Drei Stufen der KI-Nutzung im Versicherungsvertrieb (IV2)

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) im Versicherungsvertrieb bietet enorme Chancen – von der Effizienzsteigerung bis hin zur Verbesserung der Kundenbetreuung. Doch viele Versicherer stehen vor der Herausforderung, KI sinnvoll und wirtschaftlich in ihre Vertriebsprozesse zu integrieren.

Ein schrittweiser Ansatz ist die Lösung: Unternehmen durchlaufen in der Regel drei Stufen, in denen sich der Reifegrad ihrer KI-Lösungen sukzessive erhöht. Dieser Artikel zeigt, wie Versicherer die Vorteile von generativer KI in drei Stufen nutzen können, um ihre Vertriebsergebnisse zu optimieren. Der Artikel basiert auf meinem Vortrag bei der InnoVario 2024.

Herausforderungen bei der Einführung von KI

Viele Versicherer stehen bei der Einführung von KI vor erheblichen Hürden. Die Komplexität des Themas, fehlende Ressourcen und der Wunsch einer Integration in bestehende Vertriebsprozesse führen häufig zu Unsicherheiten und Verzögerungen. Drei zentrale Herausforderungen sind dabei besonders relevant:

• Vielfalt an Anwendungsfällen: Unternehmen müssen priorisieren, welche KI-Projekte den größten Nutzen bringen und zuerst umgesetzt werden sollten.

• Fehlende Ressourcen: Zeit, Budget und Fachkräfte sind oft limitierende Faktoren, die eine schnelle Umsetzung erschweren.

• Integration in bestehende Prozesse: Eine isolierte Einführung von KI führt selten zum Erfolg – die Technologie muss nahtlos in bestehende Vertriebsabläufe unter Nutzung eigener Daten eingebunden werden.

Drei Stufen der KI-Nutzung im Versicherungsvertrieb

Um diese Herausforderungen zu meistern, empfiehlt sich ein schrittweiser Ansatz. Versicherer sollten sich auf Anwendungsfälle mit generativer KI fokussieren und ihre KI-Lösungen in klaren Entwicklungsstufen aufbauen, um den größtmöglichen Nutzen für den Vertrieb zu erzielen.

1. Standard Chatbots als Einstieg

Die Einführung generativer KI im Vertrieb beginnt idealerweise mit standard Chatbots. Diese Systeme sind kostengünstig, einfach umzusetzen und ermöglichen eine schnelle Bereitstellung von KI-gestützter Unterstützung für alle Vertriebsmitarbeiter.

Vorteile allgemeiner Chatbots

Ein einfaches Abonnement ermöglicht es, alle Vertriebsmitarbeiter ohne großen technischen Aufwand auszustatten. Die Bots erfordern keine komplizierte Integration in bestehende Systeme und können sofort eingesetzt werden, um operative Arbeitsabläufe zu optimieren. Dies fördert den Wissensaufbau und erhöht die Akzeptanz und das Verständnis für KI im Unternehmen.

Ein sinnvoller erster Einsatz ist die Verwendung von Standard-Chatbots wie ChatGPT mit spezifischen Prompts, die gezielt bei vertrieblichen Aufgaben unterstützen. Beispielsweise können sie die Analyse häufiger Kundenprobleme erleichtern und Argumentationshilfen für Verkaufsgespräche liefern.

Anwendungsfall: Klauselerklärer

Versicherungsbedingungen sind oft rechtlich komplex formuliert und schwer für Vertriebsmitarbeiter zu erklären. Ein Chatbot kann Vertragsklauseln in eine leicht verständliche Sprache übersetzen. Der Vertriebsmitarbeiter gibt die Klausel in den Chatbot ein, der sie verständlich aufbereitet und mit einem praxisnahen Schadenbeispiel veranschaulicht.

Praxisbeispiel

Ein Kunde fragt nach der Klausel zu "Mehrkosten durch Technologiefortschritt" in seiner Hausratversicherung. Der Chatbot liefert folgende Antwort:

"Wenn ein alter Fernseher durch einen Blitzeinschlag zerstört wird und das Modell nicht mehr reparierbar ist, übernimmt die Versicherung die Mehrkosten für ein vergleichbares neues Modell, auch wenn es teurer ist."

Diese Funktion spart Vermittlern Zeit und hilft, Missverständnisse zu vermeiden.

