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Einleitung und Kontext: KI ist nur so gut wie ihre Daten
In der modernen Versicherungswirtschaft sind Daten nicht nur ein wertvolles Gut, sondern das Fundament für fundierte Entscheidungen. Die Allianz setzt seit Jahrzehnten auf eine durchdachte Datenstrategie, um ihre KI-gestützten Anwendungen zu optimieren. In einer Zeit, in der künstliche Intelligenz immer tiefgreifender in Geschäftsprozesse integriert wird, spielt die Qualität der zugrunde liegenden Daten eine entscheidende Rolle.
Die Bedeutung strukturierter und kontextualisierter Daten reicht dabei weit über den Versicherungssektor hinaus. KI-Modelle – von maschinellem Lernen über natürliche Sprachverarbeitung bis hin zu vorausschauenden Analysen – sind nur so leistungsfähig wie die Daten, mit denen sie trainiert werden. Unternehmen, die ihre Daten systematisch verwalten und eine starke Governance-Struktur etablieren, sichern sich einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil. Die Allianz hat diesen Trend frühzeitig erkannt und eine umfassende Datenstrategie entwickelt, die weit über die klassische Risikobewertung hinausgeht.
Technische Analyse: Datenqualität als Schlüssel für präzise KI-Modelle
Die Allianz verfolgt einen vielschichtigen Ansatz zur Datenverwaltung, der sich in drei zentralen Dimensionen widerspiegelt: Wert, Reife und Fitness der Daten. Diese Konzepte stellen sicher, dass KI-Modelle nicht nur präzise trainiert, sondern auch kontinuierlich verbessert werden können.
- Datenwert: Die Allianz hat mit dem „Data Value“-Ansatz eine Methodik entwickelt, um den finanziellen Nutzen von Datenprojekten zu messen. Dies ermöglicht eine gezielte Priorisierung von Initiativen mit hoher wirtschaftlicher Rendite.
- Datenreife: In einem jährlichen Reifegradmodell werden die operativen Einheiten (OEs) in 16 Dimensionen bewertet, wobei Aspekte wie Datenkultur, Governance und Nutzbarkeit im Fokus stehen.
- Datenfitness: Hierbei geht es um die Zugänglichkeit und Qualität der Daten für zentrale Anwendungen. Eine hohe Fitness gewährleistet, dass KI-Modelle zuverlässige und konsistente Ergebnisse liefern.
Ein konkretes Beispiel für die erfolgreiche Nutzung dieser Datenstrategie ist die Allianz RE. Das Unternehmen betreibt eine umfassende Datenbank mit über 125 Millionen Datenpunkten zu Naturkatastrophen. Im November 2024 wurde durch vorausschauende Analysen eine Frühwarnung für Kunden in Valencia und Andalusien ausgesprochen – Stunden vor einem massiven Unwetter. Dies zeigt, wie datengetriebene KI-Modelle nicht nur Geschäftsentscheidungen optimieren, sondern auch einen realen gesellschaftlichen Nutzen bringen können.
Anwendung und Nutzen: Von der Risikobewertung bis zur Kundenzufriedenheit
Die Allianz integriert KI-Technologien in verschiedenste Bereiche ihres Geschäftsmodells:
- Versicherungsrisiken präziser bewerten: Durch maschinelles Lernen werden Tarife individueller und flexibler kalkuliert, was sowohl für den Versicherer als auch für den Kunden vorteilhaft ist.
- Bessere Schadensprognosen und -bearbeitung: KI-gestützte Systeme analysieren Schadensfälle in Echtzeit, erkennen Muster und optimieren Prozesse in der Schadenregulierung.
- Personalisierte Kundeninteraktionen: Mithilfe von natürlicher Sprachverarbeitung kann die Allianz ihre Kundenbetreuung verbessern, indem Chatbots und virtuelle Assistenten gezieltere Antworten liefern.
- Frühzeitige Erkennung von Betrug: KI kann ungewöhnliche Muster in Schadensmeldungen erkennen und so potenzielle Versicherungsbetrugsfälle schneller identifizieren.
