Artificial Intelligence in Insurance

Heutzutage müssen sich Versicherungsunternehmen im Hinblick auf ihr Portfolio und ihre Preise abheben, um auf dem Markt eine Chance zu haben. Jeder Tag ist ein Wettkampf um die Position als innovativster Anbieter mit dem aktuellsten und relevantesten Angebot. Lassen Sie uns Ihr Unternehmen dabei unterstützen, künstliche Intelligenz wirksam einzusetzen.

Verkaufsprognosen, Risikoanalysen, Schadenmanagement – auch in der Versicherungsbranche gibt es zahlreiche praktikable Anwendungsszenarien für KI-basierte Lösungen. Letztere lassen sich für kleinere und umfassende Aufgabenbereiche sowie zur gezielten Unterstützung ausgewählter Systemfunktionen einsetzen. Sichern Sie also Ihre Marktposition jetzt und in Zukunft durch den Einsatz künstlicher Intelligenz in Ihrer Unternehmenssoftware.

Hier nur einige Beispiele dafür, wie KI Ihnen behilflich sein kann:

Ermittlung geeigneter Produktvorschläge für Bestandskunden

Aufstellung von Verkaufsprognosen

Schnelle und gründliche Risikoanalyse in Bezug auf Versicherungspolicen


Comarch-Projekte zur Integration von KI-Services in der Unternehmenssoftware von Versicherungen umfassen mehrere Schritte. Diese möchten wir Ihnen kurz vorstellen, damit Sie sich ein besseres Bild von unserer Vorgehensweise machen können:

AI in insurance answers

AI answers on mobile

Verständnis der geschäftlichen Herausforderungen 

Wir alle kommen tagtäglich mit Daten in Kontakt. Doch können Sie ehrlich von sich behaupten, dass Sie ihr Potential voll auszuschöpfen wissen? Sind Sie beispielsweise in der Lage, bestimmte Schlüsse aus mehr als einer Million Informationen zu ziehen? An dieser Stelle kommt die künstliche Intelligenz ins Spiel, denn sie lebt quasi von Daten – je mehr, desto besser. Wirken IT- und Geschäftsumgebung eng zusammen, lässt sich KI am nutzbringendsten einsetzen.

Die Definition spezifischer Geschäftsfälle ist dabei sehr wichtig, denn künstliche Intelligenz kann sowohl zur Analyse großer Datenmengen als auch zur Erledigung repetitiver Aufgaben eingesetzt werden. Dies ist unser Ausgangspunkt für die Entwicklung von Algorithmen bzw. KI im Versicherungskontext sowie für die Erstellung von POCs (Proofs of Concept) für die letztendlich angedachten Geschäftsfälle.

In Anbetracht der enormen Kundenanzahl, die Versicherungsunternehmen heutzutage verzeichnen, erscheint die Analyse sämtlicher Kundendatensätze wie eine Mammutaufgabe. Doch mit Hilfe künstlicher Intelligenz lässt sich in dieser Hinsicht viel erreichen. Die Einstufung und Zuweisung von Anträgen, die Anerkennung von KFZ-Schadensfällen und Vieles mehr - beim Einsatz von KI geht es nicht nur um die Beschleunigung von Prozesse, sondern auch um die Vorhersage bestimmter Verhaltensweisen. So können sich Ihnen bspw. durch die Prognose zukünftiger Verkaufsergebnisse endlich langersehnte Möglichkeiten eröffnen.

understanding ai business challenge

Zusammentragen historischer Daten

Wurde ein Geschäftsfall definiert, gilt es historische Daten zusammenzutragen, anhand derer ein Algorithmus entwickelt werden kann.

Ähnlich wie Kinder müssen KI-Modelle erst heranreifen und anhand von Beispielen das gewünschte Verhalten erlernen. Lediglich ihre Art und Weise der Wissensaneignung unterscheidet sich von der unseren. Denn um einen Algorithmus zu „trainieren“, der einmal als Grundlage für die Funktionsweise von KI-Tools dienen soll, werden große Mengen qualitativ hochwertiger Daten benötigt.

Für die Entwicklung eines versicherungsspezifischen KI-Modells, das genau auf Ihr Unternehmen zugeschnitten ist, verwenden wir die Daten, die Sie uns bereitstellen. Erfahrungsgemäß verfügen Versicherungsunternehmen über reichlich interne Daten, die hierfür herangezogen werden können. Art und Menge der verwendeten Daten werden für jedes Projekt individuell bestimmt. Eines gilt jedoch immer: um Ihnen KI-Services anbieten zu können, die genau auf Ihr Unternehmen abgestimmt sind, müssen wir mit Ihren Daten arbeiten.

