Versicherung neu denken mit KI

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz verändert Kundenservice, Geschäftsmodelle, Führungsstrukturen, Kultur. Bei der SIGNAL IDUNA Gruppe ist man seit einigen Jahren schon dabei, diese enorme Transformation zu gestalten und das Potenzial auszuschöpfen, das die Anwendung von KI bietet. Vorstandsmitglied Johannes Rath formuliert fünf Thesen zur KI-gestützten Transformation des Versicherungswesens – und was andere Branchen davon lernen können.

In der heutigen Geschäftswelt ist die digitale Transformation nicht länger eine Option, sondern eine Notwendigkeit. Unternehmen stehen an der Schwelle zu einer neuen Ära, in der Effizienz, Innovationskraft und Agilität durch den gezielten Einsatz digitaler Technologien neu definiert werden müssen. Diese Transformation beinhaltet nicht nur die Implementierung von Technologien, sondern erfordert auch tiefgreifende Veränderungen in den Geschäftsmodellen, den Führungsstrukturen und der Unternehmenskultur. Das heißt auch, dass der Wandel nicht allein in neuen Tools besteht, sondern in einer ganzheitlichen Neuausrichtung der Unternehmensstrategie, die Menschen, Prozesse und Technologie in einem harmonischen Zusammenspiel vereint.

„Bereits jetzt zeigt sich, welche Unternehmen die KI-Technologien effektiv nutzen und daraus Wert generieren.“

In einem umkämpften Markt die Kundeninteressen im Blick

Auch Versicherer wie die SIGNAL IDUNA Gruppe stellen sich bereits seit einigen Jahren den Herausforderungen der digitalen Transformation. Aufgrund der speziellen Bedingungen, vielfältigen zu berücksichtigenden Faktoren sowie besonders strengen Regulatorik können andere Bereiche viel von den Lösungen der Versicherungsbranche für sich ableiten. Zugleich muss sie die Interessen ihrer Kunden im Blick haben, um sich in einem stark umkämpften Markt
behaupten zu können. Dadurch können ihre Ansätze als exemplarische Vorreitermodelle betrachtet werden.

Ausgehend von den Transformationserfahrungen der SIGNAL IDUNA stelle ich fünf Thesen zu zentralen Aspekten vor, die für die Adaption von KI zunehmend relevant werden.

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