Werden von Versicherern und Vermittlern die digitalen Prozesse aber ausgehend von den Bedürfnissen und Wünschen der Kunden konzipiert, dann werden diese die Angebote an Kommunikation, Angebotsunterbreitung und Services schnell annehmen. Machen wir es praktisch: Die App eines Krankenversicherers entfaltet dann alle Potenziale, wenn nicht nur Rechnungen per App eingereicht werden können. Anhand vorliegender Daten können Vorschläge für Verbesserung der Gesundheit, Arztsuche oder (noch) passende Zusatzversicherung durch Künstliche Intelligenz möglich.

Große Kundenportale machen es vor. Wer eine Reise bucht, der bekommt auch automatisch Hinweise auf Reiseversicherungen oder Mietwagen. Wer Futter für sein Haustier online bestellt, bekommt Hinweise auf Tierkrankenversicherungen oder Pflegeprodukte für das Haustier – alles auf Basis von Algorithmen, die die Wahrscheinlichkeit der Datenzusammenhänge errechnen und sofort automatisiert umsetzen.

Angst vor der Maschine?

Natürlich ängstigt diese Praxis manche (viele?) Menschen. Wir vertrauen oft doch lieber dem Menschen, der uns bei Kreditvergabe, Krankheitsdiagnose oder beim Einkauf gegenüber sitzt.  Die Vorstellung, dass dies nun nur noch durch Maschinen oder PCs erfolgen soll, ist schon problembeladen. Aber haben wir im Leben nicht schon oft die Erfahrung gemacht, dass der Mensch auch irren kann? Falsche Produkte und Empfehlungen kommen auch von Menschen.

Kürzlich schrieb ein Journalist in der „Welt“ dazu: „So ähnlich muss es sich angefühlt haben, als Charles Darwin erkannte, dass Mensch und Affe gemeinsame Vorfahren haben. Es ist durchaus schwierig einzusehen, dass eine Maschine bessere Entscheidungen in Sachen Kreditvergabe fällen kann. Es ist desillusionierend festzustellen, dass Computer dem Arzt meilenweit überlegen sind, wenn es um die Krankheitsdiagnose geht“.

Deep Learning und das Internet der Dinge

Für viele Versicherer und Vermittler liegt das erlangte Wissen über Kunden, Risiken und Verträge auf Datenbanken oder direkt im Internet. Menschen müssen dieses Wissen manuell einstellen und bearbeiten. Hat ein Versicherer in der Vergangenheit Probleme bei der Zeichnung bestimmter Risiken gemacht, dann wir nicht selten das Produkt eingestellt oder so „kastriert“, dass es vom Vertrieb nicht mehr verkauft werden kann.

Makler merken es dann daran, dass ein Krankenversicherungspartner mal rein ins Geschäft beispielsweise mit Profisportlern geht und zwei Jahre später wieder raus. Wir kennen alle diesen Zick-Zack-Kurs der Versicherungswirtschaft in vielen Sparten.

Nutzt der Versicherer aber die Möglichkeiten der täglichen Verarbeitung von Erkenntnissen zu bestimmten Risiken automatisch, dann können Risikoeinschätzungen differenzierter vorgenommen und Angebote passender für beide Seiten (Kunde und Versicherer) erstellt werden. Die Zeichnung von Risiken (Unterwriting) wird nachhaltiger und effizienter. Nehmen wir noch ein Beispiel aus dem Bereich der Sachversicherungen.