Möglicher Einsatz von künstlicher Intelligenz im Underwriting Motorfahrzeuge

Hunziker, Roy

doi:10.21256/zhaw-29952

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Publication type:	Master thesis
Title:	Möglicher Einsatz von künstlicher Intelligenz im Underwriting Motorfahrzeuge
Authors:	Hunziker, Roy
Advisors / Reviewers:	Gebert, Thomas Kappeler, Franziska
DOI:	10.21256/zhaw-29952
Extent:	64
Issue Date:	2023
Series:	WB-Master
Publisher / Ed. Institution:	ZHAW Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften
Publisher / Ed. Institution:	Winterthur
Language:	German
Subject (DDC):	006: Special computer methods 332.38: Insurances
Abstract:	In Anbetracht der sich ständig verändernden und dynamischen Versicherungslandschaft steht die Motorfahrzeugversicherung vor bedeutenden Herausforderungen. Neben den traditionellen Underwriting-Praktiken, die auf menschlicher Expertise basieren, gewinnt die künstliche Intelligenz (KI) zunehmend an Bedeutung. KI-Technologien bieten die Möglichkeit, grosse Datenmengen in Echtzeit zu analysieren, Muster und Trends zu erkennen und somit eine fundierte Grundlage für Risikoentscheidungen zu schaffen. Die Analyse der KI-Einsatzmöglichkeiten im Underwriting Motorfahrzeuge zielte auf Handlungsempfehlungen für das Management ab. Dabei wurde verdeutlicht, dass die KI einen soliden Datensatz, Expertise in KI und Data Science sowie eine starke technische Infrastruktur erfordert. Transparenz und die Vermeidung von Bias sind essenziell für faire Ergebnisse. Die KI steigert die Effizienz, spart Zeit und ermöglicht, sich auf komplexere Aufgaben zu fokussieren. Insgesamt erhöht KI die Qualität, Effizienz und Genauigkeit von Risikoentscheidungen, was Wettbewerbsvorteile schafft. Im Underwriting Motorfahrzeuge kann die KI in folgenden Anwendungsfälle eingesetzt werden. Im Distributionsanfrage-Prozess schafft KI Entscheidungsgrundlagen und beschleunigt komplexe Fälle. Die Integration von Visual Intelligence erhöht die Präzision, vor allem bei Nischenprodukten wie Oldtimerversicherungen. Externe Datenquellen wie Satellitenbilder verbessern die Risikobewertung und ermöglichen risikogerechtere Angebote. Die Integration von KI erfordert eine Potenzialanalyse, gefolgt von einem fundierten Business Case zur Entscheidungsfindung und Budgetzuteilung. Pilotprojekte helfen, Herausforderungen frühzeitig zu erkennen. Die Integration über API-Schnittstellen ermöglicht Skalierbarkeit. Ein umfassendes Change-Management-Programm bereitet Mitarbeitende auf die Zusammenarbeit mit KI vor. Die enge Kooperation zwischen Mensch und Maschine ist der Schlüssel zur Maximierung der Effizienz und Qualität von Risikoentscheidungen im Motor-fahrzeug-Underwriting. Aufgrund der Aktualität und Potenzial des Themas stellt sich grundsätzlich nicht die Frage ob, sondern wann in dieses Thema KI investiert werden soll.
URI:	https://digitalcollection.zhaw.ch/handle/11475/29952
License (according to publishing contract):	CC BY 4.0: Attribution 4.0 International
Departement:	School of Management and Law
Appears in collections:	WB-Master

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Hunziker, R. (2023). Möglicher Einsatz von künstlicher Intelligenz im Underwriting Motorfahrzeuge [Master’s thesis, ZHAW Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften]. https://doi.org/10.21256/zhaw-29952

Hunziker, R. (2023) Möglicher Einsatz von künstlicher Intelligenz im Underwriting Motorfahrzeuge. Master’s thesis. ZHAW Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften. Available at: https://doi.org/10.21256/zhaw-29952.

R. Hunziker, “Möglicher Einsatz von künstlicher Intelligenz im Underwriting Motorfahrzeuge,” Master’s thesis, ZHAW Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften, Winterthur, 2023. doi: 10.21256/zhaw-29952.

HUNZIKER, Roy, 2023. Möglicher Einsatz von künstlicher Intelligenz im Underwriting Motorfahrzeuge. Master’s thesis. Winterthur: ZHAW Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften

Hunziker, Roy. 2023. “Möglicher Einsatz von künstlicher Intelligenz im Underwriting Motorfahrzeuge.” Master’s thesis, Winterthur: ZHAW Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften. https://doi.org/10.21256/zhaw-29952.

Hunziker, Roy. Möglicher Einsatz von künstlicher Intelligenz im Underwriting Motorfahrzeuge. ZHAW Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften, 2023, https://doi.org/10.21256/zhaw-29952.