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Finanzdienstleister fürchten, KI-Zug zu verpassen

Laut einer Studie machen sich 69% der befragten Banken und Versicherungen Sorgen, in Sachen KI abgehängt zu werden, wenn die Technologie im Unternehmen nicht zum Einsatz kommt. Diese Angst spielt auch bei Investitionen in künstliche Intelligenz eine große Rolle – wie auch Kundenerwartungen.

69% der befragten Unternehmen sorgen sich abgehängt zu werden, wenn sie KI nicht einsetzen. Dies ist auch ein wichtiger Ansporn für Investitionen in künstliche Intelligenz. Ein weiterer wichtiger Grund für KI-Ausgaben, den 64% der Umfrageteilnehmer angeben, ist die Erwartung der Kunden. 63% äußerten den Wunsch, die Effizienz sowie den Kundenservice mithilfe von neuer Technologie zu verbessern.

Was das Vertrauen in KI angeht, meinen 82% der IT-Leiter im Bankenwesen, zuversichtlich zu sein, dass die neue Technologie dem Unternehmen zugutekomme. Am beliebtesten sind dabei generative KI-Tools wie Chatbots, digitale Assistenten, LLMs und ChatGPT: Zwei Drittel der befragten IT-Führungskräfte bei Finanzdienstleistern nutzen diese Anwendungen. Es folgen speziell entwickelte KI-Tools wie intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) mit 56%.

Sorge wegen Kosten und Komplexität

Die größten Bedenken beim Einsatz von KI im Bereich Finanzdienstleistungen drehen sich um die Kosten der Implementierung und die technische Komplexität (35%), gefolgt von der Datenmenge, die für die Schulung erforderlich ist (34%) und dem Missbrauchspotenzial durch Mitarbeiter (33%). 

Bei Umfrageteilnehmern, die nicht auf einen positiven Nutzen von KI fürs Unternehmen vertrauen, waren die Hauptgründe die Zuverlässigkeit und Genauigkeit der Daten (50%), Cybersicherheit und Datenverletzungen, KI-Voreingenommenheit sowie der Schutz sensibler Daten bzw. die Wahrung des Datenschutzes (alle 42%).

Dennoch wollen 97% der Führungskräfte im Finanzdienstleistungsbereich die KI-Budgets im nächsten Jahr aufstocken, wobei fast ein Viertel von einer Erhöhung um 21% bis 30% ausgeht.

„Es ist interessant zu sehen, wie viel Vertrauen der Finanzdienstleistungssektor in LLMs hat, trotz der anfänglichen Skepsis gegenüber ihrer Tendenz, zu halluzinieren oder ungenaue Ergebnisse zu liefern. Dies deutet darauf hin, dass der Markt reift, indem er speziell entwickelte Tools wie IDP in seine KI-Strategie einbezieht, sie verwendet, um spezifische Geschäftsanforderungen zu erfüllen und mehr Vertrauen in LLM-basierte Lösungen zu schaffen“, erklärt Maxime Vermeir, Senior Director of AI Strategy bei ABBYY.

Wo KI bei Finanzdienstleistern zum Einsatz kommt
  • Finanzverwaltung (48%)
  • Marketing (46%)
  • Entwicklung & Engineering (46%)
  • Kundendienst (44%)
  • Vertrieb (40%)
  • Betrieb (38%)
  • Beschaffung bis Bezahlung (31%)
  • Kreditorenbuchhaltung (28%)

Der AI Trust Barometer des ABBYY State of Intelligent Automation Report hat das Maß an Vertrauen und Akzeptanz von KI-Technologien bei 1.200 IT-Entscheidungsträgern in Großbritannien, den USA, Frankreich, Deutschland, Australien und Singapur gemessen. Die Studie wurde im Juni 2024 durchgeführt. (tik)

Bild: © Supatman - stock.adobe.com

 

die Bayerische ist dem Verein meinMVP beigetreten

Die Brancheninitiative meinMVP hat Zuwachs erhalten: Die Versicherungsgruppe die Bayerische ist neues Mitglied im Verein meinMVP e.V. Nach dem Münchener Verein handelt es sich um den zweiten Neuzugang innerhalb eines Jahres. Der Verein zählt nun insgesamt neun Mitglieder.

Der Versicherer die Bayerische ist dem Verein meinMVP e. V. beigetreten. Der Verein steht hinter dem webbasierten Maklerverwaltungsprogramm (MVP) meinMVP, das die gesamte Bestandsführung in nur einer Plattform bündelt. Bei dem Verein handelt es sich um eine 2018 ins Leben gerufene Brancheninitiative von Maklerversicherern. Ziel ist es, insbesondere kleineren und mittelständischen Maklerunternehmen Zugang zur digitalen Verwaltung zu verschaffen.

