Die Versicherungsbranche steht vor einer technologischen Revolution. Durch die Integration von KI-Entscheidungsmodulen können Versicherer ihren Kundenservice erheblich verbessern und bessere Geschäftsergebnisse erzielen. KI-Algorithmen können unter anderem die Abwanderungsrate vorhersagen, den Kundenwert (CLV) berechnen und Empfehlungen für Cross- und Upselling aussprechen, wodurch Berater fundiertere Entscheidungen treffen können. Aber wie integriert man diese Algorithmen in die bestehende IT-Landschaft? Wie stellt man sicher, dass die Mitarbeiter diese Prognosen und Vorschläge zum richtigen Zeitpunkt zur Verfügung haben, um einfacher und effektiver arbeiten zu können? Im Folgenden finden Sie einige konkrete technische Tipps für eine erfolgreiche Integration von KI-Entscheidungsmodulen in Versicherungssysteme.

Entwickeln Sie eine erfolgreiche Strategie

Ich bin fest davon überzeugt, dass IT-Anliegen stets einem geschäftlichen Ziel dienen müssen. Eine erfolgreiche Integration beginnt daher immer mit der Frage: „Wann ist diese Integration erfolgreich?“ Das Erstellen einer User Story kann dabei helfen, zum Beispiel: „Als [Digital-Marketer des Bevollmächtigungsunternehmens X] möchte ich [wöchentlich wissen, welche Kunden Bedarf an einem zusätzlichen Produkt Y haben], damit ich [für diese Gruppe eine gezielte automatisierte Marketingkampagne aufsetzen kann] mit dem Ziel, [wöchentlich (neue) Leads für meine Außendienstberater zu generieren].“

Dies ist ein guter Ausgangspunkt, um den technischen Experten zu erläutern, was von ihnen erwartet wird. Meistens folgen dann noch vertiefende Fragen:

• Welche konkreten Informationen möchte der Nutzer sehen?

• Wie oft muss es gewechselt werden?

• Wie werden wir den Erfolg dieser automatisierten Kampagnen messen?

Durch das Stellen und Beantworten dieser Fragen ermittelt das Team ganz von selbst die Rahmenbedingungen für eine erfolgreiche Integration. Dies ist also keine Ein-Mann-Aufgabe: Es ist wichtig, dass bei dieser Übung sowohl die Geschäftsseite/Anwender als auch technische Experten vertreten sind!

„IT-Fragen müssen stets einem geschäftlichen Zweck dienen“

Analyse der bestehenden IT-Landschaft

Eine erfolgreiche Integration beginnt mit einer gründlichen Analyse der bestehenden IT-Infrastruktur. Viele Integrationsversuche scheitern, weil kein ausreichender Überblick über die aktuellen Systeme besteht, was zu Kompatibilitätsproblemen führt. Mit welchen bestehenden IT-Systemen, Datenbanken und Schnittstellen muss der KI-Algorithmus „zusammenarbeiten“? Welche Datenmengen müssen übertragen werden? Wann und wie schnell?

In der Praxis bedeutet dies, mit verschiedenen IT-Partnern für Backend- und Frontend-Systeme zusammenzuarbeiten und sich mit ihnen abzustimmen. Beginne daher rechtzeitig mit dieser Bestandsaufnahme und beziehe alle (externen) Stakeholder in deine Pläne mit ein. Hast du selbst keine Zeit oder Ressourcen dafür? Dann beauftrage einen deiner IT-Partner, dieses Projektmanagement für dich zu übernehmen. Schließlich ist das ihr Fachgebiet!

Übersichtlich, skalierbar und flexibel

Leider habe ich oft erlebt, dass Unternehmen zwar innovative Pläne hatten, ihre IT-Landschaft jedoch zu starr aufgebaut war. Entwerfen Sie daher eine modulare und skalierbare Architektur, um zukünftige Erweiterungen und Änderungen zu ermöglichen, damit Ihr Unternehmen bleibt. Aus diesem Grund ist es heutzutage gängige Praxis, Microservices-Architekturen zu nutzen, bei denen jede Funktionalität als separater Dienst läuft. So wird es einfacher, neue Elemente hinzuzufügen, zu ersetzen oder bestehende zu aktualisieren, ohne die gesamte Infrastruktur überarbeiten zu müssen.

