KI für den Versicherungs-Support

Was ist KI für den Versicherungs-Support?

KI für den Versicherungs-Support setzt KI-Agenten ein, um Interaktionen mit Versicherungsnehmern und Anspruchstellern für Versicherungsunternehmen zu übernehmen – Sach- und Haftpflicht-, Kranken-, Lebens- und Spezialversicherer. Kennzeichnend für den Versicherungs-Support sind komplexe Vertragsbedingungen, regulatorische Anforderungen, die je nach Bundesstaat und Sparte variieren, sowie folgenreiche Interaktionen rund um Schadenfälle, die das Kundenvertrauen unmittelbar beeinflussen.

Anwendungsfälle für KI im Versicherungs-Support

• Schadenstatus und -anfragen: Bearbeitungsstand prüfen, nächste Schritte erklären und Zeitrahmen abschätzen
• Deckungsfragen: Erklären, was versichert ist – Selbstbeteiligungen, Höchstgrenzen und Ausschlüsse auf Basis des konkreten Vertrags des Kunden
• Vertragsänderungen: Adressänderungen bearbeiten, Fahrzeuge oder Fahrer hinzufügen, Deckungsumfang anpassen
• Abrechnung und Zahlungen: Rechnungen erklären, Zahlungen abwickeln, Lastschriften einrichten, fehlgeschlagene Zahlungen klären
• Erstmeldung von Schäden (FNOL): Erste Schadeninformationen erfassen und an Schadenregulierer weiterleiten
• Versicherungsbestätigungen: Deckungsnachweise erstellen und versenden

Warum sich Versicherungen ideal für KI eignen

Im Versicherungs-Support fallen große Mengen strukturierter, vertragsbasierter Anfragen an, bei denen die richtige Antwort von den konkreten Vertragsbedingungen abhängt. Genau dafür ist KI prädestiniert: Sie kann den Vertrag des jeweiligen Kunden abrufen, die relevanten Bedingungen finden und präzise Antworten geben, die auf dem tatsächlichen Vertragstext beruhen statt auf allgemeinen Aussagen.

Branchenkontext: Betreute Interaktionen im Kundenservice kosten rund 8 $ pro Kontakt, Self-Service dagegen nur 0,10 $. Versicherer, die jährlich Millionen von Vertragsanfragen bearbeiten, haben enormes Einsparpotenzial durch KI, die diese Anfragen tatsächlich löst, statt sie nur abzuwehren.

Der Maven-Vorteil: Lösungen für komplexe Versicherungsanfragen

Der Knowledge Graph von Maven AGI kann komplexe Vertragsstrukturen abbilden und Deckungsbedingungen, Ausschlüsse und Abläufe zu einer navigierbaren Wissensstruktur verknüpfen. Über Tool-Use-Integrationen kann der KI-Agent auf den konkreten Vertrag eines Kunden zugreifen und Antworten geben, die auf dessen tatsächlicher Deckung beruhen – nicht auf allgemeinen Versicherungsinformationen.

Maven in der Praxis: Enumerate erreichte eine Lösungsquote von 91 % in einem komplexen Geflecht aus Daten, Datensätzen und Workflows – genau die Art strukturierter Komplexität, die auch die Verwaltung von Versicherungsverträgen prägt. Der Ansatz von Maven, unterschiedliche Datenquellen zu einer einheitlichen Lösungs-Engine zu verbinden, lässt sich direkt auf Anwendungsfälle in der Versicherungsbranche übertragen.

Häufig gestellte Fragen

Kann KI die Schadenbearbeitung übernehmen?

KI kann FNOL-Erfassung, Statusanfragen und die routinemäßige Schadenadministration übernehmen. Komplexe Schadenfälle, die Ermittlungen, Verhandlungen oder die Einschätzung eines Regulierers erfordern, sollten menschliche Schadenregulierer einbeziehen. Ihre Stärke spielt die KI bei den zahlreichen Informationsanfragen aus, die jeden Schadenfall begleiten.

Wie geht KI mit bundesstaatsspezifischen Versicherungsvorschriften um?

Die Wissensbasis der KI sollte die regulatorischen Anforderungen und Vertragsvarianten der einzelnen Bundesstaaten enthalten. Guardrails können Compliance-Grenzen durchsetzen, und der Knowledge Graph kann bundesstaatsspezifische Regeln abbilden, die Standardvertragsbedingungen abändern.

Welche Compliance-Anforderungen gelten für KI im Versicherungswesen?

KI im Versicherungswesen muss die versicherungsrechtlichen Vorschriften der Bundesstaaten, Datenschutzgesetze, SOC 2-Anforderungen an die Unternehmenssicherheit und gegebenenfalls PCI-DSS für die Zahlungsabwicklung erfüllen. Je nach Sparte kann bei Krankenversicherungen zudem HIPAA gelten.