Zu den sieben Gründungsmitgliedern gehören die Gothaer, die Haftpflichtkasse, die Itzehoer, KS/Auxilia, Swiss Life, die VHV Allgemeine und der VOLKSWOHL BUND. Zusammen mit dem Münchener Verein, der im Oktober 2023 aufgenommen wurde, und der nun beigetretenen Versicherungsgruppe die Bayerische sind es neun Vereinsmitglieder. Somit bestätige sich der langfristige Wachstumskurs der Brancheninitiative, die die Weiterentwicklung von meinMVP als webbasierte Prozessplattform fördern und deren Unabhängigkeit sicherstellen will.

„Auch im Namen aller Gründungsmitglieder heiße ich die Bayerische herzlich beim meinMVP e. V. willkommen. Ich bin davon überzeugt, dass wir gemeinsam noch mehr Makler für unser modernes und zukunftsfähiges MVP gewinnen und so ihre Unabhängigkeit stärken“, erklärte Dr. Angelo O. Rohlfs, der als Geschäftsführer der digital broking GmbH die Entwicklung von meinMVP verantwortet. (tik)

Bild: © Cagkan – stock.adobe.com

 

BVK bietet Beratungstool zur Digitalen Rentenübersicht

Der Bundesverband Deutscher Versicherungskaufleute (BVK) stellt Vermittlern ein Beratungstool zur Verfügung, das ergänzend zur Digitalen Rentenübersicht die Wirkung und den Nutzen der Plattform vorstellt. Vermittler können damit Lücken in der Altersvorsorge ihrer Kunden anschaulich darstellen.

Das Beratungstool zur Digitalen Rentenübersicht (DRÜ) bietet der BVK auf seiner Webseite. Vermittlern würden damit eine effiziente Möglichkeit erhalten, den Vorsorge- und Handlungsbedarf ihrer Kunden neutral und anschaulich darzulegen, wie es vom Verband dazu heißt.

Das Programm verwendet die Daten des neuen Rentenportals der Deutschen Rentenversicherung, das bereits im Pilotbetrieb läuft und an die bis zum Jahresende alle Versorgungsträger angeschlossen sein werden. „Damit eröffnen wir den Vermittlern frühzeitig die Möglichkeit, als Ergänzung zu dem wichtigen Impuls der DRÜ auch die Versorgungslücken in der Altersvorsorge anschaulich darzustellen“, erklärt BVK-Präsident Michael H. Heinz.

Das Tool verfügt neben einer Schnellberechnung auch über eine Detailberechnung, die ausschließlich im BVK-Mitgliederbereich aufrufbar ist. Diese ermögliche auch die Einbeziehung vieler zusätzlicher Parameter wie des Sozialversicherungsstatus oder möglicher Auswirkungen eines vorgezogenen Renteneintritts, wie der BVK weiter mitteilt. (tik)

Bild: © greenbutterfly – stock.adobe.com

 

blau direkt startet neue Konnektivitäts-Software

Mit „Qonekto“ bietet blau direkt eine neue Softwarelösung für Datenkonnektivität zwischen dem Maklerverwaltungsprogramm AMEISE und externen CRM-Systemen und Automatisierungsplattformen. Die Software organisiert den Austausch relevanter Daten zwischen dem MVP und den Plattformen.

Inzwischen kommen gerade bei digital gut aufgestellten Maklern zusätzlich zum Maklerverwaltungsprogramm vermehrt externe Produktivitäts- und Automatisierung-Tools in den Bereichen Vertrieb, Marketing und Service zum Einsatz. Diese reichen von einer Online-Terminbuchung bis hin zur Nutzung großer CRM-Systeme wie zum Beispiel Zoho CRM. Makler würden ihre Entscheidung, in diesem Bereich eher auf externe Tools zu setzen, mit der enormen Entwicklungsgeschwindigkeit begründen, wie blau direkt mitteilt. Für MVP-Anbieter, die versuchen würden, jede dieser Funktionen selbst abzubilden, sei dies kaum noch zu bewältigen, heißt es dazu vom Lübecker Technologiepool weiter. Die Anforderung an die MVP-Anbieter bestehe vielmehr darin, Schnittstellen zu entwickeln, über die Makler externe Tools sauber mit ihrem MVP verbinden und Daten austauschen kann.

