KI-Einsatz in der deutschen Versicherungswirtschaft wird vergleichbar

Künstliche Intelligenz ist in der Versicherungswirtschaft längst in der praktischen Anwendung angekommen. Mit der wachsenden Zahl an Pilotprojekten und produktiven Lösungen steigt insbesondere mit Blick auf die Skalierung der Bedarf an Orientierung: Welche Anwendungen sind bereits im Einsatz, welche befinden sich noch in der Erprobung, welche Technologien werden genutzt und wie weit sind einzelne Bereiche der Branche bei der Umsetzung?

Genau hier setzt der neue AI Radar des InsurLab Germany an. Das interaktive Benchmarking-Tool macht reale KI-Anwendungsfälle aus der deutschen Versicherungswirtschaft erstmals systematisch sichtbar und vergleichbar. Zum Start sind knapp 60 Use Cases hinterlegt, rund zwei Drittel davon befinden sich bereits im produktiven Einsatz.

Der AI Radar ordnet die erfassten Anwendungsfälle entlang der Versicherungswertschöpfung, nach eingesetzten Technologien und nach ihrem Reifegrad ein. Darüber hinaus erfasst er unter anderem Umsetzungsmodelle, beteiligte Partner und die Datenreife der Anwendungsfälle. Ergänzende Auswertungen und Heatmaps zeigen beispielsweise, wie sich Reifegrade über die Wertschöpfungsstufen verteilen und welche Technologien in der Branche besonders häufig zum Einsatz kommen. Nutzer können gezielt nach Unternehmen und Anwendungsfällen suchen und filtern sowie auf diese Weise nachvollziehen, in welchen Bereichen KI bereits eingesetzt oder erprobt wird. Mit einer Kompass-Funktion lassen sich ausgewählte Unternehmen anpinnen, um deren Anwendungsfälle im Branchenvergleich zu betrachten.

„Viele Versicherer haben inzwischen umfangreiche Erfahrungen mit KI gesammelt. Die entscheidende Frage ist heute, wie aus diesen Erfahrungen strategische Prioritäten und skalierbare Ansätze entstehen“, sagt Dr. Philipp Johannes Nolte, Geschäftsführer des InsurLab Germany. „Dafür braucht es mehr Transparenz darüber, was in der Branche bereits funktioniert und wie weit unterschiedliche Ansätze entwickelt sind. Genau hier sehen wir unsere Rolle als Brancheninitiative: Erfahrungen zusammenzuführen, vergleichbar zu machen und damit bessere Entscheidungen zu ermöglichen.“

Die strukturierte Erfassung der Use Cases bildet die Grundlage dafür, einzelne Praxisbeispiele über Unternehmensgrenzen hinweg einzuordnen. „Eine Sammlung einzelner Use Cases allein schafft noch keine Orientierung“, erklärt Leila Kehl, Managerin AI Scaling & Enablement beim InsurLab Germany und verantwortlich für die Entwicklung des AI Radar. „Wichtig war für uns deshalb, die Fälle nach einer gemeinsamen Logik zu strukturieren. Erst dadurch werden Muster, Unterschiede und Reifegrade über Unternehmensgrenzen hinweg sichtbar und es entstehen Erkenntnisse, die über den einzelnen Anwendungsfall hinausgehen.“

Der AI Radar steht exklusiv für die Mitgliedsunternehmen des InsurLab Germany zur Verfügung und wird fortlaufend um weitere Anwendungsfälle ergänzt. Er erweitert das digitale Produktangebot der Brancheninitiative, zu dem bereits die KI-gestützte Innovation Map für die Suche nach passenden Start-ups und Scale-ups gehört. (mho)