzial Ihrer Daten aus

Frau sitzt am Schreibtisch und spricht in Headset. Ein Symbolbild für die Vorteile von Künstlicher Intelligenz in der Versicherung

Künstliche Intelligenz bündelt die Daten und das Wissen im Versicherungsunternehmen, erkennt selbstständig Muster und Trends. Diese Erkenntnisse stellen KI-Anwendungen Ihren Mitarbeitenden unterstützend zur Verfügung und sorgen so für mehr Effizienz und Genauigkeit:

Smarte Produktentwicklung- und Steuerung

Identifizieren Sie auf Grundlage von Data Science Potenziale für individuelle Versicherungsprodukte.

Mehr Effizienz, weniger Verwaltungsaufwand

KI-Anwendungen übernehmen manuelle, repetitive, fehleranfällige Arbeitsschritte.

Nutzererlebnis für Ihre Kunden optimieren

Durch schnellere Fallabwicklung und kürzere Wartezeiten verbessern Sie das Nutzererlebnis.

Wachstum ankurbeln

KI-Lösungen machen die Versicherungskonditionen attraktiver und erleichtern den Versicherten die Handhabung. Damit heben Sie sich vom Wettbewerb ab.

Use Cases

Use Cases für Versicherungen: Wo künstliche Intelligenz bereits Einsatz findet

Potenziale für den Einsatz von künstlicher Intelligenz in Versicherungen gibt es entlang der gesamten Wertschöpfungskette: Prinzipiell kann künstliche Intelligenz überall dort eingesetzt werden, wo Sie es mit repetitiven Aufgaben zu tun haben, die eine intelligente Entscheidung benötigen.

Unsere Anwendungsfälle für künstliche Intelligenz sind unter anderem:

Künstliche Intelligenz KI wird in der Versicherung beispielsweise zur Dokumentenanalyse genutzt

KI-gestützte Dokumentenanalyse

Auf Grundlage von gelabelten Trainingsdaten ermöglicht künstliche Intelligenz in Form von Natural Language Processing (NLP), explizites Wissen zu modellieren. Hierdurch kann das auf einem Bruchteil von Daten trainierte Modell auf den gesamten Bestand angewendet werden – und Sie in wenigen Schritten relevante Textstellen aus einer großen Datenmenge extrahieren. 

Highlite
Mit Künstlicher Intelligenz KI können Versicherer zwei Dokumente schneller vergleichen

KI-gestützter Dokumentenvergleich

Vergleichen Sie auf einem Blick zwei oder mehrere Dokumente inhaltlich miteinander: Mithilfe von NLP und eines vortrainierten Sprachmodells automatisieren Sie den semantischen Vergleich unterschiedlicher Dokumente.

Einsatz von Künstlicher Intelligenz KI in der Versicherung zur Klassifikation von Dokumenten

Dokumentenklassifikation und -routing

Klassifizieren Sie Dokumente jeglichen Formats: Mit Hilfe von OCR können Sie Dokumente auslesen, die Inhalte extrahieren, Textformatierungen identifizieren und relevante von irrelevanten Informationen trennen. Die Klassifikation können Sie u.a. für das Routing von unstrukturierten Daten in Form von Dokumenten der klassischen Eingangspost, E-Mails oder App-Einreichungen einsetzen.

Muster- und Anomalieerkennung durch künstliche Intelligenz KI in der Versicherung

Automatisierte Analyse großer Datenmengen u.a. zur Muster- und Anomalieerkennung

Der Bestand an Daten zu Policen und Verträgen ist ein Schatz, der eingesetzt werden will. Algorithmen des Machine Learning können Muster in Ihren Daten erkennen. Abweichungen von diesen Mustern – sogenannte Anomalien – geben z.B. einen Hinweis auf fehlerhafte Verträge oder dienen zur Betrugserkennung.

