#35 - „Satelliten, Hagel und Algorithmen – wie KI die Spezialversicherung neu vermisst“

00:00:06:

00:00:20: Herzlich Willkommen zu einer neuen Folge von Debug the Future.

00:00:23: Schön, dass ihr alle wieder dabei seid!

00:00:25: Heute haben wir mal ein bisschen neues Thema, worauf ich mich sehr freue und wir haben es auch schon lange geplant, musste einmal verschoben werden.

00:00:32: umso schöner ist das jetzt heute stattfindet.

00:00:35: Wir sprechen nämlich heute über KI Klimawandel und Innovation in der Spezialversicherung Und vor allem darüber, wie datengetriebene Modelle moderne Technologien und neue Form von KI eine Branche verändern.

00:00:47: die für Wirtschaft und Gesellschaft immer relevanter wird.

00:00:49: Ich glaube, das merken wir alle.

00:00:51: von daher bin ich wirklich sehr gespannt auf heute und freue mich auf die Impulse!

00:00:55: Wir haben nämlich heute Sandra Keitenbacher zu Gast Head of Strategy & Innovation bei der Österreichischen Hagelversicherung.

00:01:02: mit ihr wollen wir jetzt heute darüber sprechen.

00:01:03: Ich habe das eben schon eingedeutet wie Strategie klimarisigen Technologie KI in einem wirklich hoch spezialisierten Versicherungsumfeld zusammenkommen.

00:01:12: Und Sandra, ich freue mich total dass du da bist und auf den Austausch.

00:01:15: Ja, hallo Frauke!

00:01:16: Hallo Matthias.

00:01:17: Freut mich wirklich sehr heute hier zu sein.

00:01:18: Danke für die Einladung.

00:01:20: Ich leite den Bereich Strategie und Innovationen jetzt schon einige Jahre bei der Hakelversicherung und freut mich hier heute dabei zu sein.

00:01:26: Heute ist auch Mathias Schlemmer Partnerkollege von mir mein Co-host.

00:01:29: Matthias schön dass du heute dabei bist.

00:01:31: ich freue mich auch sehr.

00:01:33: Dann machen wir es wie immer, bevor wir loslegen noch ein ganz kurzer Recap auf die letzte Folge.

00:01:37: Falls ihr da nicht reingehört habt auch wieder sehr zu empfehlen.

00:01:40: Wir haben nämlich mit Lidia Nemich gesprochen.

00:01:42: Lidya ist bei Infinion Power Systems für die Digitalisierung Automatisierung der Produktentwicklung zuständig also im bisschen ganz anderer Bereich.

00:01:50: aber auch da ging's natürlich um ähnliche Themen gegen Datenmodelle Simulationen und vor allem auch um das Thema Virtual Prototyping Also die Simulation von Produktionsprozessen sowie den Einsatz von Daten und KI wirklich in dem industriellen Umfeld und wie Virtual Prototyping dabei auch helfen kann, was für eine Pulse daraus kommen.

00:02:07: Also wirklich aus der Spannung wenn ihr nicht reingehört habt gerne mal rein hören!

00:02:11: Und ich finde es auch immer ganz spannend sozusagen immer mal zu schauen also was in unterschiedlichen Branchen los ist.

00:02:15: Wir kommen ja auch wieder hier mit einem neuen Podcast raus.

00:02:18: deshalb auch immer wieder neue Themen.

00:02:20: und Matthias wenn du jetzt auf den Markt schaust was sind denn aus deiner Sicht gerade die spannendsten Entwicklungen im Daten- und KI-Umfeld?

00:02:27: Also ich habe das Gefühl, dass sich der Markt gerade spürbar sortiert.

00:02:31: In dem Sinne wir haben doch in den letzten Jahren sehr viel Einzeluse-Cases vor allem mit der generativen KI gesehen und jetzt ist der Schiff sehr stark zu spüren, dass es mehr Richtung Skalierbarkeit geht, Richtung Messbahnmeerwert und das geht auch einher damit, dass die Unternehmen AI immer mehr industrialisieren.

00:02:51: Das heißt weg von der Idee ich setze mal hier oder da einen Use Case ein viel stärker in die Frage, wie integriere ich das nun in meine Prozesse?

00:02:59: In meiner Datenstruktur und in die Governance.

00:03:01: Das heißt wir sehen sozusagen diesen starken Willen natürlich jetzt messbar auch wirklich skalierend und nachhaltig die KI einzusetzen im Unternehmen.

00:03:10: Und da sind natürlich dann dort letztlich wo KI hier dann die eigentliche Wirkung entfalten kann und wo wir dann jetzt weg von diesem ersten begeisternden Hype viel stärkeren Richtung tatsächlich nutzen kommen.

00:03:22: Ist es etwas was du auch beobachtest Frauke?

00:03:24: Ja, sehr ähnlich.

00:03:26: Vor allem die Kombination jetzt von verschiedenen Technologien ... Wir hatten es eben kurz im Vorgespräch gesagt, die sind gerade auch gesagt, wir hatten ja schon vor elf Jahren auch Machine Learning-Modelle.

00:03:35: Aber die haben manchmal auch gar nicht so die Wirkung dann entfalten können je nachdem wo man unterwegs ist weil häufig die Akzeptanz auch gefehlt hat oder das Vertrauen kommt auf andere Welchen Bereichen.

00:03:45: aber das habe ich zumindest häufig auch beobachtet und Ich glaube die kombination von unterschiedlichen technologien und deshalb is der Agentic Hype den wir hier haben einerseits aber andererseits auch gut, weil es natürlich auch darum geht jetzt einfach noch weitere Technologie in das Technologiportfolium einzubinden und tatsächlich auch zu kombinieren mit anderen Instrumententechnologiemodellen die wir schon haben unter Wirkung zu erzielen.

00:04:07: Ich glaube dass wird ähnlich sein Sandra was du uns gleich berichten würdest aber vielleicht kannst du dich noch ein bisschen detaillierter vorstellen und was sich auch so bewegt hat über die Jahre

00:04:16: sehr gerne.

00:04:16: Ich bin eigentlich vom Hintergrund her Betriebsmitglied und Juristin, war dann bei Bequo-Unternehmen tätig.

00:04:21: Dann habe ich den Finanzbereich an das Mittelstandlers geleitet und schließlich bin in der Strategieberatung gelandet also nahe dem was ihr machts.

00:04:29: Und jetzt seit über zehn Jahren war der Hagelversicherung tätig.

00:04:33: Wir sind ein Naturkatastrophenversicherer Das heißt wir versichern die Schäden Hagelsturmdürre In der landwirtschaftlichen Produktion Das heißt, alles was so am Teller kommt, da ist ein großer Teil von uns versichert worden.

00:04:45: Und der Heimat des Österreichs aber wir sind eigentlich auch in sechs anderen osteuropäischen Ländern tätig.

00:04:50: Wachsen stark!

00:04:51: Sie sind fast überall eigentlich Marktführer wo wir tätig sind und es läuft eigentlich gut.

00:04:55: Außer dass die Schäden immer mehr werden sozusagen und der Klimawandel dadurch eine gewisse Dynamik reinbringt.

00:05:00: Ja das glaube

00:05:00: ich.

00:05:01: Und das ist ja eigentlich das Spannende genau in dem Feld wie du sagst oder arbeitest.

00:05:06: Wir sehen einfach zunehmende Wetter-Extreme.

00:05:08: Bei Folgen vom Klimawandel gibt es natürlich viel Unsicherheit auch, ich glaube die Risiken, die sich daraus ergeben sind klar, da braucht man natürlich die Versicherungsleistungen und natürlich stellt sich dann auch die Frage wie lassen sich solche Entwicklungen überhaupt bewerten einordnen oder auch prädizieren?

00:05:24: Dass wir dann schnell auch bei Prediction und AI.

00:05:27: vielleicht kannst du noch uns ein bisschen näher erklären.

00:05:30: warum ist die Rolle eines Spezialversicheres jetzt gerade so relevant?

00:05:34: Wie siehst Du da die Entwicklung?

00:05:35: Was uns sehr, sehr unterscheidet von anderen Versichern ist dass wir diese Volatilität zwischen den Jahren haben.

00:05:42: Was viele dann bei uns auch oft nicht verstehen wenn es unsere Unternehmen beobachten das nicht wie bei einer Autoversicherung oder bei einer Immobilienversicherung sich der Ausgleich der Risiken im Jahr einstellt er stellt sich bei uns zwischen den jahren ein.

00:05:54: Das heißt wir haben oft ein zwei Jahre mit extremen Schäden und dann wieder mehrere mit schwächeren Schäde.

00:06:01: Und das ist eigentlich eine Besonderheit bei uns und bedarf auch besonderer Vorkehrungen, was zum Beispiel Rückversicherung betrifft.

00:06:07: Dass wir da Vorkehrung enttreffen, dass wir auch in diesen starken Jahren dann mit besonderen Risiken auftreten wie wir es in den jetzigen Jahren sehen – wie jetzt z.B.

00:06:15: Türe dieses Jahr, manchmal auch Hagel, manchmal Früffrost -, dass wir da dann darauf vorbereitet

00:06:20: sind.".

00:06:21: Und vielleicht jetzt Schwenk genau zur Frage nach der Technologie?

00:06:25: Was spielt da Technologie in diesem Umfeld für eine Rolle?

00:06:28: Also ich durfte ja auch einmal bei dir deine Kollegen kennenlernen, die mit Theologie arbeiten und kann man sich vorstellen, da werden ja ein paar Wettermodelle gebaut.

00:06:36: Was für eine Role spielt da die Technologie und vor allem natürlich auch dann die Frage wie ihr die Risiken bewertet um damit umgeht

00:06:42: Wenn man muss sagen, ohne die technologischen Möglichkeiten, die es heute gibt, wäre das Geschäft tatsächlich schwer zu bewältigen.

