Mit KI hält Complero Kundendaten aktuell – und DSGVO-konform – InsurTech Insights mit Complero

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Im neuen Beitrag der Reihe InsurTech Insights stellt sich Complero vor! Das 2017 gegründete Start-up mit Sitz in Köln zählt inzwischen über 30 Mitarbeitende. Wie sie mithilfe einer KI-Plattform Kundendaten aktuell halten und wie die spannende Geschäftsidee entstanden ist, lest ihr im neuen Blogbeitrag.

Elf Millionen Umzüge, eine Million Verstorbene, eine halbe Million Eheschließungen und drei Millionen geänderte Festnetznummern. Alljährlich wiederkehrende und beeindruckende Zahlen – die allerdings Unternehmen, die auf Kundendaten angewiesen sind, vor große Herausforderungen stellen. Denn 25 Prozent aller Kontaktdaten ändern sich in Deutschland im Laufe eines jeden Jahres. Die Folge: Versicherungen und andere Dienstleister sind kaum in der Lage, alle ihre Kunden zu erreichen und mit ihnen in Kontakt zu bleiben. Allein 17 Prozent aller Versicherten beispielsweise sind nicht per Post erreichbar, von nur 20 Prozent liegt eine aktuelle E-Mail-Adresse vor.

Versicherer müssen Kontaktdaten daher aufwendig nachfassen, recherchieren und aktualisieren. Vor allem aber: Massen an veralteten und unvollständigen Kundendaten bedeuten für die Branche, dass sie ihrer gesetzlichen Verpflichtung gemäß Art. 5 der DSGVO nicht nachkommen kann. Diese verpflichtet Unternehmen generell, Kundendaten stets auf dem aktuellen Stand zu halten. Zudem büßen sie enorme Möglichkeiten für Kundenservice, Cross- und Upsellings ein. Hier geht ihnen jährlich ein Umsatzvolumen von bis zu sechs Prozent verloren, wie Experten schätzen. Und auch die Endkunden leiden unter der fehlenden Übersicht, schließlich kommen für sie bestimmte Briefe mit wichtigen Informationen nicht an.

Das AI-Startup Complero um die beiden Gründer Tobias Hamann und Steffen Schneider ist angetreten, dies zu ändern – und Versicherten und Verbrauchern die Souveränität über ihre Daten und deren Aktualität zurückzugeben. Die beiden Gründer kennen sich seit Kindertagen, und wie bei so vielen Tech-Start-ups war es eine persönliche Erfahrung, die den Impuls für die Geschäftsidee gab. Schon während des Studiums empfanden sie den Umgang mit Kontaktdaten oft problematisch und unsicher: Kontakte und Änderungen von Kontaktdaten wurden nicht zentral verwaltet, teils auf Zetteln oder per Kurznachrichten übermittelt und gingen schnell verloren – jede Änderung barg das Risiko, den Kontakt für immer zu verlieren. Ein Chaos.

Als Hamann am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) in Kaiserslautern und an der Prefecture University in Japan auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz forschte, stellten er und sein Co-Founder Schneider fest, dass sie Verfahren aus dem Machine Learning auf die Problemstellung der Kontaktdaten anwenden könnten, um zu erkennen, ob sich Daten geändert haben oder wann sich diese in Zukunft ändern könnten. Also gründeten die beiden früheren Unternehmensberater 2017 Complero: eine auf Künstlicher Intelligenz basierende Datenserviceplattform, über die Endkunden ihre Kontaktdaten bei Unternehmen selektiv, fortlaufend und DSGVO-konform austauschen und aktuell halten können. Seit 2020 sind sie am erfolgreich am Markt und bei Versicherungen im Einsatz. Dazu gehört auch die Allianz.

Von einer Lose-Lose- zur Win-Win Situation

Für die Versicherungen und andere Dienstleister ist Complero ein Ermöglicher und Optimierer zugleich. Denn diese haben oft mit hohen Folgekosten zu kämpfen, wenn Kundendaten nicht aktuell sind und so die Verbindung zum Kunden und damit Umsatz verloren geht. Eine Lose-Lose-Situation für Versicherer, Banken, Telekommunikationsdienstleister und deren Kunden gleichermaßen. Endverbraucher sind damit überfordert, den Überblick zu behalten, welcher Dienstleister – nicht nur Versicherungen – welche Daten von ihnen hat. Zudem sind die Wege meist sehr aufwändig, Firmen über Änderungen zu informieren. Unternehmen wiederum sind gesetzlich verpflichtet, Kundendaten aktuell zu halten.

