### **Anwendungsfälle von Künstlicher Intelligenz in der Versicherungsbranche** Die Versicherungsbranche nutzt Künstliche Intelligenz (KI) und insbesondere große Sprachmodelle (LLMs), um Geschäftsprozesse zu optimieren und die Effizienz zu steigern. Hier sind einige detaillierte Anwendungsfälle: ### **1. Schadenmanagement** **NLP-gestützte Automatisierung**: - **Beschreibung**: Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) wird eingesetzt, um den Schadenbearbeitungsprozess zu automatisieren, indem relevante Informationen aus Schadensformularen und E-Mails extrahiert werden. - **Beispiele**: - **Lemonade**: Setzt KI ein, um Schadensfälle in Sekunden zu bearbeiten, indem sie die Schadensdetails mit den Policen abgleicht[9]. - **ICICI Lombard**: Nutzt KI zur schnellen Bewertung von Kfz-Schäden anhand von Fotos und Videos[9]. - **Zurich Insurance**: Verwendet ChatGPT zur Schadensbearbeitung und Datenanalyse[9]. ### **2. Betrugserkennung** **Textanalyse und NLP**: - **Beschreibung**: KI-Algorithmen analysieren unstrukturierte Daten, um Betrugsmuster zu erkennen und verdächtige Aktivitäten zu identifizieren. - **Beispiele**: - **Allstate**: Verwendet KI-Tools zur Überprüfung von Schadensmeldungen auf Unregelmäßigkeiten[9]. - **Swiss Re**: Setzt KI für detaillierte Risikobewertungen ein, um potenziellen Betrug zu verhindern[9]. - **NN Group**: Nutzt KI zur Überprüfung von Betrugsrisiken und Verletzungsansprüchen[5]. ### **3. Kundenservice und virtuelle Assistenten** **NLP-gestützte Chatbots**: - **Beschreibung**: Chatbots bieten rund um die Uhr Unterstützung, indem sie Kundenanfragen beantworten und bei der Verwaltung von Policen und Schadensmeldungen helfen. - **Beispiele**: - **Geico**: Der virtuelle Assistent "Kate" hilft Kunden bei Fragen zu Policen und Aktualisierungen[9]. - **Metromile**: Nutzt KI zur Anpassung von Versicherungsprämien basierend auf dem Fahrverhalten[9]. - **Cytora**: Verwendet LLMs für fortschrittliche Risiko- und Underwriting-Intelligenz[5]. ### **4. Underwriting und Risikobewertung** **Automatisierung durch KI**: - **Beschreibung**: KI-Algorithmen analysieren große Datensätze, um Risikofaktoren zu identifizieren und die Underwriting-Entscheidungen zu verbessern. - **Beispiele**: - **Swiss Re**: Automatisiert das Underwriting durch detaillierte Lebensversicherungs-Risikobewertungen[9]. - **AXA**: Nutzt prädiktive Analysen, um Trends bei Schadensfällen vorherzusagen und ihre Reserven effizient zu verwalten[9]. - **Willis Towers Watson**: Implementiert KI zur Verbesserung der Risikomodelle und zur Optimierung der Policenpreise[5]. ### **5. Dokumentenverarbeitung und -zusammenfassung** **NLP für Textanalyse**: - **Beschreibung**: NLP wird verwendet, um umfangreiche Dokumente zu analysieren, zu klassifizieren und zusammenzufassen, was die Effizienz der Datenverarbeitung erhöht. - **Beispiele**: - **deepset Cloud**: Unterstützt Versicherer bei der Analyse von Berichten und Schadensmeldungen durch LLMs[12]. - **Expert.ai**: Bietet Lösungen zur Verarbeitung von unstrukturierten Daten und zur Verbesserung der Entscheidungsfindung[13]. - **Brown & Meyers**: Nutzt NLP zur Betrugserkennung und zur Verbesserung der Kundenbindung[4]. Diese Anwendungsfälle zeigen, wie KI und große Sprachmodelle die Versicherungsbranche transformieren, indem sie Prozesse automatisieren, die Effizienz steigern und die Kundenerfahrung verbessern. Citations: [1] https://ppl-ai-code-interpreter-files.s3.amazonaws.com/web/direct-files/24409344/138df59f-7c6f-4574-b9de-87db16439ea4/image.png [2] https://www.future-processing.com/blog/nlp-in-the-insurance-industry/ [3] https://www.cigniti.com/blog/use-cases-of-ai-ml-in-insurance/ [4] https://www.brownmeyers.com/insurance-companies-use-nlp-technology-analyze-text-reduce-fraud/ [5] https://www.milliman.com/en/insight/potential-of-large-language-models-insurance-sector [6] https://www.adesso.de/en/adesso-branch-solutions/versicherungen/large-language-models.jsp [7] https://ubiai.tools/use-case-in-insurance-industry/ [8] https://www.ibm.com/think/insights/ai-insurance-future [9] https://smarttek.solutions/blog/artificial-intelligence-in-insurance/ [10] https://www.linkedin.com/advice/1/how-can-you-use-text-mining-improve-customer-experience-xiznf [11] https://www.latentview.com/blog/nlps-role-in-revolutionizing-the-insurance-landscape-eight-use-cases/ [12] https://www.deepset.ai/ai-in-insurance [13] https://www.expert.ai/blog/top-4-insurance-ai-use-cases/