Zusätzlich stärkt die Allianz ihre Datenplattform (ADP – Allianz Data Platform), die als zentraler Hub für Datenaggregation dient. Durch diese Plattform können KI-Anwendungen effizient auf große Datenmengen zugreifen und innovative Lösungen wie das Underwriter Guidance Tool BRIAN ermöglichen, das Versicherungsrisiken in Echtzeit analysiert.
KI-Kategorien und Einordnung: Welche Modelle stecken dahinter?
Die Allianz nutzt verschiedene KI-Technologien, die in folgende Kategorien fallen:
- Maschinelles Lernen (ML): ML-Modelle analysieren historische Daten und erstellen Vorhersagen über zukünftige Ereignisse, etwa in der Risikobewertung.
- Natürliche Sprachverarbeitung (NLP): Chatbots und KI-gestützte Assistenten helfen, Kundenanfragen zu verstehen und effizient zu beantworten.
- Computer Vision: KI-Modelle können Schäden an Fahrzeugen oder Gebäuden automatisch aus Bildern analysieren und bewerten.
- Predictive Analytics: Die Allianz nutzt vorausschauende Analysen, um z. B. Wetterrisiken und Naturkatastrophen frühzeitig zu erkennen.
Durch die Kombination dieser Methoden entsteht ein Ökosystem, das KI-gestützte Entscheidungsprozesse immer präziser macht.
Fazit und Ausblick: Die Zukunft der KI bei der Allianz
Die Allianz hat sich frühzeitig darauf konzentriert, KI als strategisches Werkzeug einzusetzen – immer mit einem starken Fokus auf Datenqualität und Governance. Die Versicherungsbranche steht vor der Herausforderung, sich an dynamische Marktentwicklungen und regulatorische Anforderungen anzupassen. Unternehmen, die ihre Daten effizient nutzen, werden einen entscheidenden Vorteil haben.
Für die Zukunft zeichnen sich drei große Trends ab:
- Noch stärkere Automatisierung: KI-Modelle werden zunehmend selbstlernend und in der Lage sein, sich in Echtzeit an neue Gegebenheiten anzupassen.
- Erweiterte Erklärbarkeit von KI: Da regulatorische Anforderungen steigen, wird die Allianz verstärkt auf transparente und nachvollziehbare KI-Modelle setzen.
- Ethische KI und Datenschutz: Die Allianz engagiert sich bereits für verantwortungsvolle KI und wird ihre Sicherheits- und Datenschutzrichtlinien weiter ausbauen.
Durch die Verbindung von historischer Datenkompetenz, modernen KI-Methoden und verantwortungsbewusstem Umgang mit Technologie bleibt die Allianz einer der Vorreiter in der Versicherungsbranche.
Einfache Zusammenfassung: KI und Datenstrategie in der Allianz – warum sie wichtig ist
Die Allianz setzt stark auf künstliche Intelligenz, um Versicherungsleistungen effizienter und genauer zu gestalten. Dabei spielen hochwertige Daten eine zentrale Rolle, denn ohne saubere und strukturierte Daten kann KI keine verlässlichen Vorhersagen treffen.
Ein Beispiel: Die Allianz nutzt riesige Datenmengen, um Naturkatastrophen vorherzusagen und Kunden frühzeitig zu warnen. So kann KI nicht nur Geschäftsprozesse verbessern, sondern auch echten Mehrwert für Menschen schaffen.
Um dies zu ermöglichen, hat die Allianz eine Datenplattform (ADP) entwickelt, die Informationen aus verschiedenen Quellen zusammenführt und für KI-Modelle nutzbar macht. Dabei achtet das Unternehmen besonders auf Datenschutz, Transparenz und ethische KI.
Die Zukunft sieht vielversprechend aus: Künstliche Intelligenz wird immer smarter, und mit einer klugen Strategie bleibt die Allianz an der Spitze der Innovation.
Quellen:
