Wie die KI eine personalisierte Kundenkommunikation unterstützt

Welche Chancen ergeben sich durch den Einsatz von KI für eine persönlichere Kundenkommunikation?

Martin Suter: Künstliche Intelligenz kann den Kundenservice verbessern durch den Einsatz von Chatbots bzw. von virtuellen Assistenten, durch stärkere Personalisierung und durch Sentimentanalysen von Texten. Außerdem hilft KI durch „Predictive Maintenance“ bei der Wartung von Kernsystemen.

Für eine moderne, benutzerfreundliche Kundenkommunikation müssen schwerfällige formularbasierte Prozesse so weit wie möglich in interaktive Kundendialoge überführt werden. Denn Kommunikation funktioniert nur in beide Richtungen. KI spielt eine entscheidende Rolle dabei, die Kommunikation persönlicher und relevanter zu gestalten.

Nehmen wir zum Beispiel die Texterstellung. KI wird Unternehmen nicht nur dabei helfen, die Content-Kreation zu beschleunigen. Dank KI können riesige Datenmengen analysiert werden. Mit Hilfe der Insights aus diesen Analysen lassen sich dann die besten Themen eingrenzen und die von Kunden bevorzugten Kanäle erkennen. Zudem ist sichergestellt, dass mit dem neuen Content auch der richtige Ton (Sentiment) getroffen wird.

Wie kann KI darüber hinaus dazu beitragen, die Erreichbarkeit und Servicequalität in der Versicherungsbranche zu verbessern?

KI-gestützte virtuelle Assistenten oder Chatbots können in der Versicherungsbranche menschenähnliche Antworten für Kunden bereitstellen. Wenn die nötigen Optimierungen vorgenommen werden, können grundlegende Prozesse automatisiert werden, ohne dass die Servicequalität darunter leidet. KI-Tools sind rund um die Uhr verfügbar und spielen eine wichtige Rolle bei der Verkürzung der Antwortzeiten, was sich positiv auf die Kundenzufriedenheit auswirkt.

Das bedeutet konkret: Versicherungskunden können sich darauf verlassen, zu jeder Tageszeit eine zufriedenstellende Antwort auf die meisten ihrer Anliegen zu erhalten. Und Servicemitarbeiter haben mehr Zeit, um individuell auf komplexe Kundenanliegen einzugehen.

Wie sieht die ideale Kombination von KI-gestützten Tools wie Chatbots und Interaktionen mit Servicemitarbeitern aus?

Der persönliche Kontakt zu den Servicemitarbeitern bleibt entscheidend. KI-gestützte Chatbots oder virtuelle Assistenten dienen als erste Anlaufstelle, um Anfragen schnell, effizient und ohne Einschränkungen durch Servicezeiten zu bearbeiten. Wenn der Chatbot eine Kundenanfrage nicht selbst beantworten kann, fungiert er als erste Anlaufstelle und teilt dem Kunden mit, wann sich ein Servicemitarbeiter um die Anfrage kümmert. Bemerkenswert ist, dass obwohl noch kein menschlicher Kontakt stattgefunden hat, eine Verbindlichkeit hergestellt wird, wie wir sie sonst nur aus zwischenmenschlichen Interaktionen kennen.

Was sind weitere Vorteile des Einsatzes von KI?

Mit KI lässt sich so viel nie zuvor über Kunden erfahren und die Kundenbindung stärken. Bedürfnisse von Kunden können antizipiert und relevante Vorschläge abgeleitet werden, z. B. im Falle einer Über- oder Unterversicherung.

Die Personalisierung der Kommunikation hilft, Fehler oder Ungenauigkeiten zu vermeiden, die zu unnötigem „Hin und Her“ mit Kunden führen würden.

All dies ist möglich, weil KI Muster in großem Maßstab erkennt, für deren Entdeckung Menschen exponentiell länger brauchen würden. KI spielt eine entscheidende Rolle bei der Sentimentanalyse, um zu erkennen, welcher Content bei verschiedenen Kundengruppen gut ankommt und verstanden wird.

