Um eine effiziente Informationsaufbereitung zu ermöglichen, ist es notwendig, die vorhandenen Datenquellen über Konnektoren an die Insight Engine anzubinden. Dabei ist es völlig irrelevant, um welche Datenquellen (On-Premises oder Cloud) es sich handelt. Die Daten bleiben dort, wo sie gespeichert wurden. Die Insight Engine erstellt aus den Informationen einen Index, um diese bei einer Abfrage rasch bereitstellen zu können. Dabei können die Abfragen als Satz, als Frage oder als Stichwort, also in natürlicher Sprache, erfolgen.
Um natürliche sprachliche Eingaben verstehen und direkt weiterverarbeiten zu können, nutzen Insight Engines Natural Language Processing (NLP) und Natural Language Understanding (NLU). Dadurch lassen sich sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Metadaten analysieren, verstehen und damit der konkrete Bedarf des Anwenders ermitteln. Machine und Deep Learning helfen der Insight Engine dabei ständig hinzuzulernen. Auf Basis der kontinuierlichen Analyse der Arbeitsweise und des Nutzerverhaltens – welche Begriffe werden wie oft eingegeben – lernt die Anwendung und errechnet die Relevanz der Informationen und zeigt die Ergebnisse entsprechend an.
Durch die intelligente, semantische Verknüpfung der vorhandenen Informationen erhalten Anwender proaktiv und personalisiert alle wichtigen Informationen über beispielsweise einen Kunden visuell aufbereitet, auch wenn sie nicht gezielt danach suchen. Wird beispielsweise im E-Mail-Programm nach einem konkreten Kundennamen gesucht, zeigt eine Insight Engine nicht nur die entsprechenden E-Mails, sondern automatisch weitere Informationen wie Policen oder Schadenmeldungen aus den angebundenen Datenquellen an.
Dieser Gesamtüberblick führt zu einer deutlichen Qualitätssteigerung im Kundenservice und zwar entlang der gesamten Servicekette – vom Self Service bis zum Experten. Außerdem unterstützt er auf Managementebene beim Treffen geschäftskritischer Entscheidungen bei gleichzeitig geringerem Ressourceneinsatz.
Chancen, die KI bietet, jetzt nutzen
Der rasche technologische Fortschritt führt zu tiefgreifenden Veränderungen in der Versicherungswirtschaft. Als Gewinner gehen wohl jene Unternehmer hervor, die es frühzeitig verstehen, innovative Technologien einzusetzen, Erkenntnisse aus Daten zu nutzen, um Prozesse zu optimieren und zu automatisieren, Kosten zu senken und natürlich die Erwartungen ihrer Kunden hinsichtlich Individualisierung zu übertreffen. Es ist jetzt der richtige Zeitpunkt, die Einsatzmöglichkeiten zu evaluieren. Sehen Sie es als Chance, nicht als Bedrohung.