Neue Softwarelösung „Qonekto“

Die Möglichkeit, über technische Schnittstellen (APIs) externe Anwendungen mit dem MVP zu verbinden, die blau direkt bietet, würden in der Praxis eher größere Partner wie etwa Vertriebe und Pools nutzen. Mit dem Launch von „Qonekto“ bietet blau direkt seinen Partnern nun eine neue Konnektivitäts-Software. Mit Qonekto lässt sich das MVP „AMEISE“ mit den CRM-Systemen Zoho CRM und in Kürze auch HubSpot sowie den Automatisierungsplattformen Make.com und demnächst auch Zapier verbinden.

„Mit den unzähligen Tools, die man über diese Plattformen verbinden kann, ist nun jeder Makler in der Lage, seine Prozesse so effizient, digital und kundenfreundlich zu gestalten, wie er sie haben möchte. Das kann z.B. der Einsatz von Kalendertools sein, die Nutzung von Aufgabenboards, oder die Bereitstellung von Formularen für bestimmte Kundenprozesse. Mit Qonekto können über 1.600 Anwendungen mit dem MVP verbunden und die relevanten Kunden- und Vertragsdaten ausgetauscht werden. Ineffiziente Insellösungen und kostspielige Programmierung gehören damit der Vergangenheit an“, erklärt Ulf Papke, Chief Digital Officer Sales, der die Entwicklung der Konnektivitäts-Software als Berater und Pilotpartner mitgestaltet hat. Qonekto wurde im engen Austausch mit ausgesuchten Maklerpartnern entwickelt. (tik)

Bild: © Vladimir Popovic – stock.adobe.com

 

KI und die Suche nach sinnvollen Use Cases

Bei Versicherern herrscht enormer Druck, die Auswirkungen von generativer KI zu verstehen und zu nutzen. Dies zeigte auch ein Gespräch mit dem Management eines Versicherers, wie Jonas Piela berichtet. Wie sich GenAI im Versicherungsalltag einsetzen lässt, beleuchtet er in einem Gastbeitrag.

Ein Artikel von Jonas Piela, Managing Director Piela & Co. Digital Consultants

GenAI ist ein mächtiges Werkzeug, das aus Trainingsdaten neue Inhalte generieren kann. Es ermöglicht die Umformulierung von Texten, aber auch die Erstellung von Bildern und Videos. Dennoch ist es wichtig, die Grenzen von GenAI zu erkennen. Es ist kein Allheilmittel, das alle Aufgaben erledigen kann, und es ersetzt nicht die menschliche Kreativität. Vielmehr kann es als Ergänzung gesehen werden. GenAI ist keine Magie, sondern Mathematik, die Daten in unterschiedlichen Konstellationen kombiniert, um neue Inhalte zu erstellen.

Der Einsatz von GenAI im Kundenservice: Ein konkretes Beispiel

Ein Kunde fragt telefonisch, ob er sein Kind im Auto mitfahren lassen darf und ob dies in seinem aktuellen Vertrag extra kostet. Um diese Frage mithilfe von GenAI zu beantworten, müssen alle Paragrafen der Allgemeinen Versicherungsbedingungen (AVB) in eine Datenbank eingefügt werden. Diese Paragrafen können mit einer KI erweitert und detaillierter beschrieben werden, um im nächsten Schritt einen umfangreicheren Text zur Verfügung zu haben. Die Kundenfrage wird dann mit jedem Paragrafen der AVB verglichen, und die KI wird gefragt, ob der Paragraf die Frage beantwortet. Wenn dies der Fall ist, wird die KI aufgefordert, eine Antwort unter Verwendung des entsprechenden Paragrafen zu formulieren.

Diese Antwort wird dann dem Kunden zurückgespielt. Dieser Prozess verdeutlicht, dass es sich bei GenAI nicht um ein einzelnes Modell handelt, sondern um eine Kombination verschiedener Modelle, die jeweils auf bestimmte Aufgaben spezialisiert sind. Diese Modelle werden hintereinandergeschaltet, wobei klassische Softwareentwicklungssysteme die Ausgaben der vorhergehenden KI umformen, weiterleiten und als Input für die nächste KI verwenden.

Die Herausforderungen der Implementierung: Zeit, Daten und Systemintegration

Die Integration von GenAI in ein Telefongespräch, bei dem die KI den Anruf entgegennimmt und bearbeitet, stellt jedoch Herausforderungen dar. Zum einen dauert die Verarbeitung und die Rückgabe einer Antwort im derzeitigen Stand der Technik vergleichsweise lange, da viele komplexe Abfragen gleichzeitig gestellt werden müssen. Zum anderen können die Antworten falsch sein, weshalb eine Plausibilitätsprüfung mit einem weiteren Large Language Model sinnvoll ist.

Um die Qualität der Antworten im Vorfeld zu verbessern, können mit GenAI viele mögliche Fragen generiert werden, die dann dem Modell gestellt und deren Antworten von Menschen überprüft werden. Dieses Feedback dient dann der Optimierung des Modells.

