KI und Cloud Computing: Potenzial für die Versicherungsbranche 

Um in der sich schnell entwickelnden Versicherungsbranche wettbewerbsfähig zu bleiben, sind innovative Technologien unabdingbar. Cloud Computing und künstliche Intelligenz (KI) gehören zu den transformativen Kräften, welche die Funktionsweise von Versicherungsunternehmen umgestalten. In diesem Jahr haben mehrere Versicherer in Deutschland vorsichtige Schritte in Richtung Cloud unternommen. In diesem Artikel werden wir aufzeigen, wie die Cloud es Versicherern ermöglicht, die Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz zu nutzen, welche Chancen sie bietet, welche Herausforderungen sie mit sich bringt und wie wichtig es ist, bei der Integration von KI-Anwendungen fundierte Entscheidungen zu treffen.

Die Versicherer in Deutschland haben so gut wie keine Erfahrung im Umgang mit KI. Doch das wird sich ändern. Bevor wir uns in die Feinheiten von KI und Cloud vertiefen, ist es wichtig zu verstehen, dass KI-Dienste ein integraler Bestandteil eines validen Business Case für die Nutzung von Public Cloud-Angeboten sind.

Cloud-Anbieter bieten eine breite Palette von KI-Funktionen an, mit denen Versicherer die Effizienz, Geschwindigkeit und Genauigkeit in verschiedenen Bereichen ihres Geschäftsbetriebs verbessern können. Die Synergie zwischen Cloud und KI eröffnet zahlreiche Möglichkeiten für die Versicherungsbranche.

Die größten Potenziale liegen in der automatisierten Schadenbearbeitung und Risikoprüfung. Durch den Einsatz von KI können Versicherer diese Prozesse rationalisieren, was zu höherer Effizienz, schnellerer Entscheidungsfindung und verbesserter Genauigkeit führt. Dies wiederum verbessert die Kundenzufriedenheit und senkt die operativen Kosten. 

Strukturierung von Daten und Dokumentenerkennung

Die Nutzung der Vorteile von KI in der Cloud bringt jedoch auch eine Reihe von Herausforderungen mit sich. Typischerweise haben Versicherer Schwierigkeiten bei der Strukturierung von Daten und der Auslesung von Dokumenten.

Eine Cloud-basierte Infrastruktur hilft das zu lösen. Die Versicherer kommen kaum darum herum, in KI-basierte Dokumentenextraktion investieren. Im Vergleich zu OCR-Diensten (Optical Character Recognition) extrahieren moderne KI-Tools Daten nicht einfach auf der Grundlage von Mustern, sondern verwenden große Sprachmodelle oder Large Language Models (LLM).

Dies hilft, Dokumente besser zu verstehen und sie ganzheitlich zu nutzen. Die holistische Interpretation eines Dokuments und seines Kontexts verbessert die Verarbeitung drastisch und erhöht den Automatisierungsgrad. Bei der Datenaufnahme (Data Ingestion) handelt es sich um den Prozess des Imports und der Zentralisierung von Daten aus verschiedenen Quellen in einen cloudbasierten Speicher.

Diese Zentralisierung ermöglicht es Versicherern, Daten effizient zu analysieren und aussagekräftige Erkenntnisse aus ihnen zu gewinnen. Unabhängig davon, ob die Daten aus unstrukturierten Kundendokumenten, Bildern oder Systemdatenbanken stammen, bietet die Cloud eine skalierbare und sichere Umgebung für die Datenextraktion, -bereinigung und -verarbeitung. 

Cloud-Anbieter bieten eine breite Palette von internen KI-Diensten an, darunter: 

• Bild- und Videoanalyse
• Extraktion von Texten und Dokumenten
• Verarbeitung natürlicher Sprache
• Übersetzungen
• Chatbots und virtuelle Agenten
• Personalisierung von Websites
• Identifizierung von Datenanomalien
• Betrugserkennung 
• Automatisierte Überwachung von Prozessen
• Qualitätskontrolle bei sensiblen Daten

Die Auswahl der richtigen KI-Lösungen erfordert sorgfältige Überlegungen. Versicherungsfachleute müssen zwischen KI-basierten Datenextraktionsservices und nicht-KI-basierten OCR-Diensten unterscheiden. Die meisten Cloud-Anbieter bieten bereits vorhandene APIs, welche die Integration erleichtern.

Einige KI-Lösungen sind sofort einsatzbereit, während andere möglicherweise eine Anpassung an spezifische Anforderungen erfordern. 

KI-Lösungen On Premise nicht immer die beste Wahl 

Auch wenn einige Versicherer in Erwägung ziehen, KI-Lösungen On Premise oder in einer privaten Cloud zu hosten, ist es wichtig, die Nachteile sorgfältig abzuwägen: 

• Spezielle Hardware: KI-Modelle erfordern oft spezialisierte GPU-Cluster, was erhebliche Hardware-Investitionen erforderlich machen kann. 
• Skalierbarkeit: Öffentliche Clouds lassen sich leicht an schwankende Anforderungen an Rechenressourcen anpassen, während On-Premise-Lösungen unter Umständen kostspielige Überkapazitäten erfordern. 

Wartung: In den Cloud-Kosten ist die Wartung inbegriffen, wohingegen bei On-Premise-Lösungen aufgrund des erhöhten Hardware- und Systemmanagements höhere Wartungskosten anfallen. 

Fazit

Die Integration von KI und Cloud Computing bietet Versicherungsunternehmen ein immenses Potenzial zur Steigerung von Effizienz, Genauigkeit und Kundenzufriedenheit. Bei der Auswahl und Implementierung von KI-Diensten in der Cloud ist es jedoch wichtig, fundierte Entscheidungen zu treffen.

Beurteilen Sie die spezifischen Anforderungen Ihres Unternehmens, berücksichtigen Sie die Nachteile von On-Premise-Lösungen und wählen Sie den Integrationsansatz, der am besten zu Ihren Zielen passt. Mit der richtigen Strategie können Versicherer die sich verändernde Versicherungslandschaft meistern und in einer zunehmend digitalen Welt wettbewerbsfähig bleiben. 

Autor: Jannik Harms

Project Manager & Cloud Ambassador Insurance DACH