Wie KI Versicherungstelematik verbessert

Die Rolle der Künstlichen Intelligenz im modernen Risikomanagement

In dieser Folge des Insurance Telematics Podcast begrüßt Yasmin erneut Harald, den CEO und Gründer von Dolphin Technologies, um zu erkunden, wie Künstliche Intelligenz (KI) die Versicherungstelematik-Branche transformiert. Sie tauchen in praktische Anwendungen der KI ein: Automatisierung von Workflows, Verbesserung des Kundensupports und Risikominimierung durch intelligente Systeme.

Ebenen des KI-Einsatzes

Harald skizziert vier Ebenen der KI-Anwendung:

Grundlegender KI-Einsatz: Tools wie ChatGPT oder Claude für Schreib- oder Datenaufgaben.
Workflow-Automatisierung: Daten formatieren, zusammenfassen, übersetzen — deterministische und strukturierte Prozesse.
KI-Agenten: Tools, die eigenständig Aktionen in Systemen wie Kalendern und E-Mail auswählen.
Agentische Systeme: Mehrere Agenten, die innerhalb strukturierter Rahmen zusammenarbeiten.

Die Folge konzentriert sich auf Ebene zwei, in der KI strukturierte Workflows in der Versicherungstelematik automatisiert.

Praxisanwendungen von KI bei Dolphin Technologies

Wetterbasierte Risikowarnungen

Risikovermeidung: Warnungen, wenn sich ein Auto in einem Hochrisikogebiet befindet (z. B. Hagelstürme, diebstahlgefährdete Zonen).
Datenstrukturierung: Nutzt große Sprachmodelle, um unstrukturierte Wetterdaten in maschinenlesbares JSON umzuwandeln.
Lokalisierte Kommunikation: KI übersetzt Warnungen in die Sprache des Nutzers und bewahrt dabei den Ton der Versicherung.

KI-gestützter Kundensupport

Proaktive Problemlösung: Erkennt Probleme mit Hintergrund-Apps, die durch Benutzereinstellungen oder Geräteeinschränkungen verursacht werden.
Maßgeschneiderte Anleitungen: KI durchsucht Webressourcen und erstellt individuelle Anleitungen basierend auf dem Telefonmodell und der Sprache des Nutzers.
Ergebnisüberwachung: Prüft, ob das Problem behoben ist, indem kontrolliert wird, ob Fahrtdaten wieder erfasst werden.

Die Zukunft der KI in der Versicherungstelematik

Harald betont, dass KI repetitive Aufgaben übernehmen sollte, damit Menschen sich auf kreative und wirkungsvolle Arbeit konzentrieren können. Er sieht KI als wertvolles Werkzeug in:

Programmierung und Entwicklung
Data Science
User-Interface-Design
Qualitätssicherung

Abschließende Gedanken

KI verbessert Prozesse in der Versicherungstelematik bereits spürbar – von wetterbasierten Risikowarnungen bis hin zu intelligentem Kundensupport. Diese Technologie ist nicht nur ein futuristisches Konzept – sie wird aktiv eingesetzt, um sicherere, intelligentere und effizientere Versicherungslösungen zu schaffen.

In der nächsten Folge werden Yasmin und Harald tiefer auf Fahrerbewertung und Fahrverhalten eingehen und erklären, warum diese Kennzahlen für Versicherer entscheidend sind. Bleiben Sie dran!

Vollständiges Transkript der Folge

Yasmin
Hallo zusammen, willkommen zurück beim Insurance Telematics Podcast. In unserer letzten Folge haben wir mit Harald, dem CEO und Gründer von Dolphin Technologies, darüber gesprochen, was Versicherungstelematik eigentlich ist. Ich freue mich, dass er heute wieder bei uns ist, um ein wirklich spannendes Thema zu besprechen, das zuletzt überall in den Nachrichten war – KI. Wir sprechen speziell über die Rolle der KI in unserer Branche, der Versicherungstelematik.

Yasmin
Harald.

Harald
Hi, Yasmin. Wie geht’s dir?

Yasmin
Hi. Mir geht’s gut. Und dir?

Harald
Mir geht’s großartig. Ich liebe KI. Ich bin kein KI-Spezialist, aber ich weiß, wie wir KI nutzen und wie wir sie einsetzen, um ein großartiges Kundenerlebnis zu schaffen.

Yasmin
Ich freue mich darauf, mehr über deine Einblicke zu erfahren und darüber, wie wir KI nutzen und einsetzen, um ein großartiges Kundenerlebnis aufzubauen. Also, sag mir deine ersten Gedanken – was ist KI und welche Rolle spielt sie in der Versicherungstelematik?

Harald
Bevor ich antworte, lass mich über die unterschiedlichen Ebenen sprechen, die ich bei KI sehe.

Ebene eins ist die Basisebene, wie du und ich KI nutzen – wir gehen auf eine Website wie ChatGPT, Claude oder DeepSeek und interagieren mit einem großen Sprachmodell. Wir geben Aufgaben, lassen Texte schreiben, Daten prüfen und so weiter.
Ebene zwei, die wir viel nutzen, sind Automatisierungen – strukturierte Workflows, bei denen KI Daten ins richtige Format bringt, Zusammenfassungen hinzufügt, bei Übersetzungen hilft usw.
Ebene drei sind Agenten – Tools, die Zugriff auf andere Werkzeuge wie E-Mails, Kalender, Notion- oder Airtable-Datenbanken haben. Der Agent entscheidet, welche Werkzeuge er für eine Aufgabe verwendet.
Ebene vier wären agentische Systeme – mehrere Agenten, die in einem horizontalen oder vertikalen System zusammenarbeiten.
Heute sprechen wir viel über Ebene zwei: wie wir Automatisierungen mit KI in unsere Workflows integrieren.