Unsere Leistungen rund um künstliche Intelligenz

Durch die Kombination von 25-jähriger fachlicher und technischer Erfahrung in der Versicherungsbranche und neuesten Machine-Learning-Technologien helfen wir Ihnen, passgenaue Strategien zum Einsatz von künstlicher Intelligenz in Ihrem Versicherungsunternehmen zu entwickeln und umzusetzen.
Wir begleiten Ihr KI-Projekt über alle Phasen – von der Use Case Identifikation über Konzeption, Datenmanagement und Modellierung bis zum Deployment. Nutzen Sie zudem unsere Trainings, um in Ihrem Team das KI-Know-how zu vertiefen.

Unsere Services für Versicherungen

Einsatz Künstlicher Intelligenz in der Versicherung nach dem Modell CRISP

Reverse Mentoring – Lernen Sie, wie Machine Learning funktioniert

„Exploratory Workshop Machine Learning“ – Identifizieren und Klassifizieren eigener Use Cases

Outsourced Innovation Lab – Entwickeln Sie eigene KI-Modelle

Enterprise Plattform für den kompletten Lebenszyklus eines ML-Modells

Drei Gründe für enowa

Drei Gründe für die KI-Experten der enowa AG

Technologieunabhängige Beratung

Wir sind herstellerunabhängig. Für unsere Kunden finden wir abhängig vom jeweiligen Bedarf die passende Technologie und unterstützen in der Implementierung.

Versicherungs-Know-how

Wir kennen die Besonderheiten, Regularien und Anforderungen der Versicherungsbranche. Unser Team aus Business Consultants und Managern hat jahrelang in Versicherungen gearbeitet und bringt wertvolles Wissen über Zusammenhänge und Prozesse mit.

Langjährige Erfahrung in KI-Projekten

Vom Optimieren von Rückstellungen über die automatisierte Einarbeitung von Dokumenten bis hin zur Vorhersage von Kündigungen: Unsere KI-Experten haben bereits zahlreiche Projekte im Versicherungsumfeld mit unseren Kunden umgesetzt. Dadurch sind uns verschiedene Stolpersteine auf dem Weg zum bestmöglichen KI-Algorithmus bestens bekannt.

Blog

Dunkelverarbeitung & Input-Management 2022

Blog digitale Transformation Versicherung

Autor: Michael Becker

Dass es Nachholbedarf bei der Automatisierung des Input-Managements gibt, veranschaulicht die Konferenz “Dunkelverarbeitung & Workflowunterstützung in Versicherungen“ der Versicherungsforen Leipzig. Wo die größten Herausforderungen und Trends liegen, hat Michael Becker im Blog zusammengefasst.

Blog

Wie Sie mit Machine Learning Versicherungsbetrug effizienter aufdecken

Symbolbild für Machine Learning in der Betrugserkennung

Ansätze, die auf künstliche Intelligenz in Form von Machine Learning setzen, eignen sich besonders, um die Betrugserkennung zu erleichtern. Wie genau und was es beim Einsatz von Machine Learning zu beachten gibt, das erfahren Sie im Blog.

Blog

Machine Learning: Warum jetzt?

Frau blickt auf einen Berg an Daten

Künstliche Intelligenz ist aus den aktuellen Diskussionen nicht mehr wegzudenken. Für viele Versicherer stellt sich die Frage: Wie mit KI umgehen? Brauche ich künstliche Intelligenz in der Versicherung? Wir haben eine ganz klare Antwort: JA!

Doch warum jetzt?

Podcast

Use Case: Künstliche Intelligenz im Migrationsprojekt

Das manuelle Sichten der Dokumentenmengen in Migrationsprojekten ist eine Mammutaufgabe. Torsten Gillessen, Managing Partner bei enowa, und unsere KI-Experten Stefan Raab und Maximilian Lorenz sprechen im enowa Podcast darüber, wie Künstliche Intelligenz in Form von Natural Language Processing die AVB-Analyse im Migrationsprojekt vereinfacht.

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Matthias Müller
CSO und Managing Partner
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