00:06:48: Also wir verwenden Geodaten von den Feldern – also man muss sich vorstellen, dass wir versichern Feldstücke,

00:06:53: d.h.,

00:06:54: wir haben die Polygon-Daten dieser Felder bei uns hinterlegt.

00:06:57: Wir haben aber auch die Wetterdaten dazu in Österreichs z.B.

00:07:00: der Giosphere und in anderen Ländern von anderen Anbietern.

00:07:03: Und wir arbeiten mit der ESA, der Weltraumbehörde, weil wir von denen die Satellitendaten verwenden.

00:07:09: Das alles nutzen wir um möglichst genau auf diesen Feldstücken dann vorhersagen zu treffen, Schäden zu bewerten.

00:07:17: Wettermodelle aber auch zu rechnen – das ist eine sehr hohe Kunst und da gibt es viele Varianten wie man das tun kann.

00:07:23: Leider ganz genau vorher sein kann man das Wetter nicht!

00:07:26: Und das ist auch die Schwierigkeit ja.

00:07:28: Aber man sieht schon gewisse Tendenzen Richtung Klimawandel.

00:07:30: also da sehen wir schon einige sehr starke Entwicklungen muss man sagen

00:07:34: Ja super spannend, wenn wir jetzt auf das bisschen engere Feld der AI eingehen.

00:07:39: Also Wettermodelle klippt für mich natürlich auch noch stark nach den klassischen Präditionsmodellen die es ja schon lange gibt.

00:07:45: Was macht er denn Richtung AI?

00:07:47: Seid ihr da sozusagen dann eingestiegen erst im Jahr zwanzig, zweieinzwanzig so als alle eingestiegene sind nach dem Chat mit dir rausgekommen sind?

00:07:54: oder wie war für euch sozusagen dann auch die Verbindung von den klassischem Machine Learning Modellen hin zur AI Anwälungen?

00:08:01: Wir haben tatsächlich schon seit über zehn Jahren ein Machine Learning Modell in der Schadenserhebung im Einsatz oder im Schadensbereich.

00:08:06: Es geht eben darum, dass man Erträge moduliert also auf den Feldern schaut was wird dort angebaut?

00:08:12: wie ist eine normale Wachstumskurve?

00:08:14: Wie ist die, die wir sehen?

00:08:15: Ist dazwischen ein schadenseignis eingetreten oder nicht?

00:08:18: Da helfen uns sehr die Satellitendaten der ESA da verwenden wir die Sentinel-II Satelliten die alle zwei bis fünf Tage circa über die Felder fliegen und uns dann Bilder liefern.

00:08:29: Und das sind die Reflektionswerte im nahen Infowirtbereich.

00:08:32: Das heißt, da kann man die Gesundheit der Pflanzen daran ablesen.

00:08:35: Also wenn ich mir jetzt praktisch vorstelle, es klingt jetzt ein bisschen technisch vielleicht... Ich habe einen Maisfeld, das sollte schön grün sein und wachsen und dann ist ein Hagelereignis im Juni oder Juli.

00:08:44: Dann werden diese Werte dieses Blattgrün sich dramatisch verändern und das kann ich mit dem Satelliten detektieren.

00:08:50: Und das hilft uns zum Beispiel extrem stark auch im Ausland wo wir oft sehr große Flächen haben Die und am Eis kann über zwei Meter hoch werden, sonst gar nicht mehr zu überblicken wären.

00:09:00: Da haben wir schon lange Modelle im Einsatz die eben den Sachverständigen der dann aufs Feld geht helfen.

00:09:05: Der hat dann ein Tablet mit den GPS-Daten und dort wird ihm das dann quasi schon ausgespielt.

00:09:10: Jetzt sind wir schon auch in das Thema der predictive models konkrete KI Anwendung reingesprungen.

00:09:15: also ich glaube dass es Das ist total spannend auf diese ganz konkreten Anwendungen zu schauen, vor allem in eurer Porsche.

00:09:22: Weil wir tun uns ja manchmal muss man schon sagen schwer dann in vielen Bereichen sozusagen was sind jetzt eigentlich die konkreten Machine Learning Anwendung?

00:09:30: Was sind die konkreten KI-Anwendungen?

00:09:31: Wo läuft das eigentlich schon?

00:09:32: Wo gibt es wirklich Mehrwert?

00:09:33: Wo ist etwas erfreugreicher?

00:09:35: Und ich glaube, die Versicherung hat im breitesten Sinne auch teilweise Banken haben einfach durch ihren Hintergrund.

00:09:41: Da früh auch schon wirtschaftsmathematische Modelle laufen und sind sehr quantitativen Hintergrund, sodass ich das immer total interessant finde da... auch mit jemandem zu sprechen, wo man eigentlich wirklich schon seit Jahren an so Themen arbeitet während andere Unternehmen jetzt versuchen einzuführen.

00:09:56: Das ist ja eine super Ausgangsbasis und wenn ihr das als zwölf Jahre macht wird es auch so sein dass echt mehr wert stiftet.

