Anfang 2019 trat ich Tractable bei, einem britischen Technologieunternehmen, das KI zur Analyse von Autoschäden einsetzt, um seine Expansionsbemühungen in Deutschland zu leiten. Tractable ist eines der größten und am weitesten entwickelten Versicherungsunternehmen im Vereinigten Königreich. Wir haben 30 Millionen Dollar von führenden US-VCs aufgebracht, um unsere Lösung weltweit zu skalieren und Versicherer auf der ganzen Welt nutzen unsere KI, um ihre Kfz-Schadenbearbeitung zu beschleunigen. Aber wie schneidet das deutsche Versicherungs-Ökosystem im Vergleich zur Einführung der KI ab? Hier ist, was ich bisher gelernt habe:
1. Deutsche Versicherer zögern KI zu vertrauen
Tractable verwendet Computervision – ein Prozess, bei dem eine Maschine versteht, was in einem Bild enthalten ist – um Autoschäden zu analysieren. Dies beschleunigt die schnelle Abwicklung von Schadensfällen, z.B. durch Unterstützung der Gutachter bei der Entscheidungsfindung (z.B. bei Totalschäden), was zu erheblichen Kosteneinsparungen führt. In Großbritannien hilft Tractable führenden Versicherern, mit KI Schätzungen von End-to-End-Schäden zu erstellen, oft ohne menschliche Korrektur.
In Deutschland gibt es allerdings ein Problem. Die meisten deutschen Versicherer haben bereits andere KI-Lösungen ausprobiert und waren über das, was sie gesehen haben, sehr enttäuscht – was bedeutet, dass es schwierig ist, sie von solchen Lösungen zu überzeugen. Im Wesentlichen glauben Deutsche erfahrungsgemäß nicht, dass diese Technik funktioniert – und das bedeutet, dass es schwierig sein kann, erste Gespräche mit ihnen zu führen.
Glücklicherweise haben wir Möglichkeiten dies zu umgehen. Zum einen ist unsere KI weltweit Marktführer – sie wurde an über 150 Millionen Bildern von Autoschäden geschult – und ist bereits bei 12 Versicherern in 9 Ländern der Welt im Einsatz. Das ist ein Vorteil, wenn es darum geht, Vorurteile zu überwinden und um zu zeigen, dass die Technik funktioniert. Wir waren sehr aktiv bei der Bereitstellung von Live-Demos, die zeigen, wie KI ein Foto eines Autoschadens zerlegen, analysieren und die nächsten Schritte vorschlagen kann. Live-Tests helfen die Macht der KI und ihre Möglichkeiten zu beweisen und zeigen Skeptikern, dass KI nicht etwas ist, das noch ein paar Jahre entfernt ist – sie ist hier und wir können Ihnen zeigen, dass sie jetzt funktioniert.
2. Großes, hilfreiches, versicherungstechnisches Ökosystem
Deutschland ist natürlich ein wichtiger Zielmarkt für Tractable. Deutsche Versicherungsunternehmen gehören zu den etabliertesten der Welt – und sie leben in einem extrem wettbewerbsintensiven Markt.
Das bedeutet, dass sich viele Möglichkeiten auf dem Tisch befinden, zumal wir glauben, dass wir den Versicherern bis zu mehr als einem Punkt helfen können, ihre Schaden-Kosten-Quoten einzusparen. Aber um eine Zusammenarbeit mit Ihnen in Betracht zu ziehen, müssen deutsche Versicherer auch wissen, dass Ihr Unternehmen seriös und langfristig angelegt ist – nicht zuletzt, weil sie zwischen vielen Start-ups aus der ganzen Welt unterscheiden müssen, die alle neue Lösungen vorschlagen, die vielleicht helfen oder auch nicht (oder sogar funktionieren).
Daher war es entscheidend, dass wir schnell eine Präsenz aufbauen und uns mit vielen der wichtigsten Akteure treffen. Glücklicherweise verfügt Deutschland über eine gut entwickelte Versicherungstechnik-Szene, zu der auch die Zentren in Köln und München gehören. Wir waren in der Lage, die Verbindungen von Gremien und Netzwerken wie Plug and Play, DIA und InsurTech Lab zu nutzen, um die notwendigen Einführungen und Bestätigungen zu erhalten.
Es ist hilfreich, dass wir bereits in anderen Ländern mit Tochtergesellschaften großer deutscher Versicherer zusammengearbeitet haben. Obwohl die Branche langsam sein kann, konnten wir viele Gespräche anregen, um Entscheidungsprozess zu beschleunigen.
3. Die richtige Passform zu finden ist wichtig, insbesondere in Deutschland.
Eine weitere Herausforderung besteht darin, dass nicht alle Märkte gleich sind und die Passform unseres Produktes in Deutschland anders ist als anderswo. Insbesondere gibt es auf dem deutschen Markt viele unabhängige Gutachter und Bewertungsfirmen. Das ist ungewöhnlich und macht die Skalierbarkeit für Versicherer schwierig. (Beispiel: In Österreich treten Versicherer aktiv an uns heran, weil sie sehen, wie sie unsere Technologie zur Bewertung von Vorschäden bei der Vergabe von neuen Policen für Gebrauchtwagen nutzen können). Ein Positivum, das wir in Deutschland entdeckt haben, ist jedoch, dass es einen gut akzeptierten Prozess des frühen Datenaustauschs gibt, um erste Tests durchzuführen – fast wie ein “leichter” Proof of Concept (PoC). Das bedeutet, dass wir schnell herausfinden können, an welcher Stelle unser Produkt bei deutschen Versicherern passen könnte. Darüber hinaus hilft uns auch, was mit anderen Kunden weltweit geschehen ist: Jeder Versicherer, der unsere Lösung ernsthaft erprobt hat, hat bisher einen Wert darin gefunden und ist Kunde geworden – also kann es für uns ein Gewinn sein, Zusagen für diese frühen Tests zu erhalten.
Wie geht es nun weiter, nachdem wir diese Erfahrungen gemacht haben?
Nun, wir führen jetzt spannende Diskussionen mit deutschen Versicherern, mit dem Ziel, genau den richtigen Anwendungsfall zu finden, damit wir im Jahr 2020 mit ihnen arbeiten können. Und sobald wir diese Vereinbarungen abgeschlossen haben, werden wir unsere Präsenz im Land weiter ausbauen, wie wir es auch in anderen Teilen der Welt getan haben. So haben wir zum Beispiel die Zahl der Mitarbeiter, die wir in Tokio vor Ort haben, von 0 Anfang 2019 auf heute 10 erhöht, um mit der Nachfrage Schritt zu halten.
Aber für mich besteht der vielleicht größte Gewinn darin, dass sich die Art und Weise, wie die deutschen Versicherer über das Thema Computervision denken und wie es ihnen helfen kann, ändern wird. Ich glaube, dass unsere Lösung der Katalysator für eine neue Art der Bearbeitung von Kfz-Schäden in Deutschland sein wird, so wie es in Frankreich, Polen, Großbritannien, Japan und auch anderswo allmählich der Fall ist. Ich freue mich darauf, dem Ökosystem dabei zu helfen, zu erkennen, dass KI nicht für die Zukunft ist – sie ist hier und bereit, heute etwas zu verändern