Wie KI die Versicherungstelematik verbessert

Die Rolle der Künstlichen Intelligenz im modernen Risikomanagement

In dieser Folge des Insurance Telematics Podcast begrüßt Yasmin erneut Harald, den CEO und Gründer von Dolphin Technologies, um zu erkunden, wie Künstliche Intelligenz (KI) die Versicherungstelematik-Branche transformiert. Sie tauchen ein in praktische KI-Anwendungen bei der Automatisierung von Workflows, der Verbesserung des Kundensupports und der Risikominderung durch intelligente Systeme.

KI-Anwendungsebenen

Harald skizziert vier Ebenen der KI-Anwendung:

Grundlegende KI-Nutzung: Tools wie ChatGPT oder Claude für Schreib- oder Datenaufgaben.
Workflow-Automatisierung: Daten formatieren, zusammenfassen, übersetzen – deterministische und strukturierte Prozesse.
KI-Agenten: Tools, die autonom Aktionen über Systeme wie Kalender und E-Mail hinweg ausführen.
Agentische Systeme: Mehrere Agenten, die innerhalb strukturierter Frameworks zusammenarbeiten.

Die Folge konzentriert sich auf Ebene zwei, bei der KI strukturierte Workflows in der Versicherungstelematik automatisiert.

Praxisanwendungen von KI bei Dolphin Technologies

Wetterbasierte Risikowarnungen

Risikovermeidung: Warnungen, wenn ein Auto in einem Hochrisikogebiet steht (z.B. Hagelstürme, diebstahlgefährdete Zonen).
Datenstrukturierung: Verwendet große Sprachmodelle, um unstrukturierte Wetterdaten in maschinenlesbares JSON umzuwandeln.
Lokalisierte Kommunikation: KI übersetzt Warnungen in die Sprache des Benutzers und behält dabei den Tonfall des Versicherers bei.

KI-gestützter Kundensupport

Proaktive Problemlösung: Erkennt Hintergrund-App-Probleme, die durch Benutzereinstellungen oder Geräteeinschränkungen verursacht werden.
Maßgeschneiderte Anleitungen: KI durchsucht Webressourcen und erstellt individuelle Anleitungen basierend auf dem Telefonmodell und der Sprache des Benutzers.
Ergebnisüberwachung: Verfolgt, ob das Problem gelöst wurde, indem geprüft wird, ob Fahrtdaten wieder aufgezeichnet werden.

Die Zukunft von KI in der Versicherungstelematik

Harald betont, dass KI repetitive Aufgaben übernehmen sollte, damit Menschen sich auf kreative und wirkungsvolle Arbeit konzentrieren können. Er sieht KI als wertvolles Werkzeug in:

Programmierung und Entwicklung
Data Science
User Interface Design
Qualitätssicherung

Abschließende Gedanken

KI verbessert bereits jetzt deutlich die Prozesse in der Versicherungstelematik, von wetterbasierten Risikowarnungen bis hin zu intelligentem Kundensupport. Diese Technologie ist nicht nur ein Zukunftskonzept – sie wird aktiv genutzt, um sicherere, intelligentere und effizientere Versicherungslösungen zu schaffen.

In der nächsten Folge werden Yasmin und Harald sich mit Fahrer-Scoring und Fahrverhalten befassen und erklären, warum diese Kennzahlen für Versicherer entscheidend sind. Bleiben Sie dran!

Vollständiges Transkript der Folge

Yasmin
Hallo zusammen, willkommen zurück beim Insurance Telematics Podcast. In unserer letzten Folge haben wir mit Harald, dem CEO und Gründer von Dolphin Technologies, das Thema behandelt, was Versicherungstelematik wirklich ist. Ich freue mich, dass er heute wieder bei uns ist, um ein wirklich spannendes Thema zu besprechen, das in letzter Zeit überall in den Nachrichten war – KI. Wir werden speziell über die Rolle von KI in unserer Branche, der Versicherungstelematik, sprechen.

Yasmin
Harald.

Harald
Hi, Yasmin. Wie geht es dir?

Yasmin
Hi. Mir geht es gut. Und dir?

Harald
Mir geht es großartig. Ich liebe KI. Ich bin kein KI-Spezialist, aber ich weiß, wie wir KI einsetzen und nutzen, um ein großartiges Kundenerlebnis zu schaffen.

Yasmin
Ich bin gespannt, mehr über deine Einblicke zu erfahren und wie wir KI einsetzen und nutzen, um ein großartiges Kundenerlebnis aufzubauen. Also, erzähl mir deine ersten Gedanken – was ist KI und welche Rolle spielt KI in der Versicherungstelematik?

Harald
Bevor ich antworte, lass mich über die verschiedenen Ebenen sprechen, die ich bei KI sehe.

Ebene eins ist die Basisebene, wie du und ich KI nutzen – wir gehen auf eine Website wie ChatGPT, Claude oder DeepSeek und interagieren mit einem großen Sprachmodell. Wir geben ihm Aufgaben, lassen es Texte schreiben, Daten verarbeiten und so weiter.
Ebene zwei, die wir viel nutzen, sind Automatisierungen – strukturierte Workflows, bei denen KI Daten in das richtige Format bringt, Zusammenfassungen erstellt, bei Übersetzungen hilft und so weiter.
Ebene drei sind Agenten – Tools, die Zugang zu anderen Tools haben, wie E-Mail, Kalender, Notion oder Airtable-Datenbanken. Der Agent entscheidet, welche Tools er für eine Aufgabe nutzt.
Ebene vier wären agentische Systeme – mehrere Agenten, die in einem horizontalen oder vertikalen System zusammenarbeiten.
Heute werden wir viel über Ebene zwei sprechen: wie wir Automatisierungen mit KI in unsere Workflows einbinden.