00:10:02: also tatsächlich glaube ich ein total spannender Blick und ich glaube ne?

00:10:07: Ist einerseits die Technik, die Anwendung.

00:10:09: andererseits würde mich auch total interessieren was das dann für Prozesse bedeutet, wie wird tatsächlich Entscheidungen verbessert im Hintergrund läuft und was andereseits für den Kunden auch sichtbar ist.

00:10:21: Das sind ja auch nochmal zwei ganz unterschiedliche Fälle, und wir haben gerade im Customer-Facing AI eine Welle, wo das große Erwartungen hatten.

00:10:30: die wurden dann ein bisschen enttäuscht.

00:10:32: So ist zumindest mein Erleben gewesen wenn man mit vielen Unternehmen gesprochen hat und jetzt sind wir aber glaube ich so dabei dass sich das jetzt auch etabliert.

00:10:38: zu langsam also da wirklich auch gerade in Bereich der Chatbots Mittel und Wege gefunden wurde das auch ein bisschen stabiler zu machen direkt das LLM antworten zu lassen, sondern gewisse Mechanismen noch einzubauen.

00:10:50: Und von daher sehen wir jetzt ja auch in unterschiedlichen Branchen Sachen, wo quasi Agenten schon eingesetzt werden im Abrechnungsprozess.

00:10:57: Also wirklich ganz klassisch.

00:10:58: Prozessautomatisierung, eine KI-Angenteneinlesung von Rechnungen, Interpretation und Verarbeitung – ich glaube das ist so ein Teil!

00:11:06: Der zweite Teil ist natürlich die eigene Produktivität.

00:11:08: da können wir gerne auch mal mit dir darüber sprechen was ihr auch euren Mitarbeitenden an die Hand gibt um selbst auch Agenten zu bauen.

00:11:15: Und der dritte Teil den hatte ich eben schon Richtung Customer Facing AI Mobile tatsächlich Chatbots sehen, mit denen man auch interagieren kann.

00:11:22: Und das ist so für mich die Gruppe-Einordnung des Ganzen und ich würde jetzt gerne den Ball an dich übergeben.

00:11:28: wenn wir schon die Möglichkeit haben heute mit dir darüber zu sprechen und ihr diese lange Erfahrung habt kannst du noch ein bisschen du hast jetzt Teile schon erzählt einfach drauf eingehen was sie gerade für Anwendungen laufen hat welche schon länger welche baut ihr vielleicht derzeit auch gerade auf?

00:11:41: Ja, sehr gerne.

00:11:42: Also diese Erfahrung die wir haben mit den KI-Modellen hat uns tatsächlich geholfen dass dieses Thema für uns jetzt sich ganz neu war.

00:11:49: also wir betreiben das Modell schon sehr lange wie optimierend laufend und am Anfang wie du gesagt hast war so der Blick drauf.

00:11:54: irgendwann wären wir dann nicht mehr selbst aufs Feld gehen sondern das wird automatisiert sein.

00:11:59: da sind wir noch nicht ganz hingekommen und es ist eine tolle Unterstützung.

00:12:03: aber wir müssen sagen von der Qualität her ist es nicht dort dass wir sagen wir lassen dass jetzt automatisiert mit dem KI-model quasi festlegen, also dass die Schadensfeststellung durch das Modell erfolgt.

00:12:14: Das ist es nicht.

00:12:15: aber... Diese Dinge sind einfach eine tolle Unterstützung für die Sachverständigen.

00:12:19: Also wenn man sich vorstellt, da war ein Schaden dann geht der Sachverständiger, er kriegt den Auftrag das Feld zu erheben Dann hat er einfach schon die Polygon-Daten mit.

00:12:25: wo ist das Feld kann sich ordnen lassen mittels GPS Sieht schon die Satellitenbilder wie es dort ausschaut.

00:12:31: also Das wird am Braun angezeigt Wenn die Blattflächenwerte nicht gut sind und grün wenn es gut ist.

00:12:36: wenn einzelne Bereiche mehr getroffen sind bekommt davon Modell schon eingezeichnet diesen Bereich.

00:12:42: Da ist schon ein Kreis gezogen, wenn er sagt ja das Feld ist quasi schräg und unten ist ein besonders starker Schaden zu sehen.

00:12:48: Dann weiß er das auch schon.

00:12:49: dann weiß er wohin fanden wir sich positioniert?

00:12:52: Und wie gesagt die größere Flächen sind es so schwieriger wäre sonst einfach noch als Person zu machen die jetzt quasi blind dahingeht und anfängt mal zu schauen.

00:13:01: also diese Daten helfen schon ungemein und diese Daten bieten mir auch den Kundinnen und Kunden an.

00:13:07: Das heißt im Kundenportal können Kunden das einsehen,

00:13:11: d.h.,

00:13:11: sie sehen auch ihre Polygon-Daten und was hinterlegt ist, was dort bebaut.

00:13:15: Das ist auch klar!

00:13:17: Und auch die Satellitendaten, wo sie sehen wie es dem Pflanzen auf der Feldgrade geht.

