Data Driven Insurance & KI: Der Kundenservice der Zukunft

Kundinnen und Kunden haben hohe Erwartungen an den digitalen Kundenservice

Kundinnen und Kunden erwarten heute, dass ihre Anfragen unabhängig vom Kanal – sei es per E-Mail, Chat oder Telefon – schnell, präzise und kompetent beantwortet werden. Gleichzeitig stehen Versicherer vor der Herausforderung, steigende Datenmengen effizient zu verarbeiten, strenge regulatorische Vorgaben einzuhalten und gleichzeitig einen exzellenten Kundenservice zu bieten.

Die Studie „Kundenservice in Deutschland“ zeigt, dass 85 Prozent der Kundinnen und Kunden guten Service als wichtig und kaufentscheidend bewerten. Sie erwarten schnelle und einfache Lösungen für ihre Anliegen. Lange Wartezeiten und ineffiziente Prozesse führen jedoch häufig zu Frustration. Über 60 Prozent der 18- bis 44-Jährigen haben aufgrund eines schlechten Services bereits den Anbieter gewechselt.

Hier ist bereits Künstliche Intelligenz ein Gamechanger: Durch intelligente Automatisierung lassen sich Prozesse optimieren, Wartezeiten drastisch reduzieren und personalisierte Serviceerlebnisse schaffen. KI-gestützte Systeme analysieren eingehende Anfragen in Echtzeit, kategorisieren sie automatisch und leiten sie an die richtigen Stellen weiter. Standardanfragen können direkt beantwortet werden, während komplexe Anliegen priorisiert an Fachabteilungen weitergeleitet werden.

Die Kombination aus Effizienz, Compliance und personalisiertem Service macht den Einsatz von KI zu einem entscheidenden Erfolgsfaktor für die Versicherungsbranche.

KI-gestütztes CRM und Automatisierung im Kundenservice anhand von Beispielen

Viele Customer-Relationship-Management-(CRM)-Systeme verfügen inzwischen über KI-Funktionalitäten, die Prozesse automatisieren und die Mitarbeitenden in ihrer täglichen Arbeit intelligent unterstützen. Hier einige Beispiele im Kundenservice:

1. E-Mail Clustering und automatische Anfrageverarbeitung

Ein effektives E-Mail-Clustering und eine automatisierte Anfrageverarbeitung ermöglichen Versicherern eine deutliche Effizienzsteigerung im Kundenservice. Durch den Einsatz von KI-gestützten Algorithmen können eingehende E-Mails automatisch klassifiziert, priorisiert und an die richtigen Ansprechpersonen weitergeleitet werden. Dies reduziert Bearbeitungszeiten, optimiert Ressourceneinsatz und erhöht die Kundenzufriedenheit. Die Studie „Kundenservice in Deutschland“ zeigt, dass 63 Prozent der Kundinnen und Kunden erwarten, dass der Kundendienst sofort alle relevanten Daten zur Verfügung hat. KI-Anwendungen können diese Daten schnell und effizient bereitstellen.

Mithilfe von Machine Learning werden wiederkehrende Muster in Kundenanfragen erkannt, wodurch E-Mails in vordefinierte Kategorien wie Schadensmeldungen, Vertragsänderungen oder allgemeine Anfragen eingeordnet werden können. Kombiniert mit einer automatisierten Texterkennung lassen sich Standardanfragen direkt beantworten oder in Workflow-Prozesse integrieren. So kann beispielsweise ein System automatisch Dokumente anfordern, Status-Updates zu laufenden Schadensfällen versenden oder Kundinnen und Kunden an wichtige Fristen erinnern.

Zusätzlich sorgt die automatische Anfrageverarbeitung für eine konsistente und schnelle Reaktion auf Kundenanliegen. Durch den Einsatz von KI-basierten Antwortvorschlägen können Service-Mitarbeitende effizienter arbeiten und sich auf komplexe Fälle konzentrieren. Die Kombination aus E-Mail-Clustering und Automatisierung führt somit nicht nur zu einer erheblichen Zeitersparnis, sondern auch zu einer verbesserten Servicequalität und einer höheren Kundenzufriedenheit.

