KI-aangedrewe oplossings in die versekeringsbedryf met Bestuurde KI: Waarom die versekeringsbedryf sy grootste keerpunt in die gesig staar.

Die einde van "digitale verlamming": Hoe bestuurde KI die versekeringsbedryf red

Wat dekades lank as 'n stabiele sakemodel gebaseer op risiko-aggregasie en inkrementele innovasie gefunksioneer het, staar nou 'n perfekte storm van tegnologiese skuld, ontploffende koste en regulatoriese druk in die gesig. Die syfers spreek vanself: Terwyl versekeringsbedrog jaarliks ​​wêreldwyd sowat $122 miljard eis, word tot 90 persent van IT-beleggings deur tradisionele maatskappye paradoksaal genoeg uitsluitlik bestee aan die instandhouding van verouderde stelsels – 'n "digitale verlamming" wat innovasie demp.

Maar die prys van stagnasie is nie meer net 'n kwessie van verlore doeltreffendheid nie; dit word 'n eksistensiële bedreiging. In 'n era waar bedrogpatrone meer dinamies word en kliënte intydse ervarings verwag, is die blote bestuur van beleide nie meer genoeg nie. Die bedryf se antwoord lê in die strategiese implementering van bestuurde KI-oplossings. Hierdie tegnologieë is nie meer 'n opsionele foefie nie, maar eerder die deurslaggewende hefboom om die reuse "nalatenskapstrik" te oorkom, prosesse soos eishantering radikaal te versnel en risiko's meer akkuraat as ooit tevore te beoordeel.

Die volgende analise ondersoek die ekonomie van hierdie transformasie in detail. Van die historiese redes vir die IT-monoliete by bedryfsreuse soos Allianz tot die slaggate van die nuwe EU-KI-wet: Ons ondersoek hoe versekeraars die balanseertoertjie tussen streng regulering en noodsaaklike outomatisering bestuur. Leer waarom bestuurde KI meer as net sagteware is – dit is die infrastruktuur vir môre se mededingendheid – en watter strategieë die wenners en verloorders van die komende dekade sal bepaal.

Geskik vir:

• UNFRAME.KI: Bestuurde KI-oplossings vir versekering

Hoe versekeraars hul toekoms outomatiseer of dit slim vorm

Die versekeringsbedryf is op 'n kritieke keerpunt waar tegnologiese, ekonomiese en regulatoriese kragte saamvloei en fundamentele verandering afdwing. Die versekeringsbesigheidsmodel, wat oor dekades gebou is op handmatige prosesse, gedesentraliseerde datastrukture en inkrementele innovasies, kom onder toenemende druk. Die werklikheid is ondubbelsinnig: die versekeringssektor verloor tans jaarliks ​​ongeveer $122 miljard aan eiendoms- en ongevallebedrog, met Duitsland alleen wat verliese van meer as €6 miljard per jaar in die gesig staar. Terselfdertyd word 70 persent van versekeringsmaatskappye se IT-begrotings bestee aan die instandhouding van verouderde stelsels wat toenemend onder hul eie kompleksiteit ineenstort. Twee derdes van versekeringsverskaffers wêreldwyd het tot dusver misluk om kunsmatige intelligensie verder as loodsprojekte te skaal en dit in hul daaglikse bedrywighede te integreer.

Hierdie situasie beskryf nie bloot 'n doeltreffendheidsgaping nie, maar 'n oorlewingsprobleem. Bestuurde KI-oplossings vir die versekeringsbedryf is dus nie 'n tegnologiese foefie of 'n opsionele modernisering nie, maar 'n strategiese noodsaaklikheid wat die mededingendheid, winsgewendheid en uiteindelik die langtermyn-marklewensvatbaarheid van versekeringsmaatskappye bepaal. Hierdie verslag ontleed die ekonomiese dryfvere, institusionele spelers en markmeganismes agter hierdie transformasieproses. Dit beklemtoon hoe bestuurde KI-stelsels, as geïntegreerde oplossingsplatforms, versekeraars in staat stel om ouer stelsels te oorkom, bedrog intyds op te spoor en te voorkom, eisprosesse te versnel en gepersonaliseerde kliëntervarings te skaal.