00:13:23: Sie haben auch Vergleichswerte.

00:13:24: Wenn Sie z.B.

00:13:25: eine Kultur angebaut haben, einen Getreider oder Mais... Wie sollte denn die Entwicklung von diesen Pflanzen sein?

00:13:32: Also wenn jetzt ein Schadenseeignis war dann sieht man oft in dieser adgauschen Glockenkurve so ein bisschen einen Knick.

00:13:39: und daran können sie dann sehen, wie der Zustand ist.

00:13:42: Und Sie können das natürlich auch nutzen.

00:13:43: wenn Sie sagen, wenn es durch Wirtschaftsmaßnahmen überlegen, können Sie das auch dort ableiten.

00:13:48: Zusätzlich haben wir noch eine App in der wir einen Spezial-Aggravator haben wo auch ausgespielt werden gewisse Daten die Sie besonders brauchen, die man jetzt vielleicht als normaler Nutzer nicht braucht also zum Beispiel vor dem Boden näher beim normalen Wetter nicht ausgespielt bekommt, also das ist übrigens das Wetter in ungefähr zwei Meter Höhe habe ich gehört.

00:14:08: Ich bin auch nicht meteorologin aber wir kriegen diesen Temperaturwert und für die Landwirte ist es aber relevant weil sie das wissen müssen ob es gefriert.

00:14:16: und ja solche Dinge bieten wir an und möchten da die landwirte in der Betriebsführung unterstützen.

00:14:23: bei uns sind auch viele der Mitarbeiter selbst Landwirter und da versuchen wir im möglichen Baxes nah dran zu sein.

00:14:28: Das heißt, es ist ja schon eigentlich Richtung Kunde gesprochen und Richtung eurem Kerngeschäft.

00:14:33: Ja, eigentlich wenn man so will.

00:14:34: Habt ihr auch Themen im Einsatz?

00:14:36: Richtung was ich eben ein bisschen angesprochen habe Richtung Prozessautomatisierung also eher im Backoffice Bereich und vielleicht auch in der eigenen Produktivität.

00:14:45: seid ihr da auch unterwegs oder sagt ihr habt den wirklichen Fokus auf euer Kerngeschäft?

00:14:49: Diesbezüglich muss ich sagen, dass wir in einem sehr hoch regulierten Bereich sind und wir zum Beispiel eine Schadensfeststellung also einen Wert im Moment nicht mit KI machen.

00:14:58: Sondern da haben wir deterministische andere Methoden.

00:15:01: aber bei uns ist der Bereich Antrag auch z.B.

00:15:04: sehr stark digitalisiert.

00:15:06: Also wir haben in Österreich einen sehr hohen Dunkelpolizierungsgrad.

00:15:09: das heißt wenn draußen ein Angebot gestellt wird und das kommt rein wird in Österreich ein sehr hoher Anteil dunkelpoliziert, das heißt es muss kein Mitarbeiter mehr irgendwas händisch machen oder prüfen.

00:15:19: Das sind Checks hinterlegt und das geht eigentlich durch ein System.

00:15:22: Das haben wir die letzten Jahre unser erarbeitet und das ist auch immer viel Arbeit wenn man sich diese Prozesse dann alle anschaut und die automatisiert.

00:15:29: was wir schon intern haben bei Generativer KI ist einen Chatbot den wir den Mitarbeitern intern anbieten der in einem sicheren Umfeld eben gehostet ist und da sehen wir eigentlich auch sehr hoch Raten der Nutzung und das freut uns.

00:15:43: Und da kann man tatsächlich eben auch so eigene Bots bauen, also TLTIs mit einer eigenen Datenbasis und eigenen Instruktionen.

00:15:50: Kann die auch mit Kollegen teilen oder mit dem gesamten Unternehmen?

00:15:53: Und das ist schon noch eine sehr vorteilhafte Nutzungen.

00:15:57: Ja du hast es gerade angesprochen ihr seid natürlich im sehr regulierten Bereich was euch sicherlich auch bezüglich der Nitzung der KI begrenzt und es gibt glaube ich zwei Grenzen, einmal aus meiner Sicht die Regulatorik, die euch wahrscheinlich hemmt.

00:16:10: Die andere ist wahrscheinlich eher auch das was du am Anfang sagst.

00:16:12: da ist die KI schon so weit dass sie uns wirklich alles automatisieren kann?

00:16:16: Ist es für dich heute schon so sichtbar wie du's jetzt gerade beschreibst und auch dann in der Zukunft?

00:16:23: gehst du davon aus dass das so bleibt oder glaubst du, dass es da auch noch mal Veränderungen geben wird oder siehst du noch weitere Grenzen die ich jetzt nicht erwähnt hatte?

00:16:31: Ja, aus meiner Sicht ist die generative KI ein guter Unterstützer sozusagen in der tierlichen Tätigkeit.

00:16:37: Wenn wir jetzt aber nachdenken in Kernprozessen zum Beispiel gewisse Berechnungen zu machen oder dergleichen, ist uns da im Moment noch eine bisschen die Fehlerrate zu hoch.

