Wie Versicherungsunternehmen die Effektivität von KI durch die richtige Datenorganisation verbessern können

Autor, ein Anbieter von KI-Lösungen für die Versicherungsbranche, hat einen umfassenden Bericht veröffentlicht, der Folgendes hervorhebt: betriebliche Ineffizienzen innerhalb der internen Prozesse von Unternehmen. Diese Ineffizienzen verringern nicht nur die Gesamteffektivität, sondern stellen auch erhebliche Hindernisse für die erfolgreiche Implementierung von KI-Technologien im Versicherungssektor dar.

Der Bericht prognostiziert ein 29 % In den nächsten zwei Jahren ist mit einem Anstieg des Transaktionsvolumens zu rechnen, was die Betriebskosten voraussichtlich erhöhen wird, sofern Ineffizienzen nicht behoben werden. Experten führen diese Herausforderung auf die anhaltenden Probleme zurück, manuelle Bearbeitungfragmentierte Datensysteme und Transaktionskomplexität Dies ist typisch für moderne Versicherungsgeschäfte, trotz des Branchenbewusstseins.

Es besteht eine bemerkenswerte Diskrepanz zwischen Erwartungen und Realität hinsichtlich der KI-Einführung: während 82 % nur 14% haben KI-Lösungen vollständig in ihre Arbeitsabläufe integriert; 6% Es wird berichtet, dass keinerlei KI eingesetzt wird.

Hindernisse für die KI-Einführung in der Versicherungswirtschaft

Der Bericht benennt drei Hauptherausforderungen, die die Implementierung von KI behindern:

• Integration von Altsystemen Schwierigkeiten
• Fragmentierte Datenumgebungen
• Begrenzte interne KI-Expertise

Fragmentierte Daten Dies untergräbt auch wirksame Rahmenbedingungen für die Datenverwaltung und verschärft die Gesamtproblematik. Die Befragten gaben an, durchschnittlich folgende Datenmengen zu verwalten: 17 verschiedene Datenquellenwobei die Komplexität insbesondere nach Fusionen oder Übernahmen noch zunimmt.

Der Bericht legt nahe, dass KI potenzielle Vorteile Dazu gehören Kostensenkung und verbesserte Skalierbarkeit. KI-gestützte Automatisierung könnte manuelle Fehlerkorrekturen und Abgleichsfehler deutlich reduzieren. Insbesondere Versöhnungsprozesse werden als idealer erster Anwendungsfall hervorgehoben, da ihre regelbasierten, abgegrenzten Arbeitsabläufe durch Automatisierung schnell zu Ergebnissen führen können.

Es bestehen weiterhin strukturelle Herausforderungen.

Die anhaltenden Spannungen zwischen strukturierten Arbeitsabläufen wie dem Datenabgleich und fragmentierten Datenquellen, die manuelle Eingriffe erfordern, treiben die Entwicklung weiter voran. hohe Kosten und lange ZykluszeitenDiese Situation besteht trotz der weitverbreiteten Erkenntnis dieser Probleme fort.

Der Bericht betont, dass Unternehmen, die diese grundlegenden Probleme lösen – insbesondere durch Datenstandardisierung und robuste Governance– wird in puncto Leistung die Nase vorn haben. Während die robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA) einige Aufgaben übernimmt, ist KI einzigartig positioniert, um die Komplexität fragmentierter Daten und Softwareebenen wirtschaftlicher zu bewältigen.

Die Geschwindigkeit des Fortschritts hängt jedoch stark ab von Einschränkungen durch veraltete Technologien und den laufenden betrieblichen Belastungen. Obwohl das volle Potenzial von KI zur Leistungssteigerung über die Kostensenkung hinaus noch nachgewiesen werden muss, wären signifikante Kostensenkungen durch die Behebung struktureller Probleme eine solide Grundlage für zukünftige KI-gestützte Automatisierungsinitiativen.

(Bildquelle: „Verstreute Stücke“ von Cle0patra, lizenziert unter CC BY-NC-SA 2.0)