Geskik vir:

• Unframe KI transformeer KI-integrasie vir ondernemings in rekordtyd: Oplossings op maat binne ure of dae

Van elektromeganiese dataverwerking tot digitale verlamming

Om die huidige situasie in die versekeringsbedryf te verstaan, is dit nodig om na die tegnologiese ontwikkeling daarvan te kyk. Allianz was byvoorbeeld die eerste versekeringsmaatskappy in Europa wat die IBM 650-hoofraamrekenaar in 1956 bekendgestel het. Dit was 'n deurbraak wat dataverwerking gerevolusioneer het en versekeraars in staat gestel het om miljoene polisse doeltreffend te bestuur. In die daaropvolgende dekades is hierdie stelsels voortdurend uitgebrei en aangepas om aan nuwe vereistes te voldoen. Elke nuwe funksie was nie geïntegreer nie, maar eerder gelaagd: versekeringsadministrasie, eisverwerking, fakturering en kliëntebestuur het na vore gekom as stelsels wat gedeeltelik geïsoleerd en gedeeltelik verweef was.

Dit was histories verstaanbaar en ekonomies gesond. Tot die einde van die 20ste eeu was sulke monolitiese stelsels die standaardbesigheidsmodel, nie net in versekering nie, maar in feitlik alle groot finansiële instellings. Destyds het hulle skaalbaarheid en winsgewendheid moontlik gemaak. Hierdie stelsels was egter nie hoofsaaklik ontwerp vir buigsaamheid, vinnige iterasies of eksterne integrasie nie. Hulle was geoptimaliseer vir stabiele, voorspelbare prosesse.

Die millenniumwisseling en die daaropvolgende twee dekades het toe die nadele van hierdie besluite onthul. Namate finansiële dienste wêreldwyd onder druk gekom het as gevolg van samesmeltings, nuwe regulasies en die opkoms van InsurTechs, het versekeraars toenemend afhanklik geword van stelsels wat hulle self nie meer ten volle verstaan ​​het nie. In sommige gevalle is die tegniese afhanklikhede nou so kompleks dat niemand in 'n versekeringsmaatskappy 'n volledige oorsig van sy eie sagteware-argitektuur het nie. Sommige veranderinge wat triviaal lyk, soos die byvoeging van 'n tweede e-posadres tot die stelsel, bring koste in die ses-syfer-euro-reeks mee omdat dit aanpassings op honderde plekke binne die stelsel vereis.

Beleggings in IT illustreer die omvang van die probleem. Duitse versekeraars alleen het hul IT-beleggings tot 'n rekord van €6,2 miljard in 2024 verhoog, hoofsaaklik om bestaande probleme aan te spreek eerder as om in toekomstige innovasie te belê. 'n Groot gedeelte van hierdie fondse, geraam op 70 tot 90 persent, word bloot bestee aan die instandhouding van ouer stelsels. Dit verteenwoordig 'n klassieke voorbeeld van ekonomiese ondoeltreffendheid: maatskappye betaal steeds toenemende bedrae om dieselfde vlak van funksionaliteit te handhaaf terwyl hul mededingendheid afneem. Tegniese skuld groei eksponensieel, terwyl beleggings in innovasie en groei gesmoor word.

Analise van die sleutelfaktore: Sistemiese ondoeltreffendhede en die aansporingsstrukture van die transformasie

Die versekeringsbesigheid is gebaseer op asimmetriese inligting, risiko-aggregasie en premielogika. Versekeraars versamel data oor risiko's, assesseer hierdie risiko's en bereken premies gebaseer op hierdie assessering. Vir hierdie assessering kombineer hulle historiese data, eksterne inligting en gevestigde berekeningsmodelle. Tradisioneel was dit handmatige of semi-outomatiese prosesse. 'n Versekeraar het jare se ondervinding nodig gehad om hierdie assesserings konsekwent uit te voer. Eisehantering was soortgelyk: 'n Eise-assessor moes dokumente lees, feite met die polis vergelyk, potensiële aanwysers van bedrog identifiseer en dan 'n besluit neem.