Die größten Herausforderungen bei der Implementierung von GenAI liegen jedoch in den Daten und der Systemintegration. Oft wird der Spruch „Daten sind das neue Öl“ bemüht, aber vergessen wird, dass diese Daten relevant, aktuell, bereinigt und vollständig sein müssen. Die größte Herausforderung liegt darin, diese Daten zugänglich zu machen, da verschiedene Systeme oft nicht miteinander kompatibel sind. Die fehlende Kompatibilität von Exportdateien, die in Kopfzeilen unnötige Leerzeilen enthalten, führt zu Problemen bei der Datenübertragung und erfordert manuelle Bereinigung.

Unternehmen haben jedoch den Vorteil, über eigene Daten zu verfügen, die Wissen beinhalten. Dieses Wissen ist jedoch oft implizit und nicht in einer für GenAI zugänglichen Form verfügbar.

Use Cases: Von Textumformulierung bis zur Schadenmeldung

Neben den Daten selbst benötigt man auch Systeme, die GenAI umsetzen und die Ergebnisse transformieren, umwandeln und übertragen können. Hierfür ist herkömmliche Software notwendig, die Daten zwischen Systemen austauscht und verschiedene GenAI-Modelle hintereinanderschaltet.

 

Use Case Textumformulierung

Die Suche nach sinnvollen Use Cases für GenAI ist ebenfalls essenziell. Eine der einfachsten Aufgaben ist die Umformulierung von Texten. Die Erstellung von Bildern, Videos und Audio ist hingegen komplexer und die Ergebnisse sind oft nicht überzeugend. Ein weiterer Anwendungsbereich ist die Next Best Action, bei der die KI basierend auf Kundendaten Handlungsempfehlungen gibt. So können Kundendienstmitarbeiter noch während des Gespräches mit dem Kunden sinnvolle Hinweise in ihrer Software erhalten, wie mit dem Kunden zu verfahren ist. Die Software könnte dann bei guten Kunden, die eine gute Schadenhistorie haben, vorschlagen, kulanter auf die Wünsche zu reagieren, während die Software bei Kunden mit schlechter Zahlungsmoral und hohem Schadenaufwand vorschlägt, restriktiver mit den Wünschen umzugehen.

Auch Mitarbeiter im Vertrieb können Vorschläge erhalten, welche alternativen Angebote dem Kunden unterbreitet werden könnten. Mitarbeiter in der Telefonie könnten Vorschläge für Cross- und Up-sell-Angebote erhalten. Mitarbeitern in der Maklerbetreuung könnte vorgeschlagen werden, welche neuen Marketingkampagnen für den jeweiligen Makler auf Basis der Kunden- und Produktionshistorie oder auch der Kundendemografie passend sein könnten. In allen diesen Fällen ist menschlicher Input wichtig, da die KI nicht über die gesamte Erfahrung eines Menschen verfügt.

Dokumente einlesen, Trainingsdaten erzeugen, Schadenmeldungen vereinfachen

Ein weiterer Use Case ist das Einlesen von Dokumenten, was zwar nützlich ist, aber eigentlich eher ein Anwendungsfall von Machine Learning ist. GenAI kann außerdem zum Generieren von Trainingsdaten verwendet werden, was jedoch kein neues Wissen aus der realen Welt liefert. Ein weiteres Einsatzgebiet ist die Vereinfachung von Schadenmeldungen durch Live-Video-­AI-Schadendokumentation. So könnte mich eine künstliche Intelligenz in der App für Schadenmeldungen durch meine Schadenmeldung führen. Ich würde beispielsweise einen Kfz-Schaden mit der Handykamera aufnehmen und die KI würde mich zu den interessanten Dingen führen nach dem Motto: „Bitte zeigen Sie mir jetzt die Details des Kotflügels vorne rechts.“

Die Möglichkeiten erscheinen vielversprechend, dennoch ist es wichtig, realistisch zu bleiben. So kann es für den Versicherer beispielsweise günstiger sein, wenn der Kunde die Daten zu einer Schadenmeldung selbst eintippt, da die KI dann nur noch zur Kontrolle der Daten eingesetzt werden muss.

Fazit: GenAI als Chance, aber nicht als Allheilmittel

GenAI ist eine Chance, um Prozesse zu automatisieren, zu optimieren und die User Experience zu verbessern. Es ist jedoch wichtig, GenAI als eine Technologie zu sehen, die integriert und sinnvoll eingesetzt werden muss. Die Konzentration auf die Datenqualität und die Systemintegration ist entscheidend, um die volle Kraft von GenAI nutzen zu können. Unternehmen sollten ihre Investments in IT und die Modernisierung erhöhen, um für die Zukunft der Technologie gerüstet zu sein.

