Die Zukunft der Kreditversicherung: KI für den strategischen Vorteil nutzen

ChatGPT und seine Derivate haben die Welt im Sturm erobert. Die Möglichkeit, über eine einfache Chat-Schnittstelle auf die Spitzenleistung von Large Language Models (LLMs) zuzugreifen, hat sich als Killerapplikation für die Künstliche Intelligenz (KI) erwiesen. Die größten Unternehmen der Welt investieren Milliarden, um die Leistung unserer aktuellen LLMs zu verbessern und immer bessere Ergebnisse zu erzielen. Es ist jedoch gut, sich daran zu erinnern, dass KI in vielen Formen existiert, von denen einige für unsere Zwecke wertvoller sind als andere.

Bei Atradius setzen wir seit fast einem Jahrzehnt verschiedene KI-Technologien ein, um die Automatisierung und Effizienz unserer Abläufe zu verbessern. Seit der Einführung von ChatGPT hat sich die Zahl der identifizierten Anwendungsfälle jedoch drastisch erhöht. Die vollständige Nutzung von KI in unserer Branche verspricht bedeutende Innovationen und Prozessoptimierungen, erfordert aber auch strategische Anpassungen. Dieser Artikel befasst sich mit der Frage, wie sich Kreditversicherer am besten positionieren können, um das Potenzial von KI zu maximieren, und warum dies so wichtig ist. Darüber hinaus untersuchen wir die Chancen und Herausforderungen, die KI für Kreditversicherer mit sich bringt, und geben Einblicke, wie sie diese angehen können, um neue strategische Vorteile zu erlangen.

Die Bedeutung von KI in der Kreditversicherung

Die Stärke der KI liegt in ihrer Fähigkeit, große Mengen hochwertiger Daten in variable Ergebnisse für einen bestimmten Zweck umzuwandeln - sei es für die Klassifizierung (d. h. die Entscheidungsfindung), die Generierung (z. B. die Texterstellung) oder etwas anderes. In Anbetracht der zentralen Rolle, die Daten in vielen Kreditversicherungsprozessen einnehmen, liegt es auf der Hand, dass KI einige der zentralen Prozesse unserer Wertschöpfungskette verbessern könnte.

Ein grundlegendes und zentrales Beispiel ist die Bewertung des Kreditrisikos, die üblicherweise die sorgfältige Analyse von Finanzdaten, Kreditdaten, Kontext und vielen anderen unterschiedlichen Informationsquellen beinhaltet. Traditionell ist dieser Prozess oft komplex und zeitaufwändig und erfordert die Verarbeitung großer Datenmengen durch Menschen. KI verspricht, diesen Prozess erheblich zu rationalisieren, wenn die Daten verfügbar sind und zum Trainieren von KI-Modellen verwendet werden können. Dadurch können Versicherer Kreditrisiken auf der Grundlage von effektiv viel mehr Daten für jede Bewertung bewerten. KI-Modelle könnten auch auf Muster und Trends reagieren, die menschlichen Beobachtern entgehen könnten, und so die Genauigkeit der Risikobewertungen erhöhen. Dies wiederum kann zu einer wesentlich besseren Underwriting-Leistung führen.

Neben einer optimierten Leistung können Kreditversicherer auch nicht nur strukturierte Daten (z. B. Daten in Form von Tabellen mit Titeln und Beschreibungen), sondern auch unstrukturierte Daten wie Nachrichten oder Artikel verwenden. KI kann diese unstrukturierten Daten viel effektiver verarbeiten als noch vor Jahren. Nicht nur generative KI (z. B. ChatGPT), sondern auch optische Zeichenerkennung (OCR) und verwandte Technologien können Kreditversicherer bei der Verarbeitung der riesigen Mengen von Nachrichten, Geschäftsberichten und anderen Quellen unterstützen, die normalerweise manuell gelesen und analysiert werden müssten.

Man bedenke, dass jeder Prozess, für den eine große Menge hochwertiger Daten zur Verfügung steht, theoretisch bis zu einem gewissen Grad durch KI optimiert werden könnte. Im Gegensatz zu anderen Branchen, in denen die Speicherung und Nutzung von Daten noch eine weitere Hürde für den Einsatz von KI darstellt, sind Kreditversicherer insbesondere mit ihrer Infrastruktur für das Risiko-Underwriting schon fast so weit, dass sie diese neue Technologie zur Optimierung ihrer Prozesse nutzen können. Aber es gibt noch viel zu tun.

Vorbereitung auf KI: Ein strategischer Imperativ

Die Einführung von KI erfordert mehr als nur Investitionen in neue Technologien. Sie erfordert einen Wandel in Strategie, Betrieb und Kultur. Kreditversicherer müssen erkennen, dass KI nicht einfach nur ein Werkzeug ist, sondern eine grundlegende Veränderung in der Art und Weise, wie das Geschäft geführt wird. Die strategischen Erfordernisse lassen sich in drei Hauptkategorien einteilen: Datenstrategie, Investitionen in Technologie und Qualifizierung der Belegschaft.