In hierdie konteks tree bestuurde KI-oplossings op soos 'n katalitiese transformator. Hulle maak dit moontlik om hierdie kognitiewe take nie net vinniger nie, maar ook meer presies en op 'n meer skaalbare manier te hanteer. Maar die ekonomiese hefboom gaan veel dieper:

Eerstens is bedrogvoorkoming van die allergrootste belang. Wêreldwyd gekwantifiseerde verliese as gevolg van versekeringsbedrog in eiendoms- en ongevalleversekering (P&C) beloop ongeveer $122 miljard per jaar. In Duitsland is die skatting meer as €6 miljard per jaar, en hierdie syfer styg voortdurend. Konvensionele bedrogopsporing maak staat op reëlstelle: Verdagte patrone word deur kundiges gedefinieer en dan in stelsels vasgelê. Die probleem is dat bedrieërs by bekende patrone aanpas, nuwe tegnieke ontwikkel en meer kreatief word. Masjienleer-gebaseerde bedrogopsporing werk anders: Dit herken anomale patrone wat nog nooit tevore deur mense beskryf is nie. McKinsey-ontledings toon dat die nuutste bedrogopsporing die opsporingskoers met 15 tot 20 persent verhoog, terwyl dit terselfdertyd vals positiewe met 20 tot 50 persent verminder. Dit het onmiddellike ekonomiese gevolge: Minder bedrog beteken minder eisuitbetalings. Minder vals positiewe beteken minder onnodige ondersoeke en vinniger verifikasie vir eerlike polishouers.

Tweedens was daar 'n massiewe toename in doeltreffendheid in eisverwerking. 'n Groot Nederlandse versekeraar wat KI-gebaseerde eisverwerking geïmplementeer het, het outomatisering van 91 persent van alle kwalifiserende motoreise behaal. Die gemiddelde verwerkingstyd per eis het met 46 persent afgeneem, en kliëntetevredenheid (gemeet as die Net Promoter Score) het met 9 punte toegeneem. 'n Nordiese versekeraar wat dokumentintelligensie-oplossings bekendgestel het, het korrekte data-onttrekking en interpretasie vir 70 persent van inkomende dokumente intyds behaal, in plaas van handmatig en met vertragings. Dit was nie net tegnies beduidend nie, maar ook ekonomies transformerend: Eise-aanpassers kon hulself bevry van roetinetake en eerder fokus op komplekse, hoëwaarde-sake waar menslike kundigheid werklik waarde toevoeg.

Derdens, dinamiese risikobepaling deur KI maak 'n radikale verbetering in prysbepalingsakkuraatheid moontlik. Terwyl tradisionele onderskrywing gebaseer was op 'n paar veranderlikes (ouderdom, bestuursgeskiedenis, poskode), kan KI-modelle honderde of duisende datapunte intyds analiseer en kombineer. Dit maak voorsiening vir meer akkurate premies wat werklike risiko weerspieël, eerder as gemiddelde premies wat 'n groot gedeelte van die kliëntebasis subsidieer. 'n Allianz-gevallestudie demonstreer hoe die KI-stelsel BRIAN (Underwriter Guidance Tool) data-integrasie en semantiese analise gebruik om risikogebaseerde aanbevelings te lewer wat onderskrywers vinniger en meer effektief inlig.

Vierdens, KI-gedrewe personalisering verbeter kliënteverkryging en -behoud massief. Generatiewe KI en groottaalmodelle maak dit moontlik om met versekeringskliënte in natuurlike taal te kommunikeer, outomatiese selfdiensoplossings aan te bied en geïndividualiseerde produkaanbevelings te verskaf. 'n Kliëntadviseur wat tipies 100 navrae per werksdag hanteer, kan hierdie kapasiteit met KI-assistente verdubbel of verdriedubbel, terwyl dit terselfdertyd die gehalte van die advies verhoog.

Hierdie hefbome werk egter slegs onder spesifieke institusionele toestande. Die meeste versekeraars kon nie hierdie effekte verwesenlik nie, omdat hul ouer stelsels nie buigsaam genoeg is om vinnige integrasies te ondersteun nie. 'n KI-projek by 'n tradisionele versekeraar kan jare duur, want elke nuwe koppelvlak skep honderde bestaande afhanklikhede. Dit is die hoofrede waarom twee derdes van versekeraars wêreldwyd KI nog nie verder as loodsprojekte opgeskaal het nie.

