Wie KI einen praktischen Mehrwert bringt
Auch Versicherer setzen in ersten Pilotprojekten auf die Bilderkennung und nutzen sie zur Automatisierung der Prozesse bei der Schadenbearbeitung und -abwicklung. Ein einfaches Unterfangen ist das nicht, denn bei einem Kfz-Schaden etwa werden Abertausende Bilder von Unfällen benötigt, damit der Algorithmus trainiert werden kann. Ein Versicherer muss dazu eigene Bilddatenarchive auswerten oder auch externe Bilder mit hinzuziehen. Der aufwendige Prozess wird am Ende jedoch mit einer Schadensregulierung belohnt, die anstelle von Tagen und Wochen nur noch wenige Stunden in Anspruch nimmt.
Banken und Versicherungen
Von den smarten Bildanalyse-Algorithmen profitieren dabei nicht nur die Versicherungsunternehmen, indem sie den Personal- und Zeitaufwand für die Bearbeitung einfacher Kfz-Schadensfälle reduzieren und auf diese Weise Versicherungspolicen preisgünstiger anbieten können. Auch der Kunde profitiert: Er sendet mit dem Smartphone aufgenommen Fotos des Schadens an den Versicherer. Dort analysiert Künstliche Intelligenz auf Grundlage der Aufnahmen und in Abhängigkeit vom Fahrzeugtyp die zu erwartende Schadenssumme und empfiehlt Vertragswerkstätten, die sich in der Nähe des Unfallortes befinden. Sämtliche Informationen gehen innerhalb weniger Sekunden per Mail zurück an den versicherten Kunden. Eine weitere im Banken- und Versicherungswesen eingesetzte Lösung ist die mit Hilfe von KI optimierte Betrugsbekämpfung und Prävention. KI-Algorithmen kommen verdächtigen Mustern und versteckten Anomalien viel schneller auf die Spur als menschliche Berater. Auch bei der verbesserten Betrugsbekämpfung kommt es darauf an, den Schaden zu reduzieren, um den Kunden am Ende kompetitivere, preisgünstigere Angebote unterbreiten zu können.
In der vorausschauenden Wartung oder Predictive Maintenance werden Maschinen oder Anlagen über Sensoren gewartet. Bei Verladekränen, Baukränen, Windkrafträdern oder Hochspannungsleitungen setzt man mittlerweile Drohnen für eine vereinfachte Datenerfassung und proaktive Wartung ein: ein Lösungsansatz, der von CGI für einen Energieversorger in Skandinavien entwickelt wurde und seit einiger Zeit kosteneffizient eingesetzt wird. Die damit erzeugten Bilder oder auch Videos – kombiniert mit einem Machine-Learning-basierten Analyseprogramm – identifizieren Schwachstellen in Bauteilen, bevor ihr Totalausfall zu Stillstandszeiten führt und helfen Monteuren bei der Reparatur. Auch für ThyssenKrupp wurde eine Lösung zur vorausschauenden Wartung von Fahrstühlen entwickelt, die die Fehler- und Ausfallzeiten um ein Vielfaches reduziert. Vorausschauende Wartung generiert gleich eine ganze Reihe von Mehrwerten: Kunden erleiden keine Geschäftseinbußen durch ausfallende Maschinen, Techniker werden nur noch für den Austausch von Ersatzteilen vor Ort benötigt, die Kontrolle übernehmen Sensoren und Drohnen und schließlich werden Teile just-in-time ausgetauscht und nicht schon dann, wenn sie eigentlich noch mehrere Monate fehlerfrei funktionieren würden.