Genau hier setzt die KI-Plattform von Complero an und liefert Vorteile für alle Beteiligten. Schließlich kennen die Kunden ihre eigenen Daten am besten und haben spätestens mit der Einführung der DSGVO im Jahr 2018 die Kontrolle darüber zurückerhalten. Über die Complero-Plattform können sie nun unkompliziert und aktiv ihre Angaben selbst aktualisieren. So erhalten sie auch die Kontrolle und die Datensouveränität (zurück). Den Versicherern wiederum, liefert Complero fortlaufend und automatisch aktuelle und vollständige Daten ihrer Kunden. Zusätzlich können Endkunden und Versicherte via Complero frei über Opt-Ins für Brief- sowie telefonische und E-Mail-Kommunikation entscheiden – oder dass die Rechnung per E-Mail kommt. Complero hilft also dabei, Prozesskosten zu sparen, Mitarbeiter zu entlasten, den Marketing-ROI zu optimieren, die Vertriebsproduktivität zu steigern – und das alles bei Einhaltung der regulatorischen Anforderungen. Verschiedene Complero-Kunden, darunter DAX-Konzerne, haben ihren Marketing-ROI mit der Complero-KI mehr als verzehnfacht.

Den Kunden zum richtigen Zeitpunkt ansprechen

Mit Complero gibt es nun erstmalig nur einen einzigen Kontaktpunkt für Datenaktualisierungen. Kunden müssen nicht mehr mühsam unzählige Unternehmen anschreiben, zu denen sie eine Geschäftsbeziehung unterhalten – oder Minuten lang in der Warteschleife hängen. Die Unternehmen ihrerseits können Kosten und CO2-Emissionen in hohem Maße einsparen; etwa wenn durch aktuelle Kontaktdaten unnötige Postrückläufer reduziert und sogar eliminiert werden. Im Branchendurchschnitt haben Versicherungsunternehmen mit mehr als 15 Prozent Postrückläufern zu kämpfen – bei beispielsweise zehn Millionen Briefsendungen macht das mehr als 1,5 Millionen Postrückläufer. Die Kosten für Porto und interne Prozesse zur Identifizierung der Rückläufer belaufen sich auf weit über zehn Euro pro Postrückläufer. Insgesamt mindestens 15 Millionen Euro, die sich Dank Complero jährlich einsparen lassen.

Durch die Complero-KI kann das Unternehmen zudem präzise Vorhersagen treffen, wann sich wahrscheinlich Kontaktdaten ändern werden. So ist es möglich, Kunden zum richtigen Zeitpunkt, in der richtigen Tonalität über das richtige Medium auf Änderungen aber auch auf Angebote anzusprechen – was die Erfolgsquote nachweislich erhöht.

Keine Zukunftsmusik – Complero ist täglich im Einsatz

Hat Complero Wettbewerber? „Unsere größten Wettbewerber heißen ‚Nichts tun‘ und ‚das Problem ignorieren‘“, erklärt Gründer Steffen Schneider. In der Regel werden Kundendaten nach Vertragsabschluss in Kontaktdatenbanken gespeichert und anschließend kümmert sich niemand mehr drum. „Keiner denkt dran, dass sich Kontaktdaten laufend ändern“, so Schneider. Unternehmen verließen sich oft drauf, dass der Kunde schon Bescheid sagt oder das irgendeine andere Abteilung erledigen wird. Ein Trugschluss – und so können Millionen von Verbrauchern einfach nicht mehr erreicht werden, was zu erheblichen Nachteilen auch für die Endkunden führt. „Mit Complero bringen wir beide Parteien in einer Win-Win-Situation zusammen und ermöglichen langanhaltende Kundenbeziehungen“, betont der Complero-Gründer.