Die huidige situasie: Datagedrewe voorraad en uitdagings

Die wêreldwye KI-mark vir versekering groei teen 'n uitsonderlike tempo. In 2024 is die KI-mark in versekering op ongeveer $6,44 miljard tot $11,33 miljard gewaardeer, afhangende van die bron. Voorspellings vir die komende dekade is dramaties: die mark sal na verwagting teen 2031-2035 tot tussen $45,74 miljard en $246 miljard groei, met 'n gemiddelde jaarlikse groeikoers van tussen 32 en 33 persent.

Hierdie syfers is nie wiskundige abstraksies nie, maar eerder uitdrukkings van werklike ekonomiese transformasies. Versekeraars wêreldwyd belê massiewe bedrae in KI-tegnologie, talentverkryging en transformasieprojekte. Die grootste versekeraars, soos Allianz, Munich Re en Zurich, het beleggingseenhede, laboratoriums en navorsingsvennootskappe gevestig. Zurich het die opening van 'n nuwe KI-laboratorium in 2025 aangekondig in samewerking met die Universiteit van St. Gallen en ETH Zurich om die versekeringsbesigheidsmodel self te transformeer. Allianz bou 'n ondernemingswye dataplatform om data uit alle bronne te integreer en sodoende KI-toepassings moontlik te maak.

Maar hierdie beleggings is nie onbeperk nie. Hulpbronne is tipies vasgebind in ouer stelsels. Duitse versekeraars bestee jaarliks ​​ongeveer €5,9 tot €6,2 miljard aan IT, maar 70 tot 90 persent daarvan gaan na die instandhouding van bestaande infrastruktuur. Dit beteken dat slegs 10 tot 30 persent van hierdie bedrag beskikbaar is vir ware innovasie en toekomstige beleggings. Klein en mediumgrootte versekeraars het selfs minder hulpbronne. Daarom is die vinnige, geïntegreerde lewering van KI-oplossings van 'n enkele bron 'n enorme voordeel.

Die dringendste uitdagings is soos volg. Eerstens, die tegniese kompleksiteit van integrasie: Elke versekeringsmaatskappy het 'n unieke landskap van nalatenskapstelsels, elk met sy eie API's, datastrukture en besigheidslogika. 'n Ware oplossingsverskaffer moet nie net KI-algoritmes bied nie, maar ook 'n konfigureerbare verbindingsraamwerk wat by hierdie diversiteit aanpas. Tweedens, die regulatoriese kompleksiteit: Met die EU KI-wet, wat in Augustus 2024 in werking getree het en vanaf Mei 2026 ten volle van toepassing sal wees, is hoërisiko-KI-stelsels, veral dié vir risikobepaling en prysbepaling, onderhewig aan streng vereistes rakende bestuur, dokumentasie, deursigtigheid en vooroordeelminimalisering. Derdens, die kwessie van databeskerming en vertroue: Sensitiewe kliëntdata, gesondheidsinligting en finansiële besonderhede moet met die hoogste vlak van sekuriteit hanteer word. Versekeraars kan nie hierdie data bloot aan eksterne wolkverskaffers uitkontrakteer sonder om regulatoriese risiko's aan te gaan nie. Hulle benodig oplossings wat op die perseel of in beheerde omgewings loop en ouditroetes en volle deursigtigheid bied.

Bestuurde KI-platform - Beeld: Xpert.Digital

Hier sal jy leer hoe jou maatskappy pasgemaakte KI-oplossings vinnig, veilig en sonder hoë toetreehindernisse kan implementeer.

’n Bestuurde KI-platform is jou allesomvattende, sorgvrye pakket vir kunsmatige intelligensie. In plaas daarvan om met komplekse tegnologie, duur infrastruktuur en lang ontwikkelingsprosesse te sukkel, ontvang jy ’n kant-en-klare oplossing wat op jou behoeftes afgestem is van ’n gespesialiseerde vennoot – dikwels binne ’n paar dae.

Die belangrikste voordele in 'n oogopslag:

⚡ Vinnige implementering: Van idee tot operasionele toepassing in dae, nie maande nie. Ons lewer praktiese oplossings wat onmiddellike waarde skep.

🔒 Maksimum datasekuriteit: Jou sensitiewe data bly by jou. Ons waarborg veilige en voldoenende verwerking sonder om data met derde partye te deel.

💸 Geen finansiële risiko: Jy betaal slegs vir resultate. Hoë voorafbeleggings in hardeware, sagteware of personeel word heeltemal uitgeskakel.

