UseCase_Daumen
Eine KI, die Gesundheitstipps formuliert

Wie wär’s mal wieder mit etwas Sport?

So lief es früher

Die Nähe zum Kunden ist für Versicherungsunternehmen einer der Schlüssel zum Erfolg. Unternehmen investieren große Teile ihres Kommunikationsbudgets in den Aufbau einer stabilen Kundenbeziehung. Versicherer verfolgen dabei unterschiedliche Strategien. So investierten private Krankenversicherungen in den letzten Jahren vermehrt in mobile Lösungen, die den Kunden durch Bonus-Programme zum Sport oder generell zu einer gesunden Lebensweise animieren sollen. Häufig bieten diese Programme Standardangebote beziehungsweise -empfehlungen für alle Versicherten an.

Dann kommt KI ins Spiel

KI-basierte Anwendungen individualisieren und optimieren diese Form des Anreizes für den Kunden. Das Verhalten des Versicherten wird dabei innerhalb der gesetzlichen Rahmenbedingungen dokumentiert und ausgewertet. Auf dieser Basis erstellt die KI-Lösung Vorschläge für den einzelnen Versicherten.

Darüber hinaus bieten KI-Lösungen einen weiteren Ansatz rund um das Thema „Gesundheitstipps“: Wetterextreme und Temperaturschwankungen belasten die Gesundheit von Menschen zusehends. Zusätzlich gibt es vermehrt regionale Risiken, beispielsweise lokale Wetterphänomene, Pollenflug oder tropische Insekten. Für Versicherungen sind diese Situationen Anlässe, ihren Kunden mit neuen Services zu helfen. Mithilfe von KI-Lösungen bieten sie auf Basis der vorhandenen, der neu gewonnenen und der künftigen Daten unverbindliche Handlungsempfehlungen für den einzelnen oder für alle Kunden an.

So ist es jetzt

Der Versicherer bietet seinen Kunden einen besseren Service an, da er das Angebot um Gesundheitstipps für seine Versicherten erweitert. Neben allgemeinen Ratschlägen, beispielsweise der Warnung vor Zecken in bestimmten Regionen, geben Unternehmen auch konkrete Tipps für Kunden. So können diese Schwächeanfällen, Wassermangel oder anderen verhaltensspezifischen Notfällen vorbeugen.

Für welche Unternehmen eignet sich der Ansatz?
Für Versicherungen
Für welche Entscheider ist der Ansatz interessant?
Für Verantwortliche aus Krankenversicherungen
Hintergründe für die technisch Interessierten:
Robotic Process Automation, Regel Engine und Machine Learning (hybrides Konzept)

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