2. KI-optimiertes Input- und Output-Management

Durch eine intelligente Steuerung der Kundenkommunikation können Versicherer nicht nur schneller auf Anfragen reagieren, sondern auch proaktiv maßgeschneiderte Angebote unterbreiten. Ein KI-gestütztes System analysiert kontinuierlich Kundendaten, erkennt Muster und leitet daraus gezielte Maßnahmen ab – sei es eine automatisierte Vertragsaktualisierung, eine Erinnerung an anstehende Verlängerungen oder ein personalisiertes Versicherungsangebot.

Mithilfe von Künstlicher Intelligenz lassen sich Kundeninteraktionen in Echtzeit auswerten, sodass Versicherer auf sich verändernde Bedürfnisse unmittelbar reagieren können. Beispielsweise kann ein System erkennen, wenn eine Kundin oder ein Kunde vermehrt Informationen zu einer bestimmten Versicherungssparte sucht und daraufhin gezielt relevante Angebote oder Beratungsmöglichkeiten ausspielen. Zudem können durch Predictive Analytics potenzielle Abwanderungsrisiken frühzeitig identifiziert und mit gezielten Maßnahmen gegengesteuert werden, etwa durch exklusive Treueangebote oder individuelle Anpassungen bestehender Verträge.

Neben der reinen Angebotserstellung trägt eine intelligente Kommunikationssteuerung auch zur Optimierung interner Prozesse bei. Automatisierte Workflows sorgen dafür, dass Routineanfragen direkt verarbeitet werden, wodurch sich Serviceteams stärker auf komplexe Anliegen konzentrieren können. Kundinnen und Kunden erhalten durch proaktive Benachrichtigungen nicht nur wichtige Updates zu ihrem Versicherungsschutz, sondern auch Empfehlungen zu Zusatzleistungen, die auf ihren aktuellen Lebensumständen basieren – beispielsweise eine Hausratversicherung nach dem Umzug oder eine Berufsunfähigkeitsversicherung bei einer neuen Anstellung.

Die Kombination aus personalisierter Ansprache, automatisierter Bearbeitung und proaktiver Kundenkommunikation führt letztlich zu einer erheblichen Effizienzsteigerung, einer höheren Kundenzufriedenheit und einem verbesserten Customer Lifetime Value. Versicherer, die auf moderne Technologien zur intelligenten Kommunikationssteuerung setzen, können sich dadurch langfristig Wettbewerbsvorteile sichern und ihre Kundenbindung nachhaltig stärken.

3. Hyperrealistische Video-Chatbots als nächste Stufe der Kundenkommunikation

Über 70 Prozent der Kundinnen und Kunden möchten ihre Anliegen selbstständig lösen, ohne direkten Kontakt zum Kundenservice (Studie „Kundenservice in Deutschland“). KI-Chatbots und Self-Service-Portale können dies ermöglichen. Ein besonders spannender Trend in der digitalen Kundeninteraktion sind hyperrealistische Video-Chatbots wie Vidlab7. Diese KI-gesteuerten virtuellen Assistenten kombinieren fortschrittliche Sprachverarbeitung mit lebensechter Mimik und Gestik, wodurch eine völlig neue Dimension der digitalen Kommunikation entsteht. Während klassische Chatbots oft als unpersönlich empfunden werden, schaffen hyperrealistische Avatare eine deutlich natürlichere und emotionalere Interaktion, die das Kundenerlebnis erheblich verbessert.