Yasmin
Das klingt wirklich interessant. KI hilft uns, Prozesse zu automatisieren, wie du gerade klar erklärt hast. Und ich weiß, dass wir sie für Wetterwarnungen nutzen, oder?

Harald
Tun wir.

Yasmin
Also, wie nutzen wir sie bei Wetterwarnungen?

Harald
Zunächst wollen wir Risiken vermeiden. Wenn dein Auto zum Beispiel in einem Gebiet mit Hagelsturm- oder Diebstahlrisiko geparkt ist, möchten wir dich informieren. Wetter ist ein großer Risikofaktor.
Wir prüfen Datenbanken und nutzen APIs, um Daten zu schweren Wetterereignissen zu erhalten – Hagelstürme, Eis, Wind, Starkregen. Diese Daten sind unstrukturiert und unterscheiden sich je nach Anbieter.
Wir nutzen ein großes Sprachmodell, um diese Daten in ein maschinenlesbares JSON-Format zu bringen und speichern sie in unserer Datenbank.
Als Nächstes müssen wir den Nutzer informieren. Also senden wir eine Nachricht, etwa „Dein Auto steht in einem Hagelgefährdungsgebiet“ oder „Morgen könnten die Straßen vereist sein.“ Die Nachricht muss in der Sprache des Nutzers sein und den richtigen Ton treffen, je nach Stil der Versicherung – locker oder professionell.

Yasmin
Sehr strikt, professionell.

Harald
Absolut.

Yasmin
Wow, das klingt wirklich großartig. KI wird offensichtlich riesig…

Harald
Ich weiß nicht, das ist nicht meine Muttersprache.

Yasmin
Nein, ich scherze. Aber man sieht, wie sie jeden Tag größer wird. Ich finde es großartig, dass wir KI nutzen. Wenn ich zum Beispiel Kundin eines Versicherungsunternehmens bin und über eine App Unterstützung brauche – ist das mit KI optimiert oder braucht es weiterhin menschlichen Kontakt?

Harald
Worauf du dich beziehst, sind Bots oder Chatbots, die KI nutzen – und das schon lange. Wenn du mit dem Support sprichst, war es vielleicht ein Computer und keine Person.

Wir machen nie First-Level-Support, aber wir stehen vor anderen Herausforderungen. Um Mobilität zu erfassen, muss sich unsere App zum Beispiel aufwecken – auch wenn sie geschlossen ist. Dafür braucht sie Berechtigungen vom Betriebssystem.
Aber die Handyhersteller wollen den Akku schonen und schließen daher oft Hintergrund-Apps. Manchmal entziehen Nutzer unbewusst Berechtigungen.
Zum Beispiel kann das iPhone melden: „Diese App hat deinen Standort 20-mal genutzt – zulassen oder reduzieren?“ Viele wählen „nur bei Verwendung“, was unser Tracking stoppt.
Bei Android ist es noch komplexer, weil es viele Hersteller und Modelle gibt. Jedes Telefon hat andere Einstellungen.
Also schauen wir in unserer Datenbank nach einer Lösung. Wenn wir keine haben, lassen wir eine KI das Web durchsuchen.
Dann erzeugen wir eine strukturierte, Schritt-für-Schritt-Nachricht für den Nutzer – in seiner Sprache und spezifisch für sein Telefon.
Am Ende überwachen wir, ob Fahrten weiterhin aufgezeichnet werden, um zu bestätigen, dass der Rat gewirkt hat.
So vermeiden wir Supportfälle, bevor sie überhaupt entstehen.

Yasmin
Das gefällt mir. Ein Problem lösen, bevor es überhaupt zu einem Problem wird.

Harald
Ja, genau das tun wir.

Yasmin
Vielen Dank für deine aufschlussreiche Antwort. Es ist beeindruckend zu sehen, wie KI Zeit und Ressourcen spart und gleichzeitig Prozesse optimiert. Nur noch eine letzte Frage: Wie siehst du die Zukunft der KI in der Versicherungstelematik?

Harald
Skynet, sie werden übernehmen. Nein – im Ernst, ich konzentriere mich darauf, was KI für uns tun kann.

Wir nutzen sie in der Programmierung, in der Data Science, beim Schreiben, im UI-Design und in der Qualitätssicherung.
Mein Ziel ist, effizient und effektiv zu arbeiten. Alles Wiederholbare, das eine Maschine erledigen kann, sollte auch von einer Maschine erledigt werden.
Befreit die Köpfe der Menschen für spannende, erfüllende Aufgaben und lasst Maschinen den Rest übernehmen.

Yasmin
Wirklich eine großartige Antwort. Ich weiß, das klingt voreingenommen, weil ich hier mit dir filme, aber es ist wirklich eine tolle Antwort. Vielen Dank, dass du wieder dabei warst.

Harald
Danke.

Yasmin
Ich freue mich auf die nächsten Folgen. Willst du den Teaser geben oder soll ich?

Harald
Du.

Yasmin
In der nächsten Folge sprechen wir über Fahrer-Scoring und Fahrverhalten und warum diese Daten für Versicherungsunternehmen so wertvoll sind. Ich freue mich sehr darauf.

Harald
Ich auch.

Yasmin
Ja. Wir sehen uns sehr bald. Vielen Dank fürs Zuschauen und melden Sie sich gerne, wenn Sie Kommentare oder Themen haben, die wir behandeln sollen. Bis bald. Danke.

Harald
Danke. Tschüss.