00:16:45: also man merkt auch bei guten instruierten Bots bleibt man oft bei fünf bis zehn Prozent Fehlerrate Und das ist für eine Chanceberechnung zum Beispiel, für uns im Moment nichts was wir möchten.

00:16:57: Aber natürlich für andere Bereiche.

00:16:59: wenn ich jetzt mir Texte erstellen lasse mich unterstützen lasse oder einfach nur mal Daten rausziehen Wenn ich von Kunden zum Beispiel bekomme wie oft PDFs die gescannt sind Daten rausziehen, strukturieren.

00:17:10: Also die Mitarbeiter unterstützen Dinge aufzubereiten.

00:17:13: Dafür ist es eine große Unterstützung und Spannerfachzeit.

00:17:16: Und da nutzen wir das schon.

00:17:17: Die Frage ist ja wie sie in Zukunft sich entwickelt?

00:17:19: Wenn die Fehlerraten niedriger werden kann man natürlich darüber reden.

00:17:22: Wir hören auch von manchen der Bräuchte, die das planen aber ich glaube so ganz in den Kernprozessen produktiv bei solchen Berechnungen habe ich jetzt im Versicherungsbereich noch nicht gesehen muss ich sagen

00:17:32: Das ist immer ein bisschen so ein Spannungsfeld, weil da kommen jetzt auch Richtung.

00:17:35: zweites Thema.

00:17:36: Was akzeptiert man an Fehlerrate und was dann aber auch ein Nogo?

00:17:40: Und wie entwickelt sich das und wie monitort man das?

00:17:43: vielleicht über die Zeit?

00:17:44: Also ich glaube Mathias, steigst du noch mal tiefer ein?

00:17:47: Ja genau!

00:17:48: Du hast den sehr interessanten Aspekt angesprochen nämlich es gibt viel Druckpolizierung.

00:17:54: ihr wollt den Mitarbeitern auch Technologien die Hand geben damit zu arbeiten.

00:17:59: Dann stellt sich natürlich immer auch so ein bisschen die Frage, wie nehmt ihr den Mitarbeiter mit?

00:18:02: Also typischerweise was wir halt oft beobachten ist.

00:18:05: Es funktioniert halt gerade KI-Inwendungen und Unternehmen funktionieren halt nur wenn auch wirklich die Leute mitgenommen werden.

00:18:12: das auch nützen die Prozesse sich dadurch nachhaltig verändern.

00:18:15: Das ist im Unternehmer natürlich merkbar den eigenen Mitarbeitern am Ende des Tages aber auch die Frage wie weit nehmen Kunden dann Lösungen an.

00:18:24: Bleiben vielleicht zuerst bei dem Unternehmensblick.

00:18:27: Wie macht ihr das, dass ihr Menschen sozusagen auf den Weg mitnimmt neue Prozesse auch keine unterstützte Prozese zu nutzen und zu leben?

00:18:34: Und aus meiner Erfahrung ist es vor allem wenn man eine gemischte Belegschaft hat auch mit älteren Mitarbeitern manchmal ein bisschen schwieriger.

00:18:41: was sind also deine Erfahrungen?

00:18:42: wie macht ihr dies?

00:18:44: Wir haben gemerkt, dass die meisten Menschen bei dem Thema Geneye eine vergleichbare Entwicklungskurve durchmachen.

00:18:49: Also von den ersten Versuchen ich habe meinen ersten Text erstellt Ich hab mich unterstützen lassen bei einem Thema bis zu einem gewissen Vertruss sozusagen.

00:18:56: Ja, jetzt war was falsch und jetzt muss ich nachkontrollieren bis zum Bau eigener Anwendungen.

00:19:00: Was ja auch bei unserem Tool, bei unserem Internet Chatbot der übrigens Haley heißt machbar ist.

00:19:04: also kann eigene kleine Bots bauen, kann die instruieren in den Anweisungen geben.

00:19:10: Und da merkt man gerade junge Mitarbeiter fordern diese Tools oft ein.

00:19:14: Also die kennen sie aus der Ausbildung und die wollen Sie dann auch haben.

00:19:17: Deswegen freue ich mich so dass wir diesen Bot umsetzen konnten.

00:19:21: Wir haben es schon circa eineinhalb zwei Jahre Und wir haben dann mit allen Abteilungen tatsächlich Schulungen gemacht und auch gesucht, Anwendungen.

00:19:29: Was kann man damit machen?

00:19:30: Wie lassen sich Einzelmitarbeiter jetzt schon unterstützen?

00:19:33: Das Ziel ist einfach da die Leute abzuholen wo sie stehen.

00:19:36: also das sieht man bei den Elternmitarbeitern dass es auch ganz unterschiedlich ist und unser Take war immer dass wir sagen Wir möchten einen Pull erzeugen nicht einem Push.

00:19:43: Also Die Anwendung soll gut sein und wenn man sieht was andere machen und durch die Schulungen sich ein bisschen damit beschäftigt sehen wir eigentlich eine gute Nutzungsrat.

