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Rahmenbedingungen und strategische Herausforderungen für die Versicherungsbranche Read chapter Read first chapter

2019 | OriginalPaper | Chapter

14. Versicherungsunternehmen im kognitiven Zeitalter

Author : Sebastian Busch

Published in: Handbuch Versicherungsmarketing

Publisher: Springer Berlin Heidelberg

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Zusammenfassung

Die künstliche Intelligenz ist ein breit aufgestelltes Forschungsgebiet, das sich über die letzten Jahrzehnte immer weiter entwickelt hat und – ähnlich wie das Internet in den vergangenen Jahren – vieles verändern wird. In der Versicherungsbranche wird die künstliche Intelligenz massiven Einfluss auf die Unternehmensstrategien ausüben und zukünftig von existenzieller Bedeutung sein. In der von Daten getriebenen Versicherungsbranche besteht die Hoffnung, dass KI eine Vielzahl neuer Möglichkeiten und Chancen mit sich bringt. Kundenbedürfnisse können mithilfe von KI erfüllt, Schadensprozesse optimiert und die Effizienz im gesamten Unternehmen gesteigert werden. KI leitet einen Umbau der Versicherungsunternehmen ein.

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Footnotes
1
Intelligente Assistenzsysteme, die Personen und Unternehmen bei unterschiedlich anspruchsvollen Fragen und Aufgaben unterstützen.
 
2
Eine exakt beschriebene Vorgehensweise zum Lösen eines Problems in endlich vielen und eindeutig beschriebenen Schritten. Ein Algorithmus wird in einer festgelegten Programmiersprache verfasst.
 
3
Erkennen strukturierte und unstrukturierte Daten, stellen diese in wechselnde logische Zusammenhänge und werden mit jeder Transaktion klüger. Kognitive Systeme arbeiten nach dem Vorbild des menschlichen Gehirns bzw. dessen neuronaler Verknüpfungen. Beispiel für ein kognitives System ist Watson von IBM.
 
4
Systeme zur Generierung von Wissen und Erfahrungen mit dem Ziel, Probleme besser zu lösen als vorher. Systeme werden dazu befähigt, aus einer Vielzahl von Beispielen für ein Problem Muster und Gesetzmäßigkeiten zu erkennen. Dadurch soll es ihnen möglich sein, auch unbekannte Daten zu beurteilen.
 
5
Oberbegriff für Technologien und Verfahren, wie Natural Language Processing, Machine Learning oder Advanced Imaging, mit deren Hilfe unstrukturierte, unbekannte und unterschiedliche Dokumente analysiert und Erkenntnisse über deren Inhalt gewonnen werden können.
 
6
Robotergesteuerte Prozessautomatisierung. Automatisierung wiederkehrender Abläufe, die einzeln dokumentiert werden müssen. Größtes Wertschöpfungspotenzial bietet RPA mit Blick auf Geschäftsprozesse und ‑routinen.
 
7
Methode, um optimale Vorgehensweise für eine Situation zu finden. Liefert Handlungsempfehlungen, wie ein bestimmter Trend in eine gewünschte Richtung beeinflusst, ein vorhergesagtes Ereignis verhindert oder sich auf ein zukünftiges Ereignis vorbereitet werden kann.
 
8
Simulieren menschliche Gespräche und Chats durch künstliche Intelligenz.
 
9
System zum Filtern von Informationen, um Wert oder Priorität, die ein Nutzer einem bestimmten Thema beimisst, vorherzusagen. Beispielsweise bei Musik, Suchanfragen oder Produkten. Potenzial in der Kundenberatung, um individuelle Angebote im richtigen Moment beim Kunden zu platzieren.
 
10
Befasst sich mit dem Verstehen und der Semantik von Wörtern und Sätzen, der Syntaxanalyse und der Beantwortung von Fragen. Mit für das NLP entwickelten Algorithmen können Computer menschliche Sprache und deren inhaltliche Bedeutung verstehen und entsprechende Anweisungen ausführen.
 
11
Automatisierte, selbstlernende, textbasierte Dialogsysteme. Über eine Textein‑ und ausgabemaske erfolgt die Kommunikation mit dem dahinterstehenden System in natürlicher Sprache.
 
12
Benutzeroberfläche, die die Konversation mit einer realen Person imitiert und eigenständig die Probleme der Anwender löst. Kommunikation zwischen Mensch und Maschine bedarf keiner visuellen Übersetzungsleistung.
 
Literature
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
Lämmel U, Cleve J (2012) Künstliche Intelligenz, 4. Aufl. Hanser, MünchenCrossRef
8.
9.
10.
11.
Rich E (1983) Artificial intelligence. McGraw-Hill, New York, S 5
12.
Metadata
Title
Versicherungsunternehmen im kognitiven Zeitalter
Author
Sebastian Busch
Copyright Year
2019
Publisher
Springer Berlin Heidelberg
Book
Handbuch Versicherungsmarketing

Print ISBN: 978-3-662-57754-7

Electronic ISBN: 978-3-662-57755-4

Copyright Year: 2019

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-662-57755-4_14