Es ist ebenso wichtig, die Mitarbeiter über GenAI aufzuklären und ein grundlegendes Verständnis für die Technologie zu fördern. Nur so können die Chancen dieser neuen Technologie voll ausgeschöpft werden.

Bild: © Ewa – stock.adobe.com, Porträtfoto: © Jonas Piela

Diesen Beitrag lesen Sie auch in AssCompact 09/2024 und in unserem ePaper.
 
Ein Artikel von
Jonas Piela

Fondspolice vs. Direktanlage: Continentale bietet Vergleichstool

Die Continentale unterstützt Vermittler mit einem Tool beim Renditevergleich: Der „FondsanlagenOPTIMIERER“ vergleicht für jeden Kunden, ob die Fondspolice oder die Direktanlage das bessere Investment ist. Hierbei zeige sich laut dem Versicherer, dass die Fondspolice oft profitabler sei.

Wo kommen die Kunden in Sachen Rendite besser weg? Bei der Fondspolice oder der Direktanlage? Um Vermittler bei der Klärung dieser Frage zu helfen, bietet die Continentale Versicherung den „FondsanlagenOPTIMIERER“. Das digitale Tool führt individuell für jeden Kunden einen Vergleich durch, was die bessere Wahl im Hinblick auf die Rendite ist. Konzipiert wurde der „FondsanlagenOPTIMIERER“ mit dem Institut für Vorsorge und Finanzplanung (IVFP).

Als Basis für die Berechnung dienen die Fondsrenten „Continentale EasyRente Invest“ und „Continentale Rente Invest“ der 3. Schicht. Neben den Tarifangaben bezieht das Tool auch die aktuellen Steuer- und Fondsdaten, die vorausgesagte Rendite, die Anzahl der Fondswechsel und einige weitere Faktoren mit ein, die die voraussichtliche Ablaufleistung beeinflussen. Dazu zählen etwa Angaben zur Flexibilität oder Qualität und Art der ausgewählten Fonds. Laut Continentale lässt sich die Auswirkung von bis zu 20 Fondswechseln simulieren. Auf dieser Grundlage zeigt der „FondsanlagenOPTIMIERER“ individuell für jeden Kunden die Unterschiede zwischen Fondspolice und Direktanlage auf.

Steuervorteile und Flexibilität als Pluspunkte der Fondspolice

Wie der Versicherer hierzu anmerkt, ergebe der Renditevergleich, dass die fondsgebundene Rentenversicherung hinsichtlich der Rendite oft empfehlenswerter sei. Zu den wesentlichen Gründe würden Steuervorteile zählen: keine Steuern in der Ansparphase, eine günstige Besteuerung bei Rentenzahlung oder Kapitalauszahlung. Auch die Fondswechsel seien steuerfrei und würden ohne Ausgabeaufschlag erfolgen.

„Der FondsanlagenOPTIMIERER widerlegt somit die hartnäckige Behauptung, eine Direktanlage in Fonds sei generell besser als eine Versicherung“, erklärt Thomas Pollmer, Leiter Produktmanagement Leben bei der Continentale Versicherung. Besonders deutlich werde dies laut Pollmer bei einer langen Ansparphase. „Und der Kunde sichert sich mit einer lebenslang garantierten Rente auch noch optimal fürs Alter ab“, so Pollmer weiter.

Das Tool finden Vermittler im Maklerportal der Continentale. (tik)

Bild: © bluedesign – stock.adobe.com

 

Das fordert der BVK zum Einsatz von KI in Vermittlerbetrieben

Der BVK hat ein Positionspapier zur Nutzung von KI bei Vermittlern und Versicherern vorgelegt. Darin hat der Verband einige Forderungen formuliert, um die Potenziale auszuschöpfen, aber auch vertrauensvoll damit umzugehen und die Risiken zu reflektieren. KI dürfe menschliche Beratung nicht ersetzen.

Der Bundesverband Deutscher Versicherungskaufleute (BVK) hat zur Nutzung von künstlicher Intelligenz (KI) in der Vermittler- und Versicherungsbranche Stellung bezogen. So erkennt der Verband die transformative Kraft der KI an. Potenzial sieht der BVK beim KI-Einsatz vor allem zur Effizienzsteigerung bei der Schadenregulierung, Kundenberatung und Prämiengestaltung sowie zur Kostensenkung. Zugleich weist der BVK aber auch darauf hin, dass die Anwendung KI-gestützter Tätigkeiten aktuell noch mit erheblichen Risiken, insbesondere mit rechtlichem Hintergrund, verbunden sei, und ruft in seinem Positionspapier zu einem vertrauensvollen KI-Einsatz auf.