00:19:53: Ja, sehr spannend.

00:19:54: Ich kann mir vorstellen dass der Austausch zwischen den Mitarbeitern da wahrscheinlich auch viel hilft.

00:19:58: wenn er eine erzählt ich habe das jetzt dafür genutzt und es ist ganz toll und das hilft mir dann kriegen andere für die Inspirationen was sie damit alles machen können?

00:20:06: Definitiv!

00:20:07: Vielleicht werden wir ein bisschen auf die Kundenseite blicken.

00:20:10: Jetzt weiß ich nicht wie weit eure Kunden sozusagen tatsächlich auch... also dann für sein eure KI spüren.

00:20:17: Oft ist es ja so, gerade Steven Chatbots und

00:20:20: Co.,

00:20:20: dass es natürlich auch KI gibt oder wieder Anwendungen geben die dann sichtbar sind für die Kunden auf der Website oder Ähnliches.

00:20:26: Falls ihr sowas habt, wie seht ihr da das Feedback dazu?

00:20:28: Ausnehmen die Kunden das an hat ja ganz viel mit Vertrauen in die KI und Ähnlichem zu tun.

00:20:33: Ist das auch ein Thema, das ihr spürt?

00:20:35: Ein Sekunden an.

00:20:36: Kunden sind tatsächlich sehr technikaffin und wir bieten im Portal sehr viele Spezialanwendungen an, also wie man gesagt hat die Wetterinformationen wo sie sich auch alle möglichen Warncockpits einrichten können zum Beispiel.

00:20:49: Die Satellitenbilder und auch in der Schadensbearbeitung merken Sie das wir solche Dinge verwenden und da ist eigentlich... Also sie schätzen diese digitalen Werkzeuge weil es ist auch in ihrem Betriebsalltag brauchen.

00:21:00: Weil z.B.

00:21:00: die Wettauvorhersage für die Bewirtschaftung extrem wichtig ist und in Österreich sind ja die Gios für Daten tatsächlich sehr gut Und helfen dann, also das sind besser als oft.

00:21:09: Das Wetter, dass man so auf dem Handy hat ist da nicht ganz vergleichbar mit den Details und den Daten die man dort bekommt.

00:21:16: Deswegen haben wir auch bei unserer App zum Beispiel sehr gute Notzugsraten weil man diese Dinge einfach nachschauen kann.

00:21:22: Wenn du jetzt so zurückblickst was war denn dein persönlicher KI-Aha Moment?

00:21:26: Gab es den?

00:21:27: Ja, definitiv.

00:21:28: Also tatsächlich auch im Zusammenhang mit unserem internen Chatbot da gab es eine Mitarbeiterin die noch gar keine Benötungspunkte mit KI hatte und ja neu war und sie war ein bisschen skeptisch.

00:21:40: wir haben dann diese Schulungen gemacht und sie hat dann tatsächlich selbst einer TLTI also einen eigenen Bot gebaut mit Anweisungen und hat den Team zur Verfügung gestellt und war dann total begeistert und hat gesagt, das hilft in einer täglichen Arbeit.

00:21:55: Und sie kann sich gar nicht mehr vorstellen ohne das zu arbeiten.

00:21:58: Das hat mich einfach unglaublich gefreut, wenn man dachte, ob jemand der jetzt keinen IT-Huntergrund hat und da so sicher eigentlich was bauen kann, was in seinem Arbeitsalltag hilft.

00:22:06: Dafür macht man es dann und dafür überwindet man auch diese regulatorischen Hürden.

00:22:12: Das glaube ich.

00:22:12: Es gibt so eine Sondermotivation, finde ich auch immer.

00:22:15: Wenn man sieht, es klappt dann was oder überrascht einen etwas.

00:22:18: also das finde ich toll.

00:22:20: Jetzt habe ich noch eine Frage weil das Thema beschäftigt, wir klingen jetzt eben bei dir auch schon an und zwar wer hat denn schon ein bisschen über Zukunft gesprochen?

00:22:29: Wie erwartest du das auch?

00:22:30: Und ein Thema war es mich, aber ich glaube auch viele insgesamt beschäftigt ist das Thema High Code versus Low Code.

00:22:37: Also wir hatten ja schon über Jahre immer Wellen, wo wir gehofft haben dass Low Code-Lösung ob es jetzt APA war oder ähnliches... dann quasi sich durchsetzen und wir alle Digital Natives oder AI-Natives werden, damit Dinge entwickeln und bauen.

00:22:53: Wie siehst du das?

00:22:54: Was aus deiner Sicht ist so?

00:22:56: da die Perspektive was passiert wirklich im Low Code in der Zukunft, was den High Coach ist, finde ich noch mal spannend zu hören.

00:23:02: Ja, aber wie ihr merkt nicht tatsächlich dass diese Schwelle für neue Anwendungen so viel niedriger wird.

00:23:07: also Früher hatten wir oft, wenn man Anwendungen neu macht und mit seinen Portal Homepage App denkt.