Wie kann die Versicherungsbranche sicherstellen, dass sie auf KI vorbereitet ist?

Um die Vorteile von KI-Technologien nutzen zu können, müssen Versicherungsunternehmen ihre IT-Infrastruktur auf den Prüfstand stellen. Gibt es beispielsweise Legacy-Systeme, die durch moderne Cloud-Anwendungen ersetzt werden müssen? Können die Kundenerwartungen an digitale Tools und Self-Service-Optionen erfüllt werden?

Gleichzeitig muss die Branche sicherstellen, dass sie beim Einsatz von KI die regulatorischen Vorgaben erfüllt. Versicherungsunternehmen sollten ein KI-Modell mit eigenen Daten trainieren, nicht nur um sicherzustellen, dass der Markenkern getroffen wird, sondern auch, um die Kontrolle darüber zu haben, was in das Training des Modells einfließt. Das ist wichtig, denn wenn eine Versicherung unpassende Materialien bereitstellt oder eine falsche Empfehlung ausspricht, kann dies letztlich zu einem Reputationsverlust führen und das Unternehmen anfällig für Klagen oder Geldbußen machen.

Wie kann die Kundenkommunikation mit KI konkret optimiert werden?

Zu Beginn sollten sich Versicherer Gedanken über das „Conversation Design“ machen. Das heißt: Welche Fragen sollte ein Chatbot beantworten können und welche nicht? Wie sollte der Chatbot kommunizieren, um den Markenkern eines Unternehmens widerzuspiegeln?

Künstliche Intelligenz macht Kundenkommunikation persönlicher und relevanter. Stellen Sie sich zum Beispiel vor, ein Kunde fragt „Alexa, was ist in meinem Tarif abgedeckt?“ und erhält sofort eine passende Antwort. Alles hängt von den verwendeten Daten ab. Wir haben jetzt die Möglichkeit, wertvolle Erkenntnisse zu erhalten. Immer mehr Unternehmen setzen auf cloudbasierte Lösungen, die es einfacher machen, Daten, Anwendungen und Kundendaten miteinander zu verknüpfen, um relevante, zeitnahe und effektive Kundenkonversationen zu führen.

Vergessen wir auch nicht, wie sich Low-Code-Technologie auf die Automatisierung von Prozessen auswirkt. Nehmen wir zum Beispiel Lösungen zur automatischen Umwandlung von Formularen. Diese arbeiten mit intelligenter Datenerfassung und verwandeln Formulare in interaktive Benutzererlebnisse.

Wie können KI-Tools technisch umgesetzt werden?

Sobald die Kernziele feststehen, geht es um konkrete Optimierungen – ein fortlaufender Prozess. Entscheidend ist die Fähigkeit von KI, die Benutzereingaben richtig zu verstehen. Das kann durch das Hinzufügen von Trainingsdaten und spezifischerer Sprachmuster erreicht werden sowie durch die Optimierung der NLU-Algorithmen (Natural Language Understanding) und LLMs (Large Language Models). Erweitert man dann noch den Wissensumfang des Bots durch bessere Datenbanken, steigt die Wahrscheinlichkeit einer nützlichen Antwort weiter. Die Verwendung von Kundenprofilen und Chatverläufen kann zusätzlich bei der Personalisierung helfen. Die Integration der KI-Technologie Maschinelles Lernen steigert die Leistung insgesamt und hilft bei der datengestützten Analyse von Verbesserungsmöglichkeiten, etwa bei Kundenabbrüchen.

Zu guter Letzt: Welche zukünftigen Einsatzmöglichkeiten gibt es für KI in der Versicherungsbranche?

KI-Technologie kann künftig dazu beitragen, Betrug oder Sicherheitsverstößen vorzubeugen. Durch die Analyse von Transaktionsdaten und Nutzerverhalten können Muster und Anomalien erkannt werden, die auf betrügerische Aktivitäten deuten. Dies hilft, Probleme schnell zu erkennen, was sowohl den Kunden als auch Unternehmen Zeit und Geld spart.