2. Spezialisierte Assistenten für Fachanforderungen

Der nächste Schritt sind spezialisierte Assistenten, die gezielt auf spezifische Fachthemen ausgerichtet sind und damit über allgemeine Chatbots hinausgehen.

Vorteile spezialisierter Assistenten

Diese Assistenten sind enger in die Vertriebsprozesse integriert, nutzen internes Fachwissen und können gezielt auf komplexe Fragen antworten. Idealer weise bauen sie auf den Erfahrungen und Know-how aus dem ersten Schritt auf. Sie steigern die Effizienz, indem sie vertriebliches Know-how in Echtzeit bereitstellen und Mitarbeitende entlasten.

Anwendungsfall: Versicherungsexperte

Viele sind unsicher, welche Sachverhalte durch ihre Versicherung abgedeckt sind. Ein spezialisierter Assistent kann diese Fragen zur Mitversicherung präzise beantworten. Ein Custom-GPT-Modell, trainiert auf spezifische Versicherungsinformationen (Tarif und Bedingungen), liefert detaillierte Erklärungen und Schadenbeispiele.

Praxisbeispiel

Ein Kunde fragt, ob sein neues E-Bike im Wert von 3.000 € in seiner Hausratversicherung mitversichert ist. Der KI-Assistent antwortet:

"Im Basistarif ist Fahrraddiebstahl nicht automatisch mitversichert. Du kannst den Schutz durch einen kostenpflichtigen Zusatzbaustein ergänzen. Im Premiumtarif ist Fahrraddiebstahl bereits bis zu 3.000 € abgedeckt."

Solche Assistenten ermöglichen es, vertriebsrelevante Informationen effizient bereitzustellen und Kundenanfragen schneller zu beantworten.

3. Autonome Agenten zur Automatisierung komplexer Prozesse

Autonome Agenten sind die höchste Stufe der KI-Nutzung. Sie handeln eigenständig nach festgelegten Regeln und automatisieren komplexe Prozesse. Ihre Implementierung erfordert finanzielle Mittel, Expertise und Erfahrung, was sie zum abschließenden Schritt bei der Einführung von generativer KI macht.

Vorteile autonomer Agenten

Diese Systeme integrieren sich nahtlos in bestehende Vertriebsprozesse und können eigenständig Entscheidungen treffen, z. B. zur Annahme oder Ablehnung von Versicherungsanträgen. Sie reduzieren manuelle Bearbeitungszeiten, minimieren Fehler und steigern die Effizienz.

Anwendungsfall: Betriebsarten-Identifizierer

Die Zuordnung der korrekten Betriebsarten in der Betriebshaftpflichtversicherung ist eine Herausforderung. Ein autonomer Agent kann Betriebe automatisch den richtigen Betriebsarten in der Betriebshaftpflichtversicherung zuordnen. Er analysiert Webseiten und extrahiert relevante Informationen zur korrekten Einordnung. Diese automatisierte Zuordnung hilft, die korrekte Deckung sicherzustellen und Risiken besser zu identifizieren.

Praxisbeispiel

Eine Liste mit 103 Betriebsarten wird in den Agenten eingespeist. Anschließend wird nur der Link zur Internetseite eines Kfz-Betriebs eingefügt. Die KI erkennt automatisch die angebotenen Dienstleistungen (z. B. Abschleppdienste) auf Basis der Webseite und weist den Betrieb der richtigen Kategorie zu ("Abschleppdienst" oder "Kfz-Werkstatt").

Fazit

Die Einführung von KI im Versicherungsvertrieb sollte schrittweise erfolgen. Während allgemeine Chatbots eine einfache Möglichkeit bieten, KI zu nutzen, ermöglichen spezialisierte Assistenten eine tiefere Integration. Autonome Agenten automatisieren schließlich komplexe Prozesse und bieten das höchste Potenzial zur Effizienzsteigerung.

Versicherer, die diesen strukturierten Ansatz verfolgen, profitieren von effizienteren Vertriebsprozessen, einer verbesserten Kundenbetreuung und reduzierten Betriebskosten. Jetzt ist der richtige Zeitpunkt, um die ersten Schritte in Richtung KI-gestützten Vertrieb zu machen!

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Dieser Artikel basiert auf meinem Vortrag „KI-Anwendungsfälle im Versicherungsvertrieb - Von allgemeinen Chatbots zu smarten Assistenten und autonomen Agenten“, den ich auf dem Kongress “InnoVario 2024: Die Zukunft der Versicherungsbranche ist hier!” gehalten habe.