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Die Underwriting-Evolution in der Versicherungsbranche
Viele Branchen haben in den letzten Jahren digitale Transformationen durchlaufen. Dennoch bleibt die risikoaverse Versicherungsbranche ein merkwürdiger Ausreißer dieser Entwicklung. In der Tat holt die Branche viele andere auf, vor allem aufgrund ihrer Abhängigkeit von Altsystemen, die nur schwer loszuwerden sind. Unabhängig davon hat das Versicherungswesen in einem seiner Hauptprozesse – dem Underwriting – einige Fortschritte in Richtung digitaler Transformation gemacht. Da der Sektor moderne Technologien annimmt, hat sich der Underwriting-Prozess zum Besseren verändert.
Lassen Sie uns entdecken, wie KI den Underwriting-Prozess revolutioniert und wie die Zukunft der Versicherungsbranche möglicherweise aussehen könnte.
Was ist Versicherungs-Underwriting?
In der Versicherungsbranche bezieht sich Underwriting auf die Bewertung des Risikos, das mit der Bereitstellung von Versicherungsschutz für einen potenziellen Kunden verbunden ist. Letztendlich sind alle Versicherungsunternehmen gewinnorientierte Organisationen, und das Underwriting hilft ihnen festzustellen, ob die Bereitstellung von Versicherungsschutz für einen bestimmten Kunden rentabel wäre oder nicht. Versicherungsunternehmen müssen die Höhe des Risikos kennen, das sie eingehen, wenn sie sich entscheiden, einem Kunden Versicherungsschutz anzubieten. Sie müssen auch die Wahrscheinlichkeit kennen, dass etwas schief geht und sie den Schaden bezahlen müssen. Nach der Analyse der Höhe des damit verbundenen Risikos kommen die Versicherungsunternehmen Versicherungsprämien die sie als Gegenleistung für die Übernahme des Risikos verlangen. Wenn zum Beispiel ein Raucher eine Krankenversicherung wünscht, ist es die Aufgabe des Versicherers, die angemessene zu berechnende Prämie zu bestimmen. Das Underwriting war schon immer ein wichtiger Bestandteil der Bereitstellung von Versicherungen, Technologie ändert die wie es gemacht wird.
Traditionelles Underwriting
Das Underwriting war aus technologischer Sicht schon immer einer der am wenigsten versorgten Bereiche in der Versicherungsbranche; Versicherer mussten schon immer Daten aus unterschiedlichen Quellen manuell in Tabellenkalkulationen zusammenführen, um das Risiko zu bewerten, das unterschiedliche Kunden und Situationen darstellen, und dadurch angemessene Deckungs- und Preisentscheidungen treffen. Angesichts der Komplexität der unterschiedlichen Datensätze, auf die Underwriter zugreifen und diese integrieren müssen, war das traditionelle Underwriting schon immer höchst ineffizient. Die Versicherungsbranche war in der Vergangenheit konservativ und zögerte bei der Einführung moderner Technologien. Mehrere Faktoren haben zu dieser langsamen Übernahme der Technologie beigetragen einschließlich der Prävalenz von lEgacy-Systeme, papierbasierte Prozesse, risikoaverse Tendenzen usw. Zeitgenössische Versicherungsunternehmen haben jedoch begonnen, die entscheidende Rolle zu erkennen, die KI in ihrem Betrieb spielen kann.
Eintritt in das Zeitalter des automatisierten Underwritings
Automatisiertes Versicherungs-Underwriting ist der Prozess, bei dem Versicherungsunternehmen KI-gesteuerte Expertensysteme nutzen, um ein effizienteres Underwriting zu ermöglichen. Diese seit einiger Zeit weit verbreiteten Expertensysteme enthalten Tausende von fest codierten Underwriting-Regeln, um das Risiko zu bewerten, das mit der Bereitstellung von Versicherungsschutz für verschiedene Verbraucher verbunden ist. Mit schnellen technologischen Fortschritten werden diese Expertensysteme immer ausgefeilter, da sie Verwenden Sie Algorithmen für maschinelles Lernen, um neue Muster von Risikoinformationen zu lernen. Darüber hinaus nutzen Versicherungsunternehmen Big Data auch zur Entwicklung von Systemen zur Bewältigung neuartiger Probleme im Zusammenhang mit der Risikobewertung.