🎯 Fokus op jou kernbesigheid: Konsentreer op wat jy die beste doen. Ons hanteer die hele tegniese implementering, bedryf en instandhouding van jou KI-oplossing.

📈 Toekomsbestand en skaalbaar: Jou KI groei saam met jou. Ons verseker voortdurende optimalisering en skaalbaarheid, en pas die modelle buigsaam aan by nuwe vereistes.

Meer daaroor hier:

• Bestuurde KI-platform

Gevallestudies uit die praktyk: Vergelykende analise van verskillende transformasiestrategieë

Om die praktiese implikasies van hierdie analise te illustreer, is gevallestudies met verskillende benaderings nuttig.

Die Nordiese versekeringsmaatskappy, wat KI-gebaseerde dokumentintelligensie geïmplementeer het, illustreer die pad van sy gefaseerde, prosesspesifieke ontplooiing. Die maatskappy het dekades se ondervinding met papier- en digitale dokumente in eisverwerking gehad. Die handmatige proses was hoogs kompleks: 'n Eis sou inkom, eksterne dokumentasie sou gefotografeer of geskandeer word, werknemers sou dit handmatig lees en die data na verskeie stelsels kopieer. Foutsyfers was beduidend. Met EY Fabric Document Intelligence is hierdie werkvloei getransformeer. Sewentig persent van dokumente word nou korrek intyds geïnterpreteer, en data word outomaties onttrek en na die agterkantstelsels oorgedra. Hierdie oplossing was nie 'n heeltemal nuwe ontwikkeling nie, maar eerder 'n geïntegreerde komponent wat bo-op bestaande eisbestuurstelsels gebou is. Die resultaat: Aansienlik vinniger eisverwerking, verminderde foute en werknemers wat op meer analitiese, kliëntgerigte take kon fokus.

'n Groot Nederlandse versekeringsmaatskappy demonstreer 'n selfs meer radikale benadering: die volledige outomatisering van tradisionele eisbesluite. Hierdie maatskappy het 'n baie duidelike hipotese gehad: ongeveer 91 persent van alle motor-eise volg gestandaardiseerde besluitnemingslogika en kan ten volle outomaties wees as 'n stelsel hierdie logika leer. Die versekeringsmaatskappy het 'n KI-agent opgelei wat die besluitnemingspatrone van ervare eisaanpassers gemodelleer het. Die agent is ontwerp om eise te klassifiseer, eisvoorwaardes te hersien en outomaties eenvoudige sake goed te keur. Hierdie implementering was tegnies uitdagend omdat dit die koppeling van dosyne ouer stelsels vereis het. Maar die sake-argument was so oortuigend dat die belegging geregverdig was. Na volledige implementering het die gemiddelde eisverwerkingstyd met 46 persent afgeneem, 91 persent van alle kwalifiserende motor-eise was outomaties, en kliëntetevredenheid het met 9 NPS-punte toegeneem. Dit was egter nie 'n volledige outomatisering van menslike arbeid nie, maar eerder 'n slim arbeidsverdeling: die agent het die roetinetake hanteer, terwyl mense die kompleksiteite oorgeneem het.

Allianz, as 'n globale speler, volg 'n maatskappywye data-integrasie- en KI-strategiebenadering. Die maatskappy het erken dat KI-projekte slegs volhoubaar suksesvol is as die datakwaliteit hoog is en die data organisasiewyd toeganklik is. Daarom belê Allianz swaar in sy Allianz Data Platform, data-bestuur en Hoof Databeampte-posisies binne sy individuele bedryfseenhede. Dit is 'n langtermyn-transformasiepad, maar dit spreek die kernprobleem aan: Goeie KI benodig goeie data, en goeie data benodig organisatoriese struktuur en kultuur.

In teenstelling hiermee volg Zürich 'n navorsings- en innovasiebenadering deur sy nuwe KI-laboratorium. Zürich het erken dat die blote toepassing van bestaande KI-tegnologieë onvoldoende is om ware sakemodeltransformasie te bewerkstellig. Die maatskappy het met toonaangewende universiteite saamgewerk om nuwe KI-tegnologieë en -metodes te ontwikkel. Die laboratorium fokus op agentgebaseerde KI-stelsels wat meer outonoom werk en komplekse besluite kan neem. Dit is 'n spel vir die toekoms, nie oor die verwesenliking van doeltreffendheidswinste vandag nie.