Nutzung von KI nach Governance-Prinzipien

„In unseren Positionen zur Nutzung der KI formulieren wir sieben Forderungen“, erklärt BVK-Präsident Michael H. Heinz. „Diese reichen von einem ethisch geleiteten Umgang, regulatorischen Rahmenbedingungen wie dem AI-Act der Europäischen Kommission, der Anerkennung und Nutzung von Innovationspotenzialen, bis zur Reflexion der Risiken von KI-Systemen.

Wir bestehen auch darauf, dass KI verantwortungsvoll und nach Governance-Prinzipien eingesetzt wird, ohne von ihrem zukunftsweisenden Charakter abzusehen.“ Der Verband wirbt für eine breite Unterstützung dieser Prinzipien innerhalb der Branche und spricht sich für einen Dialog zwischen Versicherern, Vermittlern, Aufsichtsbehörden und politischen Entscheidungsträgern aus, um die Vorteile von KI zu maximieren und die Risiken zu minimieren.

Der BVK beruft sich auf die Governance-Prinzipien der EIOPA für einen ethischen und vertrauenswürdigen Einsatz der KI als Leitlinie. Dabei geht es um Prinzipien der Verhältnismäßigkeit, Fairness und Nichtdiskriminierung, der Transparenz und Erklärbarkeit, der Datenverwaltung, Sicherheit und Integrität, der Robustheit und Leistungsfähigkeit sowie schließlich um das Prinzip der menschlichen Aufsicht.

Letzte Verantwortung sollte beim Menschen liegen

In diesem Zusammenhang appelliert der BVK, dass Grundsätze der menschlichen Aufsicht über das maschinelle Lernen von KI-Systemen, ihre Leistungsfähigkeit sowie die Sicherheit und Integrität der Datenverwaltung erfüllt sein müssten. „Schließlich sollte die letzte Entscheidung und Verantwortung zur Nutzung von KI immer Menschen obliegen“, so Heinz weiter.

KI darf menschliche Beratung nicht ersetzen, nur unterstützen

Die im Positionspapier genannten Aspekte decken Bereiche wie „Ethik und Vertrauen“ oder „Herausforderungen und Risiken“ sowie „Vorteile und Potenziale“ ab. Was Letztere angeht, schreibt der BVK unter anderem: „Vermittlerbetriebe können und sollen durch den Einsatz von KI eine Steigerung der Effizienz, Problemlösungs-Kreativität und Innovationsfähigkeit erlangen.“ KI könne dabei helfen, den Wissenstransfer sicherzustellen.

Im Bereich der regulatorischen Rahmenbedingungen fordert der Verband, dass KI nicht dazu führen dürfe, dass durch Implementierung KI-gefütterter Daten neue Möglichkeiten der Vertriebssteuerung entstehen. Weiter heißt es im Positionspapier: „KI kann und darf eine menschliche Beratung nicht ersetzen, sondern nur unterstützen." Der BVK stehe für die Aussage „Kein Vertrieb ohne Beratung!".

Abschließend unterstreicht der BVK, mit dem Positionspapier verdeutliche das Engagement des Verbands, die Nutzung von KI in der Versicherungsbranche zu optimieren, die gesellschaftlichen Anforderungen zu erfüllen und eine nachhaltige digitale Transformation voranzutreiben.

Alle Forderungen finden sich im KI-Positionspapier des BVK. (tik)

Bild: © blackdiamond67 – stock.adobe.com

 

JCP Suite integriert Daten der Digitalen Rentenübersicht

Die Beratungssoftware JCP Suite hat die Daten der neuen Digitalen Rentenübersicht eingebunden. Somit können Anwender der Software bei der Beratung die aktuellen Renteninformationen und Altersvorsorgeansprüchen ihrer Kunden einbeziehen.

Neues von der Beratungssoftware JCP Suite: Die Plattform für Makler, Vermittler und Finanzvertriebe hat die Daten der neuen Digitalen Rentenübersicht integriert. Diese Erweiterung ermöglicht es Nutzern der JCP Suite, genauere Beratungsdienstleistungen anzubieten, die auf den aktuellen Rentendaten und Altersvorsorgeansprüchen ihrer Kunden beruhen.