In den kommenden Jahren könnten wir eine vollständige Verlagerung des Versicherungswesens von Menschen zu Maschinen erleben. Bald könnte es keine Notwendigkeit mehr für Menschen geben Eingriff in den Zeichnungsprozess. Es dauert jedoch noch einige Zeit, bis dies Realität wird. KI ist noch nicht vollständig in das Underwriting integriert; es gibt immer noch Fälle, in denen KI noch nicht in der Lage ist, die endgültige Entscheidung zu treffen. Zum Beispiel: Fälle mit komplexer Krankengeschichte.
Zwar ist es noch ein weiter Weg, bis die KI weit genug fortgeschritten ist, um die Risiken in sehr komplexen Fällen selbst zu bewerten, aber die Fortschritte in der Datenwissenschaft haben den Underwriting-Prozess erheblich erleichtert. Eine Herausforderung für Versicherungsunternehmen besteht beispielsweise darin, relevante Daten aus sehr langen Berichten zu extrahieren und diese Daten dann zu integrieren, damit Underwriter angemessene Preisentscheidungen treffen können. Dies erfordert viel manuellen Aufwand und ist sehr zeitaufwändig. Aber mit den jüngsten Entwicklungen im Bereich des Datenmanagements können Versicherungsunternehmen jetzt Tools wie nutzen ReportMiner zum Extrahieren relevanter Daten. Nutzung von NLP- und OCR-Technologien, ReportMiner kann Versicherungsunternehmen dabei helfen, spezifische Daten aus Tausenden von Seiten medizinischer Berichte zu extrahieren und zu filtern und dadurch menschliche Fehler zu eliminieren und wertvolle Zeit zu sparen.
Wie sieht die versicherungstechnische Zukunft aus?
Die Entwicklung von Big Data in Verbindung mit dem schnellen Wachstum der KI hat es Versicherern ermöglicht, Risiken mit außergewöhnlicher Genauigkeit zu bewerten und zu quantifizieren. Angesichts der Vielzahl digitaler Daten, die über den Verbraucher verfügbar sind, wie z. B. seine Krankenakten und seine Kredithistorie, kann der Schluss gezogen werden, dass das Underwriting vor einer vollständigen digitalen Transformation steht
Darüber hinaus haben jüngste technologische Entwicklungen dazu geführt, dass Versicherer jetzt neue Underwriting-Modelle erstellen können, die auf die Bedürfnisse jedes Kunden zugeschnitten sind und in Echtzeit aktualisiert werden. Manche Unternehmen haben sogar begann mit tragbare Technologie, um das Fitnessniveau eines Kunden zu bestimmen und damit die Kosten seiner Lebens- und Krankenversicherung anzupassen. KI und Data Science verändern die gesamte Perspektive des Underwritings; Nicht nur die Art und Weise des Underwritings ändert sich, sondern die Technologie wirkt sich auch darauf aus, wer den Underwriting-Stift in der Hand hält. Obwohl die Idee, dass Maschinen wie Underwriter denken können, etwas weit hergeholt ist, sind intelligente KI-gestützte Risikobewertungstools bereits extrem weit fortgeschritten und könnten Underwriter bei der Bewertung von Risiken bald übertreffen.
Zusammenfassung
Die Versicherungsbranche könnte etwas Widerstand gegen die Idee zeigen, dass der Underwriting-Stift den Besitzer wechselt. Underwriter betrachten die Risikobewertung als eine wertvolle Fähigkeit. Es ist der wichtigste Teil ihrer Arbeit, und sie werden nicht bereit sein, sich durch Maschinen ersetzen zu lassen. Wir könnten jedoch sehen, dass Versicherer Teile ihrer Risikobewertungen auslagern, so wie sich der Bankensektor für Kreditratings auf Drittagenturen verlässt. Noch ist ungewiss, inwieweit die Versicherungswirtschaft in Zukunft automatisiert wird, aber angesichts der Sprünge, die KI macht, ist alles möglich; Wir könnten bald in einer Welt leben, in der intelligente Maschinen das gesamte Underwriting übernehmen.