Die vergelyking onthul verskeie sleutelinsigte. Eerstens is daar geen enkele silwer koeël-benadering nie. Prosespesifieke KI-oplossings (soos Dokumentintelligensie), volledige prosesoutomatisering (soos die Nederlandse versekeraar), ondernemingswye datastrategieë (Allianz) en fundamentele navorsing (Zürich) is almal geldig en spreek verskillende ekonomiese uitdagings aan. Tweedens, implementeringspoed is 'n kritieke mededingende faktor. 'n Stelsel wat binne maande, nie jare nie, geïmplementeer kan word, bied ekonomiese voordele. Derdens, integrasie met bestaande stelsels is van kardinale belang. Versekeraars wat KI as 'n geïsoleerde projek nastreef, het beperkte sukses. Diegene wat KI in hul bestaande tegnologielandskap integreer, skaal meer effektief.

Geskik vir:

• Bestuurde KI-ondernemingsoplossings met 'n bloudrukbenadering: Die paradigmaskuif in industriële KI-integrasie

Toekomstige ontwikkelingspaaie en potensiële ontwrigtings

Gebaseer op die ontleding wat tot dusver gedoen is, kan verskeie waarskynlike ontwikkelingspaaie uiteengesit word.

Die mees waarskynlike scenario is 'n progressiewe fragmentering van die versekeringsbedryf. Groot spelers met hulpbronne, soos Allianz, Munich Re en Zurich, sal KI en data-integrasie suksesvol opskaal en sodoende hul mededingende voordele konsolideer. Hulle sal ook innoverend bly onder regulatoriese toesig omdat hulle die hulpbronne vir voldoening het. Mediumgrootte en kleiner versekeraars sal 'n dilemma in die gesig staar: óf hulle belê swaar in KI en modernisering (wat hul winsgewendheid op kort termyn sal verminder), óf hulle val tegnologies agter en verloor markaandeel. Baie sal kies vir uitkontraktering of strategiese vennootskappe met KI-platforms (soos bestuurde KI-oplossingsverskaffers). Dit kan lei tot konsolidasie, met die grootste versekeraars wat die beste KI-talent lok, terwyl kleiner versekeraars hulle tot verspreiders wend of nisstrategieë nastreef.

'n Tweede waarskynlike scenario is die opkoms van nuwe versekeringsmodelle wat fundamenteel op KI en data-analise gebou is. Nuwe InsurTechs, of tegnologiemaatskappye wat die versekeringsektor betree (soos Google in versekering), het minder tegniese skuld en kan KI van nuuts af in hul argitektuur integreer. Hulle kan vinnig nis-vertikale markte oorheers. Dit plaas druk op gevestigde versekeraars om nie net hul bestaande prosesse te optimaliseer nie, maar ook hul besigheidsmodelle te heroorweeg. Zurich het dit erken en belê in navorsing oor nuwe besigheidsmodelle.

'n Derde scenario is die progressiewe regulering en formalisering van KI-standaarde. Die huidige EU-KI-wet is maar net die begin. Verdere regulasies sal na verwagting volg, hetsy rakende verduidelikbaarheid, vooroordeelminimalisering of die kredietwaardigheid van KI-stelsels. Dit kan lei tot 'n situasie waar slegs gespesialiseerde, hoogs gereguleerde KI-oplossingsverskaffers met egte sekuriteits- en voldoeningsertifikate suksesvol sal wees. Generiese KI-gereedskap van tegnologiereuse kan onvoldoende word vir gereguleerde bedrywe soos versekering.

'n Vierde scenario, minder waarskynlik maar nie onmoontlik nie, is 'n terugslag teen KI-outomatisering in versekering, gedryf deur openbare debat oor werkverliese of diskriminasie. Dit kan lei tot politieke druk om KI in sekere kontekste te beperk of te verbied. Dit is egter onwaarskynlik, aangesien die ekonomiese voordele te groot is.

