Die größten Hebel von KI in der Wertschöpfungskette von Versicherungen liegen dort, wo KI nicht als Selbstzweck verstanden wird, sondern als strategisches Instrument zur Optimierung konkreter Prozesse – von der Schadenbearbeitung über Betrugserkennung und Risikoprüfung bis hin zu internen Wissens- und Code-Assistenten. Die Autoren dieses Buches stellen die Frage in den Mittelpunkt, wie in der Versicherungswirtschaft heute ganz konkret bessere Entscheidungen zu KI-Initiativen getroffen werden können. Sie entwickeln ein dreistufiges Handlungsmodell, das entlang der Wertschöpfungskette eines Versicherers ausgerichtet und anhand zweier zentraler Praxisbeispiele illustriert wird: einem internen Wissensassistenten und der Dunkelverarbeitung von Personenschäden.Das Buch richtet sich an Vorstände, Bereichsleiterinnen und Bereichsleiter, Product Owner, Projektleitende, Unternehmensberaterinnen und -berater sowie an Verantwortliche in IT, Data & Analytics und Transformation, die KI-Initiativen nicht nur technisch, sondern auch organisatorisch und kulturell verankern wollen. Gleichzeitig bietet es Studierenden und Lehrenden in der Versicherungsökonomie, Wirtschaftsinformatik und im Digital Management einen strukturierten Zugang zu einem Themenfeld, das in der Lehre häufig noch fragmentiert behandelt wird.

Die größten Hebel von KI in der Wertschöpfungskette von Versicherungen liegen dort, wo KI nicht als Selbstzweck verstanden wird, sondern als strategisches Instrument zur Optimierung konkreter Prozesse – von der Schadenbearbeitung über Betrugserkennung und Risikoprüfung bis hin zu internen Wissens- und Code-Assistenten. Die Autoren dieses Buches stellen die Frage in den Mittelpunkt, wie in der Versicherungswirtschaft heute ganz konkret bessere Entscheidungen zu KI-Initiativen getroffen werden können. Sie entwickeln ein dreistufiges Handlungsmodell, das entlang der Wertschöpfungskette eines Versicherers ausgerichtet und anhand zweier zentraler Praxisbeispiele illustriert wird: einem internen Wissensassistenten und der Dunkelverarbeitung von Personenschäden.Das Buch richtet sich an Vorstände, Bereichsleiterinnen und Bereichsleiter, Product Owner, Projektleitende, Unternehmensberaterinnen und -berater sowie an Verantwortliche in IT, Data & Analytics und Transformation, die KI-Initiativen nicht nur technisch, sondern auch organisatorisch und kulturell verankern wollen. Gleichzeitig bietet es Studierenden und Lehrenden in der Versicherungsökonomie, Wirtschaftsinformatik und im Digital Management einen strukturierten Zugang zu einem Themenfeld, das in der Lehre häufig noch fragmentiert behandelt wird.

Die größten Hebel von KI in der Wertschöpfungskette von Versicherungen liegen dort, wo KI nicht als Selbstzweck verstanden wird, sondern als strategisches Instrument zur Optimierung konkreter Prozesse – von der Schadenbearbeitung über Betrugserkennung und Risikoprüfung bis hin zu internen Wissens- und Code-Assistenten. Die Autoren dieses Buches stellen die Frage in den Mittelpunkt, wie in der Versicherungswirtschaft heute ganz konkret bessere Entscheidungen zu KI-Initiativen getroffen werden können. Sie entwickeln ein dreistufiges Handlungsmodell, das entlang der Wertschöpfungskette eines Versicherers ausgerichtet und anhand zweier zentraler Praxisbeispiele illustriert wird: einem internen Wissensassistenten und der Dunkelverarbeitung von Personenschäden.Das Buch richtet sich an Vorstände, Bereichsleiterinnen und Bereichsleiter, Product Owner, Projektleitende, Unternehmensberaterinnen und -berater sowie an Verantwortliche in IT, Data & Analytics und Transformation, die KI-Initiativen nicht nur technisch, sondern auch organisatorisch und kulturell verankern wollen. Gleichzeitig bietet es Studierenden und Lehrenden in der Versicherungsökonomie, Wirtschaftsinformatik und im Digital Management einen strukturierten Zugang zu einem Themenfeld, das in der Lehre häufig noch fragmentiert behandelt wird.