(IA) Angewandte KI in der Versicherungsbranche

Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert die Versicherungsbranche und Insurtech, indem sie Prozesse automatisiert, Risiken präziser bewertet und die Kundenerfahrung verbessert. Hier sind einige beeindruckende Zahlen und Fakten:

• 91 % der Versicherungsunternehmen haben bis 2025 KI-Technologien übernommen.
• Der globale Markt für KI in der Versicherungsbranche wird 2025 10,27 Milliarden USD erreichen und bis 2029 auf 35,76 Milliarden USD wachsen.
• KI-gesteuerte Schadensautomatisierung reduziert die Bearbeitungszeit um bis zu 70 %, was Versicherern jährlich 6,5 Milliarden USD einspart.
• Chatbots und virtuelle Assistenten übernehmen 42 % der Kundeninteraktionen, was die Effizienz und Kundenzufriedenheit erheblich steigert.
• Prädiktive Analysen haben die Betrugserkennungsrate um 28 % erhöht, wodurch Versicherer jährlich Millionen einsparen.

Hier sind detaillierte Architekturdiagramme und simulierte Szenarien für die drei KI-Anwendungsfälle in der Versicherungsbranche:

1. AWS – Automatisierte Schadensbearbeitung

Architekturdiagramm:
Ich werde ein Diagramm erstellen, das die Integration von Amazon Rekognition, AWS Lambda und Amazon SageMaker zeigt.

Simuliertes Szenario:
Ein Versicherer verarbeitet jährlich 500.000 Schadensfälle. Durch die KI-gestützte Automatisierung kann die Bearbeitungszeit von 5 Tagen auf 1 Tag reduziert werden, was zu einer Einsparung von 15 Millionen USD pro Jahr führt.

2. GCP-Gemini – Betrugserkennung in Versicherungsansprüchen

Architekturdiagramm:
Ich werde ein Diagramm generieren, das die Nutzung von Vertex AI, Gemini KI und BigQuery ML zur Echtzeit-Betrugserkennung zeigt.

Simuliertes Szenario:
Ein Versicherer entdeckt jährlich 10.000 betrügerische Ansprüche, die durchschnittlich 5.000 USD kosten. Durch KI-gestützte Mustererkennung kann die Betrugserkennungsrate um 35 % verbessert werden, was Einsparungen von 17,5 Millionen USD pro Jahr ermöglicht.

3. Azure – Dynamische Preisgestaltung für Policen

Architekturdiagramm:
Ich werde ein Diagramm erstellen, das die Nutzung von Azure Machine Learning, Power BI und Azure Cognitive Services zur dynamischen Preisgestaltung zeigt.

Simuliertes Szenario:
Ein Versicherer verwaltet 1 Million Policen. Durch KI-gestützte Risikobewertung kann die Prämiengenauigkeit um 20 % verbessert werden, was zu einer Umsatzsteigerung von 50 Millionen USD pro Jahr führt.

Ich werde nun die Architekturdiagramme generieren, um die technischen Details visuell darzustellen. Lass mich wissen, ob du bestimmte Aspekte besonders hervorheben möchtest! 

Jorge Mercado

#JMCoach