Strategien und Anwendungen
KI ist eines der meistdiskutierten Themen unter Führungskräften im Jahr 2024. Laut Capgemini steht KI bei 96 % der Unternehmen ganz oben auf der Agenda. Besonders gefragt sind Technologien wie Chatbots (86 %), KI-gestützte Datenanalysen (75 %) und Textverarbeitung (71 %). IDC prognostiziert, dass die Ausgaben für KI-Systeme bis 2026 300 Milliarden Dollar übersteigen werden. Eine Umfrage von Forbes Advisor ergab, dass 73 % der Unternehmen KI-gestützte Chatbots für den Kundenservice nutzen oder planen.
Wichtige Prioritäten für KI
Laut einer Studie von TalkDesk haben Unternehmen viele Prioritäten für KI, darunter die Verbesserung der Kundentreue (54 %), der Kundenbetreuung und -ergebnisse (49 %), der Datensicherheit und des Datenschutzes (41 %), der CX-Metriken (38 %) und der Rentabilität (37 %). Für Versicherungsunternehmen ist es entscheidend, die wichtigsten Anwendungsfälle zu identifizieren, um die wertvollsten Initiativen zuerst anzugehen.
Strategien für den Einsatz von KI
Der erste Schritt bei der Definition der besten Strategien für ein Unternehmen besteht darin, klare Ziele festzulegen. Diese Ziele sollten konkret und messbar sein. Beispielsweise könnte ein KI-Chatbot dazu beitragen, die Anrufe bei Live-Agenten um 30 % zu reduzieren. Der Erfolg sollte anhand konkreter Kriterien gemessen werden.
Datenquellen und Entwicklung
Die richtige KI-Lösung erfordert Daten aus internen und externen Quellen. Interne Daten sind entscheidend für personalisierte Kundenerfahrungen, während externe Datenquellen Drittanbieterdaten für Kontoüberprüfungen, Risikobewertungen und Antragsgenehmigungen umfassen können. Die interne Entwicklung von KI-Tools kann zwar teuer und zeitaufwendig sein, ermöglicht jedoch maßgeschneiderte Lösungen.
Gemeinsame Anwendungsfälle und Herausforderungen
Viele Anwendungsfälle in der Versicherungsbranche sind bei verschiedenen Unternehmen ähnlich, wodurch maßgeschneiderte Lösungen weniger notwendig sind. Besonders im Gesundheitswesen müssen Versicherer sicherstellen, dass hochsensible Gesundheitsinformationen stets geschützt sind. Transparenz und Fairness in KI-Algorithmen sind entscheidend, um Vorurteile zu minimieren und ethische Standards zu wahren.
Fazit
Um wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Deutschland und Europa mehr in die Entwicklung und Implementierung von KI, Composable AI und LLMs investieren. ComposableAI.de bietet Lösungen, die verschiedene Modelle vergleichen und die Integration erleichtern, um den spezifischen Anforderungen der Unternehmen gerecht zu werden.