Konsistenz und Qualität

Die Datenqualität ist entscheidend für den Erfolg von KI. Viele KI-Systeme liefern aufgrund inkonsistenter, unvollständiger oder veralteter Daten schlechte Ergebnisse. Implementieren Sie daher eine Pipeline zur Datenbereinigung und -vorverarbeitung, die sicherstellt, dass alle an die KI-Entscheidungsengine gesendeten Daten sauber und aktuell sind. Automatisierte Tools für die Datenintegration und -validierung können dabei helfen und gewährleisten so die Zuverlässigkeit der KI-Ergebnisse. Nutzen Sie ETL-Prozesse (Extract, Transform, Load), um Daten aus verschiedenen Quellen zu extrahieren, in ein einheitliches Format zu transformieren und in ein zentrales Datenrepository zu laden. Dies sorgt für einen optimierten Datenfluss, der für das erfolgreiche Trainieren und Nutzen von KI-Modellen unerlässlich ist.

Testen, validieren, überwachen

Gründliche Tests und Validierungen sind unerlässlich, um sicherzustellen, dass die KI-Modelle innerhalb der bestehenden Systeme korrekt funktionieren. Unzureichende Tests können nach der Inbetriebnahme zu Fehlern und unerwarteten Problemen führen. Führen Sie daher umfassende Tests in einer simulierten Umgebung durch, die die Produktionsumgebung nachbildet. Validieren Sie die Ergebnisse der KI-Modelle anhand historischer Daten und Szenarioanalysen. Beziehen Sie Endnutzer in die Testphase ein, um sicherzustellen, dass die Modelle den geschäftlichen Anforderungen und den Nutzeranforderungen entsprechen.

Verwenden Sie APIs

APIs sind unerlässlich, um KI-Entscheidungsmaschinen mit bestehenden Systemen zu verbinden. Ohne standardisierte Schnittstellen kann die Kommunikation zwischen Systemen ineffizient und problematisch sein. Durch die Entwicklung und Implementierung von APIs, die Daten empfangen und senden können, wird die Integration flexibel und skalierbar. Dies gewährleistet, dass die KI-Entscheidungsmaschine sowohl mit Backoffice- als auch mit Frontoffice-Systemen zuverlässig kommunizieren kann.

Sicherheit und Datenschutz

Datensicherheit ist von entscheidender Bedeutung, insbesondere angesichts der Sensibilität von Versicherungsdaten. Unzureichende Sicherheitsvorkehrungen können zu Datenlecks führen, was einen Verlust des Kundenvertrauens und eine Verletzung der Privatsphäre der Verbraucher zur Folge hat. Verwenden Sie daher nur Daten, die tatsächlich erforderlich sind, und anonymisieren Sie diese so weit wie möglich. Benötigen Sie bestimmte sensible Daten wirklich? Dann setzen Sie Verschlüsselung ein.

Stellen Sie sicher, dass alle Datenübertragungen zwischen den Systemen und der KI-Entscheidungsengine über eine verschlüsselte Verbindung erfolgen. Nutzen Sie Zugriffskontrollen und Audit-Protokollierung, um die Datensicherheit zu gewährleisten und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sicherzustellen.

Erfolgreiche Landung

Eine gründliche Integration ist eine Voraussetzung dafür, dass KI in Ihrem Unternehmen erfolgreich umgesetzt wird. Sie müssen nicht nur auf einen skalierbaren Business Case und die Nutzer achten, sondern auch Aspekte wie Flexibilität, Sicherheit, Datenschutz und Qualität berücksichtigen. Daher benötigen Sie ein Team mit unterschiedlichen Kompetenzen und müssen sich mit IT-Partnern abstimmen und zusammenarbeiten.

Stelle daher zunächst sicher, dass du oder jemand in deinem Unternehmen genau weiß, welche geschäftlichen Rahmenbedingungen für eine erfolgreiche Integration gelten. Machen Sie diese deutlich, damit Sie sie weitergeben können. Beauftragen Sie anschließend jemanden, der sich für die Umsetzung und das dazugehörige Projektmanagement verantwortlich fühlt. Wenn Sie hierfür selbst keine Ressourcen bereitstellen wollen oder können, können Sie hierfür problemlos einen Ihrer vertrauenswürdigen IT-Partner hinzuziehen. So können Sie sich ganz auf Ihr eigenes Kerngeschäft konzentrieren!

Dieser Artikel wurde ursprünglich im VVP veröffentlicht, lesen Sie hier die Online-Version.