Potensiële ontwrigtings wat hierdie paaie kan omverwerp:

1. Massiewe data-oortreding by 'n groot versekeringsmaatskappy beskadig vertroue in KI-stelsels fundamenteel
2. Het die diskriminerende effekte van KI-stelsels in hoërisiko-gevalle gedemonstreer (soos 'n geval soos die Amazon-aanstellingsskandaal, maar in versekering), wat 'n regulatoriese terugslag veroorsaak het.
3. Deurbraak in agentgebaseerde KI of outonome KI-besluitnemingstelsels wat versekeringsmodelle verder sal transformeer
4. Gekombineerde effekte van klimaatsverandering en verbeterde risikobepaling deur KI, wat lei tot massiewe markvervormings (byvoorbeeld wanneer KI erken dat sekere streke baie meer riskant is as wat voorheen aanvaar is)

Strategiese implikasies: Die behoefte aan 'n gekoördineerde transformasie

Empiriese analise skets 'n duidelike prentjie: Bestuurde KI-oplossings is nie opsioneel vir versekeraars nie, maar noodsaaklik. Huidige ondoeltreffendhede is so drasties, mededingende kragte so sterk, en regulatoriese vereistes so duidelik dat onaktiwiteit gelykstaande is aan die gee van 'n mededingende voordeel aan mededingers.

Vir beleidmakers beteken dit dat die regulatoriese raamwerk (EU KI-wet, AVG, nasionale versekeringswette) versterk moet word, maar ook gekombineer moet word met praktiese ondersteuning vir kleiner versekeraars. Sonder ondersteuning kan 'n tweeledige versekeringsbedryf ontstaan, waarin groot versekeraars innoverend bly en kleiner versekeraars dwing om óf die mark te verkry óf te verlaat.

Vir versekeringsbestuurders is die strategiese implikasies duidelik. Die loods van individuele KI-projekte is nie genoeg nie. Versekeraars moet:

1. Ontwikkel 'n maatskappywye datastrategie wat data as 'n kritieke bate beskou.
2. Ontmantel of moderniseer ouer stelsels geleidelik, moenie eindeloos kolle installeer nie.
3. KI moet nie as 'n geïsoleerde projek beskou word nie, maar as 'n integrale komponent van die operasionele argitektuur.
4. Integreer bestuur en nakoming van die begin af in projekimplementering, nie as 'n nagedagte nie.
5. Strategiese besluite neem oor Maak vs. Koop vs. Vennoot: Wanneer maak dit sin om jou eie KI-oplossings te ontwikkel, en wanneer is 'n Bestuurde KI-oplossingsverskaffer die regte keuse?

Vir beleggers en belanghebbendes is die fundamentele insig dat versekeraars wat hierdie transformasie suksesvol navigeer, mededingende voordele, hoër winsgewendheid (deur bedrogvermindering, koste-effektiwiteit en verbeterde prysakkuraatheid) en sterker kliënteverhoudings kan verwag. Versekeraars wat dit nie doen nie, sal relevansie verloor in 'n toenemend mededingende en regulatoriese landskap.

Die sentrale tesis van hierdie analise is dus nie dat KI 'n tegnologiese opsie is nie, maar dat KI 'n strategiese noodsaaklikheid is wat die lewensvatbaarheid van versekeringsmaatskappye in die komende dekade sal bepaal. Bestuurde KI-oplossings, behoorlik gekonfigureer en geanker in bestuur, is die ekonomiese instrument om hierdie noodsaaklikheid in werklikheid te omskep.

Konrad Wolfenstein

Ek sal graag as jou persoonlike adviseur dien.

kontak onder Wolfenstein ∂ Xpert.digital

Bel my net onder +49 89 674 804 (München)

LinkedIn
 

Ons globale bedryfs- en sakekundigheid in sake-ontwikkeling, verkope en bemarking - Beeld: Xpert.Digital

Bedryfsfokus: B2B, digitalisering (van KI tot XR), meganiese ingenieurswese, logistiek, hernubare energie en nywerheid

Meer daaroor hier:

• Xpert Besigheidsentrum

'n Onderwerpsentrum met insigte en kundigheid:

• Kennisplatform oor die globale en streeksekonomie, innovasie en bedryfspesifieke tendense
• Versameling van ontledings, impulse en agtergrondinligting uit ons fokusareas
• 'n Plek vir kundigheid en inligting oor huidige ontwikkelinge in besigheid en tegnologie
• Onderwerpsentrum vir maatskappye wat wil leer oor markte, digitalisering en bedryfsinnovasies