Lust auf mehr InsurTech-Insights? Dann schaut doch mal, was die Gründerin von Segurio über neue Wege und Frauen in InsurTechs zu sagen hat. Wollt auch ihr euer Start-up vorstellen und ein bisschen aus dem Nähkästchen plaudern? Dann meldet euch gerne bei uns, wir freuen uns über weitere Artikel für unsere Blogreihe!

Chatbots – die besseren Kundenberater?

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Kommunikation ist die zentrale Grundlage für das Funktionieren und Zusammenleben in unserer Gesellschaft. Das Wort Kommunikation leitet sich aus dem lateinischen Wort “communicatio” ab, was so viel wie „Mitteilung“ heißt und den Austausch von Informationen meint. Jede Kommunikation findet in einer Interaktion statt und in jeder Situation gelten zudem eigene Regeln: So wird in einer Teambesprechung anders kommuniziert als in einem Kundengespräch. Nicht zuletzt trägt die richtige Kommunikation im Umgang mit Kunden und Partnern einen wesentlichen Teil zum geschäftlichen Erfolg bei. Kunden erwarten heutzutage eine nahtlose Interaktion mit Versicherern – unabhängig vom Kommunikationskanal. Telefon, E-Mail, Social Media – Versicherungsnehmer möchten mit wenig Aufwand jederzeit Informationen einholen können und erwarten schnelle Antworten auf ihre Fragen und Wünsche.

24/7 Erreichbarkeit, Kosteneffizienz und Cross-Selling-Potenzial

Um diesem hohen Servicelevel gerecht zu werden, setzen Versicherungsdienstleister auf Künstliche Intelligenz (KI). Diese zeichnet sich mittlerweile durch neue Fähigkeiten wie Spracherkennung, natürliche Sprachverarbeitung, tiefes Lernen und Mustererkennung aus. KI wird in der Gesprächsführung und damit im Kundenservice zu einer unverzichtbaren Technologie. Chatbots sind in der Lage, die menschliche Kommunikation zu simulieren und zu automatisieren. Durch den Einsatz von Natural Language Processing können sie beispielsweise textlich unstrukturierte Informationen verstehen und in natürlicher Sprache antworten. Chatbots können die Anzahl positiver Kundenkontakte erhöhen und garantieren zudem eine ständige Erreichbarkeit, Lösungen in Echtzeit sowie eine natürliche und einfache Kommunikation mit dem Kunden. Oft verursachen kleine Anliegen wie Adressänderungen hohe Servicekosten. Durch den Einsatz von Bots können die Kosten um rund 80 bis 90 Prozent gesenkt und der anspruchsvolle Servicelevel sogar kosteneffizient realisiert werden. Vor allem im Kundenservice von Unternehmen helfen Chatbots dabei, die Prozesse zu automatisieren und die Kundenzufriedenheit zu steigern. Im Kundendialog erarbeiten sich Chatbots mittlerweile Nutzerprofile, um Antworten zu personalisieren. Immer mehr Anfragen können so bereits abschließend bearbeitet werden. Sollte die Anfrage jedoch nicht mehr mit ausreichender Sicherheit richtig beantwortet werden können, wird der Sachverhalt an einen Mitarbeiter abgegeben und die Gesprächsführung durch einen Menschen fortgeführt. Mittlerweile sind auch komplexere Vorgänge möglich. So folgt in der Versicherungswirtschaft der Änderung von Adressdaten nicht mehr nur die anschließende Anpassung des Versicherungsschutzes, sondern zum Beispiel auch die Vermittlung von Zusatzversicherungen und Vertragsänderungen. Dieses Cross-Selling-Potenzial führt neben der Kostenreduktion auch zu einer Umsatzsteigerung.