Für Versicherungsunternehmen bieten solche Video-Chatbots enormes Potenzial: Sie ermöglichen es, Kundinnen und Kunden ein persönlicheres und interaktiveres Beratungserlebnis zu bieten, ohne dass menschliche Beraterinnen oder Berater rund um die Uhr verfügbar sein müssen. Ob bei der Unterstützung von Schadensmeldungen, der Beantwortung komplexer Vertragsfragen oder der personalisierten Produktberatung – diese virtuellen Assistenten können die Kommunikation effizienter gestalten und gleichzeitig die Servicequalität steigern. Durch eine Integration in bestehende Systeme können sie zudem gezielt auf individuelle Kundenprofile zugreifen und maßgeschneiderte Lösungen vorschlagen.

Ein weiterer Vorteil liegt in der Skalierbarkeit: Während menschliche Beraterinnen und Berater nur eine begrenzte Anzahl von Anfragen gleichzeitig bearbeiten können, stehen KI-gestützte Video-Chatbots rund um die Uhr zur Verfügung und können unbegrenzt viele Kundengespräche parallel führen. Dies sorgt nicht nur für eine schnellere Bearbeitung von Anliegen, sondern reduziert auch Wartezeiten und verbessert die allgemeine Kundenzufriedenheit.

Die Kombination aus künstlicher Intelligenz, realitätsnaher Darstellung und personalisierter Beratung macht hyperrealistische Video-Chatbots zu einem zukunftsweisenden Werkzeug für Versicherer, um den Kundenservice zu optimieren und eine innovative, digitale Customer Experience zu schaffen.

Während KI in der Versicherungsbranche lange Zeit primär zur Automatisierung von Prozessen eingesetzt wurde, entwickelt sich der Fokus zunehmend in Richtung Hyperpersonalisierung. Moderne KI-Modelle ermöglichen eine tiefgehende Analyse von Kundendaten, wodurch Versicherer individuelle Bedürfnisse noch präziser verstehen und gezielt adressieren können. Statt allgemeiner Angebote stehen maßgeschneiderte Lösungen im Mittelpunkt, die auf Basis von Verhaltensmustern, Vertragsdaten und externen Faktoren erstellt werden.

Ein entscheidender Vorteil dieser Entwicklung ist die Fähigkeit, nicht nur auf Kundenanfragen zu reagieren, sondern proaktiv Vorschläge zu unterbreiten. KI kann beispielsweise aus dem bisherigen Verhalten der Kundinnen und Kunden ableiten, welche Versicherungsprodukte relevant sein könnten, und diese genau zum richtigen Zeitpunkt anbieten. So lassen sich personalisierte Tarifvorschläge automatisiert generieren, ohne dass die Kundin oder der Kunde selbst aktiv werden muss.

Auch im Schadenmanagement revolutioniert die KI-gestützte Automatisierung den Service: Durch Echtzeitanalysen können Schäden nicht nur schneller erkannt, sondern auch direkt bearbeitet und abgewickelt werden. Kundinnen und Kunden erhalten so innerhalb kürzester Zeit Rückmeldungen zu ihrem Fall, inklusive einer Prognose über die voraussichtliche Bearbeitungsdauer oder einer direkten Auszahlung bei klar definierten Schadenfällen.

Die Zukunft der Versicherungsbranche liegt somit in einer Kombination aus intelligenter Automatisierung und personalisierten Services. Während Prozesse im Hintergrund effizienter ablaufen, profitieren Kundinnen und Kunden von einer individuell zugeschnittenen Betreuung. Künftig werden KI-Systeme nicht nur reagieren, sondern aktiv auf Kundenbedürfnisse eingehen – ein Kundenerlebnis mit Wow-Effekt.

Unsere Lösung für die Versicherungsbranche

Als führender Partner für digitale Transformation unterstützen wir bei der Implementierung eines modernen, KI-gestützten CRM-Systems. Mit unserer Expertise in Automatisierung, Machine Learning und Prozessoptimierung helfen wir euch, euren Kundenservice fit für die Zukunft zu machen.