Branchen-Schulung
KI für Versicherungen
KI-Schulung für die Versicherungsbranche: Risikomodellierung, automatisierte Schadenbearbeitung, Betrugserkennung, Kundenkommunikation und Regulatorik (BaFin, DORA, EU AI Act).
Schulungsziel
Teilnehmende erfahren, wie KI die Kernprozesse in der Versicherungsbranche – Risikomodellierung, Schadenbearbeitung, Betrugserkennung und Kundenkommunikation – effizienter und präziser macht. Gleichzeitig werden regulatorische Anforderungen aus BaFin-Rundschreiben, DORA und EU AI Act praxisnah behandelt.
Agenda
- KI in der Versicherungsbranche – Status quo und strategische Relevanz
- KI-gestützte Risikomodelle: präzisere Tarifierung und Zeichnungsentscheidungen
- Automatisierte Schadenbearbeitung: Prozesse beschleunigen und Kosten senken
- Betrugserkennung: Anomalien in Schadenmeldungen frühzeitig erkennen
- Kundenkommunikation personalisieren: KI-Assistenten und automatisierte Beratung
- Regulatorik: BaFin-Anforderungen, EU AI Act und DORA für Versicherungsunternehmen
Was Sie mitnehmen
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Häufige Fragen
Wie automatisiert KI die Schadenbearbeitung in Versicherungen?
KI-Systeme verarbeiten eingehende Schadenmeldungen automatisch, extrahieren relevante Daten, prüfen Deckungsumfang und leiten einfache Fälle ohne manuelle Intervention direkt zur Zahlung weiter. Die Schulung zeigt, wie Versicherungsunternehmen solche Prozesse schrittweise einführen und Kosten messbar senken.
Welche regulatorischen Anforderungen (BaFin, DORA, EU AI Act) gelten für KI in Versicherungen?
KI-Systeme in Versicherungen unterliegen BaFin-Rundschreiben zu algorithmischen Entscheidungssystemen, DORA-Anforderungen zur operationalen Resilienz digitaler Systeme sowie dem EU AI Act, der Hochrisiko-KI-Systeme in der Versicherungsbranche streng reguliert. Teilnehmende verstehen nach der Schulung die konkreten Handlungsbedarfe für ihr Unternehmen.
Wie erkennt KI Betrug in Schadenmeldungen?
KI-Modelle analysieren Schadenmeldungen auf statistische Anomalien, ungewöhnliche Muster und Widersprüche zu historischen Daten und prüfen gegen externe Referenzdaten. Die Schulung behandelt wirksame KI-Methoden zur Betrugserkennung sowie deren Grenzen und rechtliche Rahmenbedingungen.
Wie verbessert KI die Tarifierung und Zeichnungsentscheidungen?
KI-gestützte Risikomodelle verarbeiten deutlich mehr Variablen als klassische Aktuarmodelle und ermöglichen präzisere, individuelle Tarifierung sowie schnellere Zeichnungsentscheidungen. Teilnehmende lernen, KI-Anwendungen für Risikomodellierung in ihrem Unternehmen zu bewerten und zu priorisieren.
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