Künstliche Intelligenz im Bancassurance: Die fünf größten Quick Wins für Banken und Sparkassen

Wo sind im Versicherungsgeschäft von Banken und Sparkassen sinnvolle quick-wins verborgen die mit der Anwendung von KI monetarisiert werden können? 

Im Versicherungsgeschäft von Banken und Sparkassen gibt es, ähnlich wie im reinen Bankenvertrieb, erhebliche „Quick Win“-Potenziale durch den Einsatz von KI, die sich schnell monetarisieren lassen. Der Fokus liegt auch hier auf der Automatisierung, Personalisierung und Effizienzsteigerung.

Hier sind sinnvolle Quick Wins, die mit KI monetarisiert werden können:

1. Personalisierte Kundenansprache und Produktempfehlungen (Vertrieb & Marketing):

• Szenario: Viele Bankkunden haben Versicherungsbedarf (z.B. Baufinanzierungskunden -> Wohngebäudeversicherung, KfW-Kredit -> Arbeitsunfähigkeitsversicherung, Bausparer -> Risikolebensversicherung). Oft wird dieser Bedarf nicht proaktiv und passgenau angesprochen.
• KI-Anwendung: Analyse von Bestands- und Transaktionsdaten der Bankkunden, um „Next Best Offer“ für Versicherungsprodukte zu identifizieren. Dies umfasst: 
  • Verhaltensanalyse: Welche Kunden haben kürzlich Immobilien erworben, geheiratet, Kinder bekommen? (Trigger für passende Versicherungen).
  • Demografische Daten: Alter, Familienstand, Einkommen zur Ableitung von Versicherungsbedarfen.
  • Produkthistorie: Welche Bankprodukte werden bereits genutzt?
• Monetarisierung: 
  • Erhöhung der Abschlussquoten (Cross-Selling/Upselling): Relevantere Angebote führen zu mehr Verkäufen.
  • Geringere Marketingkosten: Zielgenauere Kampagnen statt Gießkannenprinzip.
  • Steigerung der Kundenzufriedenheit: Kunden fühlen sich verstanden und erhalten passende Lösungen.

2. Automatisierte Lead-Qualifizierung und -Priorisierung:

• Szenario: Der Vertrieb erhält viele Anfragen oder generiert Leads, die nicht alle gleich vielversprechend sind. Die manuelle Vorqualifizierung ist zeitaufwendig.
• KI-Anwendung: KI-Modelle bewerten Leads basierend auf historischen Daten (Abschlusswahrscheinlichkeit, durchschnittlicher Prämienhöhe, etc.) und identifizieren die vielversprechendsten Kontakte.
• Monetarisierung: 
  • Effizienzsteigerung im Vertrieb: Vertriebsmitarbeiter konzentrieren sich auf hochqualifizierte Leads mit höherer Abschlusswahrscheinlichkeit.
  • Kürzere Verkaufszyklen: Schnellere Konversion von Leads zu Kunden.
  • Optimale Ressourcennutzung: Bessere Auslastung der Vertriebskapazitäten.

3. Effizientere Schadenbearbeitung (für Versicherer, die auch die Bearbeitung übernehmen):

• Szenario: Die Schadenbearbeitung ist oft ein manueller, datenintensiver Prozess, der zu langen Bearbeitungszeiten und hohen Kosten führt.
• KI-Anwendung: 
  • Intelligent Document Processing (IDP): Automatisches Auslesen und Verarbeiten von Schadensmeldungen, Rechnungen und Gutachten.
  • Betrugserkennung: KI-Modelle identifizieren Muster, die auf Betrug hindeuten, und markieren diese zur weiteren Prüfung.
  • Automatische Plausibilitätsprüfung: Schnellere Überprüfung von Angaben in Schadensfällen.
• Monetarisierung: 
  • Kosteneinsparungen: Deutliche Reduzierung des manuellen Aufwands in der Schadenbearbeitung.
  • Schnellere Auszahlung an Kunden: Erhöhte Kundenzufriedenheit und -bindung.
  • Reduzierung von Betrugsverlusten: Direkte finanzielle Einsparung.

4. Kunden-Self-Service durch intelligente Chatbots und Sprachassistenten:

• Szenario: Viele Kundenanfragen im Versicherungsbereich sind wiederkehrend (z.B. Fragen zu Leistungen, Vertragsstatus, Änderungen). Diese binden Ressourcen im Kundenservice.
• KI-Anwendung: Implementierung von Chatbots, die FAQs beantworten, grundlegende Informationen liefern und sogar einfache Vertragsänderungen oder Meldungen (z.B. Adressänderung) aufnehmen können. Bei komplexeren Anfragen wird nahtlos an menschliche Mitarbeiter übergeben.
• Monetarisierung: 
  • Kostensenkung im Kundenservice: Weniger Anrufe und E-Mails, die von Mitarbeitern bearbeitet werden müssen.
  • Verbesserte Erreichbarkeit und Kundenzufriedenheit: 24/7-Service und schnelle Antworten.
  • Entlastung der Mitarbeiter: Fokus auf beratungsintensivere und komplexere Anliegen.

5. Risikoanalyse und Underwriting-Unterstützung (sofern die Bank/Sparkasse als Versicherungs-Makler oder -Vermittler auch Risikobewertung vornimmt):

• Szenario: Die Risikobewertung bei bestimmten Versicherungen (z.B. Berufsunfähigkeit, Lebensversicherungen) ist komplex und erfordert die Auswertung vieler Daten.
• KI-Anwendung: Unterstützung bei der schnellen und präzisen Bewertung von Risikodaten, um fundierte Entscheidungen zu treffen und individuelle Prämien zu kalkulieren.
• Monetarisierung: 
  • Schnellere Angebotserstellung: Kürzere Wartezeiten für Kunden.
  • Präzisere Prämienkalkulation: Bessere Profitabilität bei optimalem Risiko.
  • Geringere Fehlerquoten: Reduzierung von Fehlkalkulationen.

Warum sind das Quick Wins im Kontext von Banken und Sparkassen?

• Bestehende Kundendatenbank: Banken und Sparkassen verfügen über eine immense Menge an strukturierten Kundendaten, die für KI-Modelle sofort nutzbar sind.
• Vertrauensbeziehung: Die etablierte Vertrauensbeziehung erleichtert die Akzeptanz neuer digitaler Angebote.
• Standardisierte Prozesse: Viele Prozesse, auch im Versicherungsgeschäft, sind bereits standardisiert, was die Automatisierung erleichtert.
• Fokus auf Effizienz: Der Druck auf Kosteneffizienz ist im Banken- und Sparkassensektor hoch, was den Anreiz für schnelle ROI-Projekte erhöht.

Ein iterativer Ansatz, beginnend mit einem klar definierten Quick Win, ist hier der effektivste Weg, um den Mehrwert von KI schnell zu demonstrieren und die Akzeptanz im gesamten Unternehmen zu fördern.