„Wir sind stolz darauf, die Daten der Digitalen Rentenübersicht in unsere Software integrieren zu können“, erklärt Joachim C. Pichen, Geschäftsführer der JCP Informationssysteme GmbH. „Diese Entwicklung wird unseren Nutzern helfen, ihre Beratungsprozesse weiter zu optimieren und ihren Kunden noch fundiertere Empfehlungen geben zu können. Wir sehen dies als wichtigen Schritt, um die Digitalisierung und Effizienz in der Finanzberatung weiter voranzutreiben.“ (tik)

Bild: © MUNTHITA – stock.adobe.com

 

KI im Maklerunternehmen: Direkt umsetzbare Ideen

Noch werden die Potenziale generativer künstlicher Intelligenz von nur wenigen Maklern genutzt. Dabei gibt es gute Gründe, warum sich das ändern sollte. Der Einsatz von KI kann Geschäftsprozesse verbessern, die Kundenkommunikation optimieren und das Marketing effektiver gestalten.

Ein Artikel von Leona Spauszus, Social-Media-, Canva- & KI-Expertin

Im Bereich der generativen KI (Gen AI) gibt es immer mehr Tools, die Makler nutzen können und die nach ihren Funktionsweisen unterschieden werden können. Die Ausgangsbasis ist in der Regel ein einzugebender Text, den die KI je nach Tool unterschiedlich weiterverarbeitet. So kann die KI den Text in geschriebene oder gesprochene Form umwandeln, ein Video erstellen oder ein Bild generieren. Bekannte Beispiele hierfür sind ChatGPT und DALL-E von OpenAI zur Text- bzw. Bilderstellung oder die KI-­Unterstützung im beliebten Tool Canva für Texte, Bilder und Videos.

Mögliche Einsatzbereiche von ChatGPT

Bei Maklern ist aktuell vor allem die generative KI ChatGPT von OpenAI bekannt. Die KI verarbeitet eingegebenen Text und generiert daraufhin eine Textantwort. ChatGPT ist speziell darauf ausgelegt, natürliche und fließende Gespräche zu führen, und wird zum Beispiel in Chatbots eingesetzt. ChatGPT kann Makler bei vielen Aufgaben unterstützen, zum Beispiel:

  • Beantworten von Fragen
  • Erstellen von Texten
  • Hilfe bei der Texterstellung und -korrektur
  • Beratung und Empfehlungen, basierend auf Textinformationen
  • Auslesen von Dateien
  • Analysieren von Bildern
  • Übersetzungen und mehr
KI als neuer Mitarbeiter im Maklerbüro

Um als Makler erfolgreich mit generativer KI zusammenzuarbeiten, sollte sie wie ein „digitales Gehirn“ betrachtet werden. Die künstliche Intelligenz kann die neue Mitarbeiterin oder der neue Mitarbeiter für Rechercheaufgaben, das Verfassen und Beantworten von E-Mails und die Kundenkommunikation per Telefon oder Chat sein. Gleichzeitig kann KI auch für die gesamte Unternehmensstrategie und den eigenen Marketingauftritt genutzt werden und liefert sogar die passenden Ideen und Inhalte für Social Media.

KI-Beispiele für die direkte Umsetzung

Im Folgenden einige konkrete Beispiele für den Einsatz von ChatGPT mit einfachen Prompts (Befehle/Anweisungen) für die direkte Umsetzung im Maklerbüro.

Kundenkommunikation

Von der Willkommensmail bis zur Angebotsmail und dem Autoresponder für Urlaubszeiten – KI kann hier sekundenschnell die richtigen Texte formulieren.

Praxistipp

Einfaches Prompt-Beispiel Angebotsmail:

„Ich bin Versicherungsmakler und möchte eine Angebotsmail für eine private Krankenversicherung erstellen. Der Empfänger ist ein Manager. Bitte formuliere die Mail professionell und füge einen überzeugenden Call-to-Action am Ende ein.“

Makler-Marketing

Im Makler-Marketing hilft KI mit Ideen und Inhalten für den Newsletter oder das Kundenmagazin, SEO-­Optimierung für die eigene Website oder das Erstellen und Betreuen des Unternehmensauftritts auf Social Media.

Praxistipp

Einfaches Prompt-Beispiel Blog-Beitrag:

„Ich bin Versicherungsmakler und benötige einen SEO-optimierten Blog-Beitrag zum Thema ‚Die Vorteile einer Berufsunfähigkeitsversicherung‘. Der Beitrag sollte die wichtigsten Vorteile erläutern und die Leser dazu ermutigen, mehr über dieses Thema zu erfahren. Bitte integriere relevante Keywords und füge am Ende einen Call-to-Action hinzu.“

Bedingungs- und Vertragsrecherche

Auch wenn Maklern viele Programme zum Vergleichen von Versicherungsprodukten zur Verfügung stehen, kann die KI sekundenschnell Dateien auslesen und Fragen dazu beantworten.