Die Bedeutung einer Datenstrategie für das Training effektiver KI-Modelle

Am Anfang einer jeden KI-Lösung stehen Daten. KI-Algorithmen müssen auf umfangreichen Datensätzen trainiert werden, um genaue Erkenntnisse, Vorhersagen und Entscheidungen zu treffen. Rohdaten allein reichen jedoch nicht aus. Sie müssen so organisiert, bereinigt und zugänglich gemacht werden, dass KI-Modelle effektiv trainiert werden können. An dieser Stelle wird eine Datenstrategie unverzichtbar. Eine gut definierte Datenstrategie stellt sicher, dass die richtigen Datentypen gesammelt, sicher gespeichert und einheitlich verwaltet werden.

KI-Modelle können zum Beispiel Finanzdaten, Wirtschaftsindikatoren, historische Ausfallraten und Kundenprofile zum Trainieren verwenden. Wenn diese Daten standardisiert und korrekt gekennzeichnet sind, kann die KI relevante Erkenntnisse gewinnen und hochpräzise Kreditrisikobewertungen liefern. Versicherer, die bei der Datenverwaltung einen Ad-hoc- oder Stückwerk-Ansatz verfolgen, werden es schwer haben, zuverlässige Erkenntnisse aus ihren KI-Investitionen zu gewinnen. Eine Datenstrategie bedeutet in der Praxis oft auch Investitionen in die zugrunde liegende technische Infrastruktur, sei es in Cloud Computing, Data Lakes oder Datenanalyseplattformen.

Investition in Technologie

Zur Vorbereitung der KI-Implementierung ist es entscheidend, eine solide technologische Infrastruktur aufzubauen. Das Training von KI-Modellen erfordert eine erhebliche Rechenleistung, die von spezialisierten Computerclustern oder Cloud-Computing-Diensten bereitgestellt werden kann. Versicherer sollten die bestehenden Fortschritte von Technologieunternehmen nutzen, um die Eintrittsbarrieren für die Einführung von KI zu senken. Neben der Anschaffung neuer Systeme müssen die Versicherer ein integriertes technologisches Ökosystem schaffen. Dieses Ökosystem sollte es der KI ermöglichen, nahtlos auf Daten aus aktuellen Plattformen und Datenbanken zuzugreifen und diese zu analysieren, um Erkenntnisse zu gewinnen, die den Entscheidungsprozess verbessern. Außerdem müssen die Versicherer sicherstellen, dass ihre Data-Governance-Richtlinien robust sind. KI lebt von Daten, aber die Qualität und Zugänglichkeit dieser Daten ist entscheidend. Versicherer müssen in die Bereinigung, Strukturierung und Verwaltung ihrer Daten in einer Weise investieren, die ihren Nutzen für KI-Anwendungen maximiert. Dazu gehört auch, dass sie sich mit Fragen der Datensicherheit, des Datenschutzes und der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften befassen, da diese entscheidend sind, um das Vertrauen der Kunden zu erhalten und die gesetzlichen Anforderungen zu erfüllen.

Höherqualifizierung der Arbeitskräfte

Auch wenn KI viele Aufgaben automatisieren kann, ersetzt sie nicht den Bedarf an menschlichem Fachwissen. Im Gegenteil, die Einführung von KI wird den Bedarf an Arbeitskräften erhöhen, die nicht nur in der Datenanalyse und der Verwaltung von KI-Systemen, sondern auch in der angemessenen Nutzung von KI-gestützten Systemen geschult sind. Kreditversicherer müssen in die Weiterbildung ihrer Mitarbeiter investieren, damit sie mit KI zusammenarbeiten können, z. B. in Underwriter, die KI-Entscheidungen im richtigen Kontext interpretieren und sich ihrer Grenzen bewusst sind. In Anbetracht des Nischencharakters unserer Branche wird dies oft die Schulung bestehender Mitarbeiter erfordern, anstatt neue Talente mit speziellen Fähigkeiten einzustellen.

Darüber hinaus wird ein kultureller Wandel in den Unternehmen erforderlich sein. Dieser Bewusstseinswandel ist von entscheidender Bedeutung, da KI oft mit dem Verlust von Arbeitsplätzen und anderen Kritikpunkten in Verbindung gebracht wird, die nicht immer gerechtfertigt sind. Diese Art von Widerstand gegen den technologischen Wandel kann ansonsten gut funktionierende KI-Initiativen behindern. Kreditversicherer, die eine Kultur der Innovation und des kontinuierlichen Lernens fördern, werden besser in der Lage sein, das Potenzial der KI voll auszuschöpfen.