Historical Data AI

Entwicklung eines Algorithmus und Eingabe von Daten

In diesem Schritt erstellen wir ein KI-Modell und bringen ihm bei, bestimmte Aufgaben anhand der zu Verfügung gestellten Daten zu verrichten. Im Rahmen dieses Trainings werden Muster ermittelt und die Gewichtungen des Modells werden justiert. Der Trainingsprozess basiert auf ständiger Wiederholung und dem Vergleich der jeweiligen Ausgabedaten. Bei einer engen Zusammenarbeit mit dem Kunden können wir auf diese Weise zahlreiche nützliche KI-Modelle schaffen.

Durch den Vergleich der von den verschiedenen Modellen ausgegebenen Daten lässt sich die Qualität der einzelnen Modelle feststellen. Mit gut trainierten KI-Modellen können unsere Kunden bis dato unbemerkte Muster in Ihren Geschäftsbeziehungen aufdecken. So lässt sich aufzeigen, welche Datenelemente für den Geschäftsprozess besonders ausschlaggebend sind, was wertvolle Einblicke und somit eine fundierte Entscheidungsfindung ermöglicht.

Ist der Trainingsprozess abgeschlossen, kann der Algorithmus in die Software integriert werden.

building an AI algorithm

Anwendung des Algorithmus

Das KI-Modell kann nun in der Praxis eingesetzt werden. Hierfür können wir ein bereits von Ihnen verwendetes System mit zusätzlichen KI-basierten Funktionen ausstatten. Sie können die Funktionen jedoch auch im Rahmen unserer Lösung Comarch Digital Insurance oder eines unserer anderen Produkte für Versicherungsunternehmen erwerben. KI-Services sind flexibel und lassen sich für gewöhnlich genau dort einbetten, wo Sie sie einsetzen möchten – egal ob als Teil einer Funktion oder im Rahmen eines Prozesses.

use ai in practice

Schaffung von Geschäftsvorteilen

Nun da künstliche Intelligenz ein Teil Ihres Unternehmens ist, wird es an der Zeit, ihre Vorteile zu nutzen und so höhere Einnahmen zu erzielen. Die Einsatzbereiche für KI in Versicherungsunternehmen sind vielzählig und lassen sich häufig durch messbare Kennzahlen beurteilen. Von nun an können Sie also die Ergebnisse Ihres KI-Projektes im Auge behalten und u. a. folgendes herausfinden:

Läuft die Ausstellung von Versicherungspolicen durch die KI-gestützte Risikoanalyse schneller ab?

Wie akkurat sind die mit Hilfe der KI-Services aufgestellten Verkaufsprognosen?

Wie stark wird der Verkaufs- und Underwritingprozess durch KI beschleunigt?
benefits of AI

Künstliche Intelligenz bei Comarch

how we are using AI in comarch
Als großer IT-Anbieter ist es uns wichtig, auch in unserem eigenen Unternehmen die beste Technologie zu verwenden, um den reibungslosen und effizienten Ablauf unserer internen Prozesse zu gewährleisten. Unsere eigenen Erfahrungen mit der Anwendung künstlicher Intelligenz haben uns bereits so manchen Vorteil gebracht und belegen einmal mehr, dass der Ansatz wirklich funktioniert.

So hat uns KI-Technologie beispielsweise bei der Lösung eines internen Problems gute Dienste geleistet. Dieses Problem bestand darin, dass wir im Vorfeld nicht richtig abschätzen konnten, ob wir mit den geplanten Vertriebsaktivitäten unsere Ziele erreichen würden oder nicht. Wir benötigten diesbezüglich genauere Informationen und Anhaltspunkte, um strategische Entscheidungen treffen und so ggf. den Kurs korrigieren zu können. Spreadsheets allein reichten hierfür nicht länger aus.

Stattdessen lag die Lösung in der künstlichen Intelligenz. Wir haben Geschäftsfälle zu unseren Produkten ausgearbeitet und einen Algorithmus in unsere interne CRM-Lösung integriert, der die dort erfassten aktuellen Daten nutzt, um unsere Finanzergebnisse zu prognostizieren. Die Datenmenge, auf die unser Algorithmus zugreifen kann, reicht selbst für spezifische Vorhersagen aus, weshalb wir in den Kundenansichten unserer CRM-Lösung nun ebenfalls erfolgreich KI-Elemente einsetzen.

Welche Lösungen bieten wir an?

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