Praxistipp

Einfaches Prompt-Beispiel Recherche:

„Bitte lies die beigefügten Versicherungsbedingungen und schreibe mir heraus, in welchem Zeitraum die Nachversicherungsgarantie in Anspruch genommen werden kann und in welcher Höhe. Gib mir auch den genauen Paragrafen an, in dem diese Information zu finden ist.“

Warum ein guter Prompt (Befehl) wichtig ist

Für den Einsatz von künstlicher Intelligenz ist zu beachten: Das Ergebnis ist nur so gut wie die Eingaben. Das bedeutet, dass die Qualität und Präzision der Anweisungen (Prompts) entscheidend für das Ergebnis der KI sind. Hier gilt: je ausführlicher, desto besser!

Die hier aufgeführten Beispiele sind einfache Prompts für den Start. Es gibt ein ganzes Feld, das sogenannte Prompt-Engineering, das sich damit beschäftigt, die richtigen Befehle zu finden, um das gewünschte Ergebnis aus der KI zu bekommen. Ein Tipp: Sobald gute Prompts gefunden sind, empfiehlt es sich, eine Art interne Prompt-Datenbank zu erstellen, die das gesamte Team im Maklerbüro füllen und nutzen kann.

Das Erfolgstrio im modernen Maklerbetrieb: KI, Automatisierung & Social Media

Bei Gesprächen und KI-Workshops mit Maklern kristallisiert sich oft heraus, dass der Unterschied zwischen dem Einsatz von künstlicher Intelligenz und Automatisierung nicht ganz eindeutig ist. Mit Social Media haben sich viele Makler, wenn überhaupt, nur privat beschäftigt.

Generative KI als digitales Gehirn

Generative KI bezeichnet Modelle wie das mittlerweile sehr bekannte ChatGPT (Chat Generative Pre-trained Transformer). ChatGPT ist darauf ausgelegt, Konversationen in menschlicher bzw. natürlicher Sprache zu führen und neue Inhalte zu erstellen. „Das neue kreative Gehirn“ im Maklerbetrieb.

Automatisierung für die Effizienzsteigerung

Automatisierung hat keine „eigene Intelligenz“. Sie folgt vordefinierten Prozessen. Der Kunde klickt auf einen Button und erhält zum Beispiel automatisch ein Dokument für die Schadenaufnahme. CRM-Systeme und andere Automatisierungstools werden eingesetzt, um wiederkehrende administrative Aufgaben zu minimieren.

Social Media zur Kundengewinnung

Der Einsatz von sozialen Medien, um potenzielle Kunden zu identifizieren, zu kontaktieren und Beziehungen zu ihnen aufzubauen und zu pflegen, ist ein wichtiger Bestandteil der erfolgreichen Kundengewinnung. Hierbei geht es nicht nur um den eigenen professionellen Auftritt auf Social Media, der mit Canva und KI einfach erstellt und betreut werden kann.

Soziale Netzwerke wie Linked­In, Facebook und Instagram bieten wichtige Daten, die für eine maß­geschneiderte Zusammenarbeit genutzt werden können. Einige digital auf­gestellte Makler nutzen bereits öffentliche Social-Media-Kanäle potenzieller Kunden, um über KI-Plattformen und Automatisierungen personalisierte Verkaufsstrategien zu erstellen und das Kunden­erlebnis zu verbessern.

Der Mensch als letzte Prüfungsinstanz

Beim Einsatz von KI bleibt er Mensch weiterhin die letzte Prüfungsinstanz. KI und Automatisierung sind mächtige Werkzeuge, aber die Expertise und das Fingerspitzengefühl von Maklern sind unersetzlich. Daher muss der Makler als Experte alle generierten Inhalte sorgfältig prüfen und sicherstellen, dass sie fachlich einwandfrei sind. Wichtig zu beachten: Das Versicherungswissen der KI ist nicht immer zu 100% korrekt und es können sogenannte Halluzinationen auftreten.

Fazit: Die Zukunft des Maklerwesens ist digital. Künstliche Intelligenz spielt dabei eine wichtige Rolle. Aber der Mensch, der weiß, wie er die KI bedient, ist der Schlüssel zum Erfolg.

Diesen Beitrag lesen Sie auch in AssCompact 08/2024 und in unserem ePaper.

Bild: © MH – stock.adobe.com

 

 

 
Ein Artikel von
Leona Spauszus

Social Media nach Generationen: Was Makler 2024 wissen müssen

Der „Social Media Report 2024“ von YouGov gibt Einblicke in das Nutzungsverhalten der Deutschen. Während Facebook insgesamt eine überraschend starke Rolle spielt, bevorzugen Jüngere andere Plattformen. Welche Netzwerke dominieren, zeigt diese Bildergalerie – mit Expertinnen-Tipp von Leona Spauszus.

Bild: © Rawpixel.com – stock.adobe.com

 
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