Kollaboration mit Kollege KI: Ein Beispiel
Herr Müller, ein Versicherungssachbearbeiter, betreut den Schadenfall von Frau Meier, die sich bei einem Autounfall den Kopf gestoßen hat. Er setzt seine virtuellen Mitarbeiter, die KI-Agenten, ein, die sich die Aufgabe entsprechend ihrem Training aufteilen. Ein Agent durchsucht die verschiedenen Dokumente, um Daten zu extrahieren. Ein weiterer führt eine vorläufige Bewertung durch, während ein dritter Agent die vorläufige Bewertung überprüft, indem er die Dokumente auf Warnsignale hin untersucht, die auf einen komplizierteren oder kostspieligeren Antrag hindeuten. So findet Herr Müller heraus, dass Frau Meier alleinerziehende Mutter von drei Kindern ist und nach eigenen Angaben wegen starker Kopfschmerzen nicht arbeitsfähig sei, was ein ärztliches Attest bestätigt. Die KI-Agenten arbeiten effizient zusammen, um Herrn Müller alle wichtigen Informationen aus der Akte zur Verfügung zu stellen. So kann der Sachbearbeiter schnell eine Entscheidung treffen, die Rückstellung anpassen und den Anspruch direkt einem leitenden Mitarbeiter vorlegen, um den Schaden zügig zu regulieren und im besten Fall ein Gerichtsverfahren zu vermeiden.
Menschen überwachen, Agenten handeln
Versicherungen sind ein komplexes Geschäft, das nicht vollständig an eine KI delegiert werden kann. Was die KI-Agenten aber können, ist, Versicherungsexperten zu entlasten, indem zeitaufwendige Aufgaben automatisiert und Prozesse neu definiert werden. Dabei erhalten die KI-Agenten ein gewisses Maß an Autonomie, müssen aber weiter von Menschen überwacht werden. Zukünftige Schadenexperten können die Arbeit der KI-Agenten überprüfen, sie jederzeit unterbrechen und bei Bedarf auch die Ergebnisse genehmigen, bevor der automatisierte Prozess weitergeführt wird. Das gilt vor allem für Fälle mit höherem Risiko. Unter dem Strich funktionieren KI-Agenten also fast wie qualifizierte virtuelle Mitarbeiter, die nahtlos mit ihren menschlichen Kollegen zusammenarbeiten. Ein weiterer Vorteil: Die Arbeit von KI-Agenten wird protokolliert und lässt sich Schritt für Schritt nachvollziehen.
Abwarten oder loslegen?
Auch wenn KI-Agenten noch relativ neu sind: Das Tempo bei der Entwicklung neuer KI-Anwendungen war schon in den letzten zwei Jahren sehr hoch. Angesichts der Investitionen, die aktuell in diese Technologie fließen, werden sich KI und zunehmend KI-Agenten schnell im Markt durchsetzen. Führungskräfte in der Versicherungsbranche sollten sich entsprechend früh mit den Möglichkeiten von KI-Agenten auseinandersetzen und prüfen, ob und welche Kernprozesse oder Anforderungen in ihrem Haus mit dieser Technologie schneller und effizienter gelöst werden können. Dieses Verständnis kann in die Planung zukünftiger Roadmaps oder Szenarien einfließen und den Versicherern helfen, wichtige Innovationen nicht zu verpassen.
Aktuellen Studien zufolge setzen bereits heute mehr als 72% der befragten Unternehmen KI-Lösungen ein. Angesichts dieser Entwicklung ist zu erwarten, dass immer mehr Versicherer moderneste Spitzentechnologien wie KI-Agenten in ihre KI-Roadmaps integrieren.
Übersicht: Was KI-Agenten können
Selbst lernen
KI-Agenten können ihre eigene Arbeit bewerten, Schwächen im Auftrag identifizieren und ihre Ergebnisse über mehrere Iterationen hinweg verfeinern.
Planen
KI-Agenten können mehrstufige Pläne erstellen und ausführen, um definierte Ziele zu erreichen.
Tools nutzen
Agenten-Workflows ermöglichen es KI-Agenten, Tools wie Volltextsuche oder OCR (optische Zeichenerkennung) zu nutzen, um Informationen zu sammeln und Aufgaben zu erledigen.
Zusammenarbeit mehrerer KI-Agenten
Mehrere KI-Agenten können zusammenarbeiten. Dabei übernimmt jeder Agent eine bestimmte Rolle, um Probleme noch besser zu lösen.
Über Arndt Gossmann
Arndt Gossmann ist Versicherungsexperte, Vordenker für die Digitalisierung der Versicherungswirtschaft, Vorstandsmitglied der Gesellschaft für Digitalisierungs- und Verhaltensforschung (CoDiVe) und Mitgründer und CEO von DGTAL. Das Softwarehaus ist der erste Anbieter von KI-Agenten für Anwendungen in der Versicherungsbranche.
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