Yasmin
Das klingt wirklich interessant. KI hilft uns, Prozesse zu automatisieren, wie du gerade klar dargestellt hast. Und ich weiß, wir nutzen es für Wetterwarnungen, richtig?

Harald
Das tun wir.

Yasmin
Wie nutzen wir es also im Fall von Wetterwarnungen?

Harald
Erstens wollen wir Risiken vermeiden. Zum Beispiel, wenn dein Auto in einem Gebiet geparkt ist, das von Hagelstürmen oder Diebstahl bedroht ist, wollen wir dich informieren. Wetter ist ein großer Risikofaktor.
Wir prüfen Datenbanken und nutzen APIs, um Daten über schwere Wetterereignisse zu erhalten – Hagelstürme, Eis, Wind, Starkregen. Diese Daten sind unstrukturiert und variieren von Anbieter zu Anbieter.
Wir verwenden ein großes Sprachmodell, um diese Daten in ein maschinenlesbares JSON-Format zu strukturieren und in unserer Datenbank zu speichern.
Als Nächstes müssen wir den Benutzer informieren. Also senden wir eine Nachricht, wie „Dein Auto ist in einem Hagelgebiet geparkt“ oder „Die Straßen könnten morgen vereist sein.“ Die Nachricht muss in der Sprache des Benutzers sein, mit dem richtigen Tonfall, je nach dem Stil des Versicherungsunternehmens – locker oder professionell.

Yasmin
Sehr streng, professionell.

Harald
Absolut.

Yasmin
Wow, das klingt wirklich toll. KI wird offensichtlich immer bedeutender…

Harald
Ich weiß nicht, das ist nicht meine Muttersprache.

Yasmin
Nein, ich scherze nur. Aber man kann sehen, wie es jeden Tag größer wird. Ich finde es großartig, dass wir KI einsetzen. Zum Beispiel, wenn ich Kundin eines Versicherungsunternehmens bin und Support über eine App brauche, ist das mit KI optimiert oder braucht es immer noch menschlichen Kontakt?

Harald
Was du meinst, sind Bots oder Chatbots, die KI nutzen und das schon lange tun. Wenn du mit dem Support sprichst, war es vielleicht ein Computer und keine Person.

Wir machen nie First-Level-Support, aber wir stehen vor anderen Herausforderungen. Um zum Beispiel Mobilität zu tracken, muss unsere App aufwachen – auch wenn sie geschlossen ist. Das erfordert Berechtigungen vom Betriebssystem.
Aber Telefonhersteller wollen den Akku schonen und schließen daher oft Hintergrund-Apps. Manchmal widerrufen Benutzer unwissentlich Berechtigungen.
Zum Beispiel kann das iPhone fragen: „Diese App hat deinen Standort 20 Mal verwendet – erlauben oder einschränken?“ Viele Benutzer wählen „nur bei Verwendung“, was unser Tracking stoppt.
Bei Android ist es noch komplexer, wegen der vielen Hersteller und Modelle. Jedes Telefon hat unterschiedliche Einstellungen.
Also schauen wir in unserer Datenbank nach einer Lösung. Wenn wir keine haben, beauftragen wir eine KI, das Web zu durchsuchen.
Dann generieren wir eine strukturierte, schrittweise Nachricht für den Benutzer in seiner Sprache und spezifisch für sein Telefon.
Schließlich überwachen wir, ob Fahrten weiterhin aufgezeichnet werden, um zu bestätigen, dass der Rat funktioniert hat.
So vermeiden wir Support-Probleme, bevor sie überhaupt entstehen.

Yasmin
Das gefällt mir. Ein Problem lösen, bevor es überhaupt ein Problem wird.

Harald
Ja, das ist, was wir tun.

Yasmin
Vielen Dank für deine aufschlussreiche Antwort. Es ist erstaunlich zu sehen, wie KI Zeit und Ressourcen spart und gleichzeitig Prozesse optimiert. Nur noch eine letzte Frage: Wie siehst du die Zukunft von KI in der Versicherungstelematik?

Harald
Skynet, sie werden die Kontrolle übernehmen. Nein – im Ernst, ich versuche mich darauf zu konzentrieren, was KI für uns tun kann.

Wir nutzen es beim Programmieren, in der Data Science, beim Schreiben, im UI-Design, in der Qualitätssicherung.
Mein Ziel ist es, effizient und effektiv zu arbeiten. Alles Repetitive, das von einer Maschine erledigt werden kann, sollte von einer Maschine erledigt werden.
Die Köpfe der Menschen für spannende, erfüllende Aufgaben freimachen und den Rest den Maschinen überlassen.

Yasmin
Wirklich tolle Antwort. Ich weiß, das klingt voreingenommen, weil ich hier mit dir filme, aber es ist wirklich eine großartige Antwort. Vielen Dank, dass du wieder dabei bist.

Harald
Danke.

Yasmin
Ich freue mich auf die nächsten Folgen. Willst du den Teaser geben oder soll ich?

Harald
Mach du.

Yasmin
In der nächsten Folge werden wir über Fahrer-Scoring und Fahrverhalten sprechen und warum diese Daten für Versicherungsunternehmen so wertvoll sind. Ich freue mich wirklich darauf.

Harald
Ich auch.

Yasmin
Ja. Wir sehen uns sehr bald. Danke fürs Zuschauen und meldet euch gerne, wenn ihr Kommentare oder Themen habt, die wir behandeln sollen. Wir sehen uns bald. Danke.

Harald
Danke. Tschüss.