00:23:12: War das immer eine gewisse Hürde bis man es dann sieht?

00:23:16: Und bis ein paar Nutzer das testen können?

00:23:18: Dann hat man auch schon mal sie ein bisschen geärgert weil man gesagt hat jetzt kommt das Feedback ist doch nicht so gut!

00:23:23: Jetzt müssen wir da einen Change Request machen Und da merkt man jetzt, da kann man sich einfach viel schneller Dinge einfach erstellen lassen.

00:23:30: Mal herzeigen mal anschauen und das hilft einfach für der Seite von der Konzeption unglaublich.

00:23:36: Von der Qualität her müssen wir natürlich immer darauf achten dass wir vorsichtig auch gut geprüfte Dinge haben über wenn es dann um die Kernanwendungen Produkte geht.

00:23:45: aber ich glaube Wir haben einen sehr guten Softwarepartner, der uns unterstützt bei den Kernanwendungen, die wir selber programmiert haben und mit denen sind wir ganz intensiv im Austausch.

00:23:54: Weil sie auch sagen das wird sich in Zukunft ganz stark verändern.

00:23:58: also so große Tools könnte man heute viel schneller neu programmieren.

00:24:03: Man kann viel schneller was Neues auf die Beine stellen.

00:24:05: wenn wir jetzt über ein neues Produkt gerade intern sprechen dann sagen wir ja wir können euch das Vielstelle einfach umsetzen als es früher möglich war Und das ist von unserer Seite her, also wir haben da so ein bisschen gesagt ah was macht ihr dann so?

00:24:16: Ihr seid Software entwickeln und die einen zu uns sagt nein.

00:24:18: Was macht ihr so?

00:24:19: Weil ihr könnt jetzt ganz viele Möglichkeiten umsetzen ganz viele Produkte viel schneller.

00:24:23: was wünscht ihr euch denn und habt sie die Kapazität von den Abteilungen diens auch dann aber sagen und mit unseren Sparring machen was ihr wollt?

00:24:30: Also das war ganz spannend.

00:24:31: Ja

00:24:31: das glaube ich Matthias machest du die Vorkastfrage stellen.

00:24:35: Ich fände es schön wenn du zum Abschluss noch fragst

00:24:37: ja gerne Jetzt ist es bei uns Traditionsandre, dass wir noch so ein bisschen dich in die Zukunft blicken lassen.

00:24:43: Und das heißt, die Frage für uns, die spannend ist, wie sieht denn aus deiner Sicht eine Versicherung in zehn Jahren aus?

00:24:50: Das ist eine sehr gute Frage.

00:24:52: Als Mensch hat er meistens Probleme mit exponentiellen Entwicklungen sich das vorzustellen, also das Gehirn denkt ja gerne linear und ich glaube bei KI ist es schon so dass bei einigen Entwicklungen man das dort einordnen kann.

00:25:02: aber aus dem heutigen Stand würde ich sagen alle Versicherer die wir kennen und wir sind da schon im Austausch welzen Newscase-Listen für KI und sehr viele auch in Kernanwendungen auch immer mehr customer facing.

00:25:14: Die Technologie muss sich in manchen Bereichen glaube ich noch ein bisschen verbessern.

00:25:17: eben wenn wir vorhin gesprochen haben Fehleraten Zuverlässigkeit, Souveränität ist auch ein Thema.

00:25:22: Und wenn es da, glaube ich noch besser wird und man sieht ja das in vielen Bereichen immer kontinuierlich besser wird, glaube schon dass in dem Bereich viel möglich ist weil Versicherungsgeschäft ist ja sehr regelbasiert und damit ist es eigentlich für KI sehr gut geeignet ob das dann immer generative KI oder deterministische Modelle.

00:25:39: Dann glaube ich eine andere Frage aber ich glaub da sollte schon sehr sehr viel möglich sein!

00:25:43: Mein Wunsch wäre wenn ich an die Zukunft denke, dass es uns von administrativen Tätigkeiten entlastet und wir uns einfach mehr mit der Beratung der Kunden beschäftigen können.

00:25:52: Und auch, also wir sind jetzt schon die umfassendste Produktpalette anbieten werden wir uns vergleichen dass wir da noch mehr diese Komplexität managen können und einfach noch individuellere bessere Angebote machen können.

00:26:03: dadurch was wäre mein Wunsch?

00:26:05: Sehr spannend!

00:26:06: Sehr schön Sandra.

00:26:08: vielen Dank für den tollen Einblick den du uns gegeben hast.

00:26:11: ich fand das hochgradig spannend vor allem weil es ein Thema ist womit ich mich sonst nicht so viel beschäftige.

00:26:16: Und Matthias, auch danke dir, dass du heute dabei warst.

00:26:19: Ich freue mich, wenn die Zuhörerinnen und Zuhärner nächstes Mal wieder dabei sind und bis dahin!

00:26:25: Tschüss!

00:26:30: Das war Debug the Future – Datatriven Business mit Mensch und Maschine Ein Podcast vom PVC Deutschland.