Chancen der KI

KI bietet eine Fülle von Möglichkeiten für Kreditversicherer, die bereit sind, sie zu nutzen. Einer der unmittelbarsten Vorteile ist die Möglichkeit, Risikobewertungen durch prädiktive Analysen zu verbessern. KI kann riesige Datensätze analysieren, darunter Wirtschaftsindikatoren und möglicherweise sogar die Stimmung in den sozialen Medien, um vorherzusagen, welche Unternehmen am wahrscheinlichsten mit ihren Zahlungen in Verzug geraten werden.

Eine weitere Chance liegt in der Automatisierung der Schadenbearbeitung. Traditionell kann die Bearbeitung von Forderungen zeit- und ressourcenaufwändig sein und erfordert oft eine umfangreiche Dokumentation und manuelle Überprüfung. KI kann einen Großteil dieses Prozesses automatisieren, indem sie Schadendaten mit Drittquellen abgleicht und sogar betrügerische Forderungen durch Algorithmen zur Mustererkennung erkennt. Dies kann die Kosten für die Versicherer senken, die Auszahlungen an die Kunden beschleunigen und die betriebliche Effizienz insgesamt verbessern.

KI bietet auch neue Möglichkeiten, mit Kunden in Kontakt zu treten. So können KI-gesteuerte Chatbots Versicherungsnehmern sofortige Antworten auf ihre Fragen geben und sie bei der Bearbeitung von Schadensfällen unterstützen. Durch die Automatisierung von Routineaufgaben im Kundenservice können Versicherer Mitarbeiter freisetzen, die sich auf komplexere und hochwertigere Interaktionen konzentrieren können.

Herausforderungen für AI

Während KI erhebliche Chancen mit sich bringt, stellt sie die Versicherer auch vor erhebliche Herausforderungen, die es zu bewältigen gilt. Eine Herausforderung ist die Einhaltung der regulatorischen Anforderungen. KI-Systeme, die personenbezogene oder finanzielle Daten verarbeiten, müssen Datenschutzgesetze und kommende KI-Verordnungen wie das KI-Gesetz der EU einhalten. Dieses Gesetz schreibt eine Risikobewertung für KI-Systeme, ein auf jeden Anwendungsfall zugeschnittenes Risikomanagement, Transparenz über die KI-Nutzung und strenge Data-Governance-Praktiken vor. Die Versicherer müssen sicherstellen, dass ihre KI-Systeme diese Vorschriften vollständig erfüllen und über starke Data-Governance-Rahmenwerke verfügen.

Auch die Gefahr von Cyberangriffen bleibt bestehen. Wie bei jeder Digitalisierung müssen die Kreditversicherer weiterhin in Cybersicherheitsmaßnahmen investieren, um ihre Systeme vor böswilligen Akteuren zu schützen. Dies erfordert ständige Wachsamkeit, da Cyberkriminelle ihre Taktiken ständig weiterentwickeln, einige davon auch durch KI verbessert.

Wir müssen uns auch vor dem KI-Wahn hüten. Bei der überstürzten Implementierung von KI in Geschäftsprozesse, die oft von der Angst getrieben wird, Chancen zu verpassen, vergessen wir, dass KI oft nicht die beste Lösung für alle denkbaren Probleme ist. Andere getestete Technologien sind nach wie vor relevant, und in vielen Fällen ist eine vernünftige Kombination verschiedener Tools wesentlich leistungsfähiger als eine einzelne Technologie, die isoliert eingesetzt wird. Schließlich gibt es noch die Herausforderung des Kundenvertrauens und -verständnisses. In dem Maße, in dem KI eine größere Rolle bei der Entscheidungsfindung spielt, könnten einige Kunden ein Unbehagen angesichts des vermeintlichen Mangels an menschlicher Kontrolle empfinden. Die Kreditversicherer müssen die Funktionsweise ihrer KI-Systeme transparent machen und den Kunden klar erklären, wie die Entscheidungen getroffen werden. Der Aufbau von Vertrauen wird entscheidend dafür sein, dass KI-gesteuerte Prozesse vom Markt akzeptiert werden.

Fazit

Die Zukunft der Kreditversicherung ist zweifelsohne mit KI verwoben. Angesichts all der Voraussetzungen und Vorbereitungen für den Einsatz von KI in der gesamten Kreditversicherungsorganisation ist dies kein völlig geradliniger Prozess.

Wir haben nicht das gesamte Potenzial von KI in der Kreditversicherung beschrieben und es ist unwahrscheinlich, dass wir bereits jetzt die vollen Auswirkungen von KI auf die Branche vorhersagen können. Es ist jedoch klar, dass sie ein großes Potenzial birgt, das von Kreditversicherern auf der ganzen Welt genutzt werden kann.

Quelle: ICISA Insider