Die Grenzen der Bots

Viele Anbieter von Chatbots arbeiten noch auf der Basis von regelbasierten Entscheidungsbäumen. Dank maschinellem Lernen (Deep Learning Modellen) werden Antworten immer besser und es wird für den Nutzer zunehmend schwieriger zu erkennen, ob es sich beim Kommunikationspartner um einen Menschen oder eine Maschine handelt. Der erstmals im Jahr 1950 eingesetzte Turing-Test prüft, inwieweit eine Maschine die kognitive Leistung eines Menschen besitzt. Für den Test chattet eine Versuchsperson mit einem Menschen und einem Computer. Dann muss entschieden werden, welcher Gesprächspartner Mensch und welcher Maschine ist. Der Test gilt als bestanden, wenn mindestens 30 Prozent der Versuchspersonen den Chatbot für einen Menschen halten. Doch wie reagieren Kunden auf einen Bot? Die Akzeptanz der Interaktion mit einem Chatbot wird als sehr hoch eingestuft. Allerdings entsteht an dieser Stelle ein anderes Problem: Sobald User wissen, dass sie mit einem Roboter chatten, werden skurrile Fragen gestellt, um den Bot zu testen und an seine Grenzen zu bringen, da dieser für spezifische Anfragen konfiguriert ist. Eine weitere Herausforderung besteht im Umgang mit Schreibfehlern und Slang sowie dem Datenschutz. Da Chatbots von den Nutzereingaben lernen, um so personalisierte Antworten zu generieren, werden je nach Chatbot auch Nutzerdaten gesammelt und ausgewertet, die der Nutzer nicht eingegeben hat. Geschieht das Profiling ohne Einwilligung, ist das in Bezug auf den Datenschutz kritisch zu bewerten.

Chatbots in der InsurTech-Szene

Nutzer verbringen immer mehr Zeit in Messaging-Apps und immer weniger Zeit auf Websites. Das bietet großes Potential für Chatbots. Insurista hat dies erkannt und bietet seit 2016 Versicherungs- und Bankunternehmen eine Kommunikationsplattform an, die KI-basierte Chatbots nutzt und via Facebook-Messenger den User berät. Neben Insurista, arbeitet auch das Berliner Start-up Rasa am Einsatz Künstlicher Intelligenz und somit an der nächsten Chatbot-Generation. Rasa steht dabei im engen Austausch mit Unternehmen wie ERGO und Helvetia. „Carla“, der Chatbot des Start-up Kauz, ist als „Enterprise Bot“ vollständig angepasst an die Produkte, Services und Sprache des Unternehmens, dass sie vertreten. Der Chatbot von Kauz arbeitet im Gegensatz zu anderen Chatbots nicht mit Machine Learning, sondern mit Natural Language Understanding (NLU). Dadurch wird das beste Sprachverständnis garantiert sowie eine modulare Architektur, die eine schnelle Konfiguration und skalierbare Entwicklung ermöglicht. Mit NLU besitzt das System die Fähigkeit, unbekannte Worte und fehlende Informationen zu analysieren. Anschließend werden diese korrigiert und nachgeliefert. Kauz` Chatbots formen somit ein Abbild des Gesagten. Sie kennen zehntausende Bedeutungen und lösen sprachliche Mehrdeutigkeiten auf. Carlas Wissen ist modular aufgeteilt in Sprachwissen, Weltwissen und situative Kommunikationsfähigkeiten. Diese Module werden laufend erweitert. Das Wissen über die Produkte und Leistungen von Unternehmen sowie deren spezielle Terminologie kommt dann konfigurierbar hinzu.

Emotionalisierung der Chatbots

Derzeit eignen sich Chatbots vor allem zur schnellen Klärung von einfachen Sachverhalten. Besonders erfolgsversprechend ist der Einsatz von KI, wenn es gelingt, die Sprache der Bots weiter zu emotionalisieren und ihnen gleichzeitig beizubringen, Kundenbeziehungen aufzubauen. Bots sollen auf Emotionen wie Aufregung, gute und schlechte Laune reagieren können, sei es anhand der Stimme oder des Schreibstils. Das Wichtigste bezüglich der Weiterentwicklung der Technologie wird sein, ein skalierbares und flexibles Dialog-Management aufzubauen, welches nicht mehr auf Regeln basiert. Dabei kommt der Verwendung von natürlicher Sprachverarbeitung und kontextbezogener Intelligenz eine hohe Bedeutung zu. KI wird die Zukunft der Kundeninteraktionen bestimmen und das gesamte digitale Kundenerlebnis neu definieren.