In Zeiten des digitalen Wandels befindet sich die Versicherungswirtschaft in einem Spannungsfeld: Einerseits setzen junge Insurtechs etablierte Versicherungsunternehmen unter Zugzwang, andererseits stellen steigende regulatorische Vorgaben sowie wachsende Ansprüche von digital affineren Kundengruppen sie vor neuen Herausforderungen. Der Einsatz innovativer Technologien wie Künstliche Intelligenz bietet hier die Möglichkeit, diese Veränderungen gezielt für die eigene Positionierung zu nutzen.
Als eines der herausforderndsten und zeitgleich spannendsten Anwendungsgebiete der Künstlichen Intelligenz findet die maschinelle Erstellung von Texten auf der Basis von Daten - besser bekannt als Natural Language Generation (NLG) oder auch automatische Textgenerierung - zunehmend Einsatz in der Assekuranz. Die Anwendungsgebiete von NLG sind hier ebenso facettenreich wie ihre Mehrwerte.
Reporting, Compliance, Customer Service: Spannende Einsatzgebiete und nachhaltige Mehrwerte
Intern führt Natural Language Generation zu signifikanten Effizienzgewinnen: Beispielsweise erstellt NLG im Berichtswesen automatisiert narrative Reportings auf der Basis von Unternehmensdaten (etwa Umsatz- und Quartalszahlen). Zudem lassen sich durch NLG in BI-Dashboards wie Tableau und Power BI in Echtzeit leicht verständliche - und auf Wunsch mehrsprachige -Kommentare auf der Grundlage von komplexen Dashboards automatisiert erstellen. In beiden Fällen macht automatische Textgenerierung die "Story hinter den Daten" einer breiteren Nutzerbasis zugänglich und avanciert hier zur optimalen Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine – und somit zum Schlüsselelement in jedem so genannten Data-to-Insights-Prozess.
Innerhalb der Kundenbetreuung und im First Level Support erleichtern KI-basierte Sprachtechnologien beispielsweise die Serviceleistungen mittels Chatbots und Sprachassistenten, die Kundinnen und Kunden zu relevanten Themen wie Versicherungsprodukten oder -tarifen beraten können. Darüber hinaus optimiert NLG in der Kundenkommunikation die Customer Experience - beispielsweise indem schriftliche Content-Formate wie Newsletter, Tarifübersichten oder Produktempfehlungen personalisiert und in großer Zahl erstellt werden können.
Automatisierte Erstellung von SFCRs: Mensch und Maschine Seite an Seite
Natural Language Generation optimiert zudem Prozesse im Bereich des regulatorischen Meldewesens. NLG-Software erstellt mittlerweile regulatorische Berichte wie SFCRs fast vollständig automatisiert. Am Ende steht ein aus Daten generierter Text, den die Maschine effizienter, zu 100 Prozent den gesetzlichen Vorgaben entsprechend und weniger fehleranfällig erstellt, als es ein menschlicher Bearbeiter vermag. Die Effekte sind eindeutig: Bei der Erstellung von SFCRs reduziert sich der Aufwand in der Texterstellung somit um bis zu 80 Prozent. Wichtig dabei zu betonen: NLG erstellt datenbasierte Formulierungsvorschläge, die Entscheidung über deren Verwendung trifft am Ende der Mensch. In der Praxis wurde diese Technologie zum ersten Mal durch eine strategische Partnerschaft zwischen dem Berliner KI-Unternehmen Retresco und dem Versicherungssoftware-Anbieter ISS eingesetzt.
Natural Language Generation navigiert Versicherer durch die Digitalisierung
Die oben genannten Einsatzszenerien verdeutlichen: Der Einsatz von Natural Language Generation hält zahlreiche Potenziale für die Versicherungsbranche bereit. Die automatisierte Erstellung von Texten führt zu signifikanten und nachhaltigen Effizienzgewinnen - sowohl intern als auch extern. Zeit- und kostenintensive Workflows zur Erzeugung von Berichten können automatisiert und die Kundenkommunikation durch Personalisierung zeitgemäß gestaltet werden. Auf diese Weise tragen Sprachtechnologien einen maßgeblichen Beitrag dazu bei, Versicherer auch in digitalen Zeiten zukunfts- und wettbewerbsfähig zu positionieren.
Autor(en): Thomas Roll, Chief of Sales, Sebastian Marx, Senior Manager Financial Services, Retresco GmbH
