✨ AI Kontextualisierung
Seit Juni diesen Jahres ist, wie berichtet, die Versicherungs-App Sophia für iOs, Android und als Webapp verfügbar. Sie soll eine digitale Versicherungsmaklerin sein, die sich um alles kümmert: Konkret können Kundinnen und Kunden mit ihr beispielsweise ihren Versicherungsbedarf analysieren lassen, bestehende Verträge optimieren und neue Versicherungen abschließen. Nun hat das Grazer Startup hinter der App eine Forschungs- und Entwicklungsförderung im Rahmen des Basisprogramms der Österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft (FFG) erhalten. Das Förderprojekt hat ein Volumen von knapp 130.000 Euro.
Mit dem Forschungsprojekt wolle man die Frage klären, wie sich eine Kundin oder ein Kunde mit einem preiswerten Budget bestmöglich gegen Gefahren absichern könne, erläutert Sophia-Cofounder Sebastian Peischl. Bei Vergleichsportalen können man mit „mühsamer Tüftelei“ zwar den günstigsten Tarif in einer bestimmten Sparte finden – eine spartenübergreifende Beratung fehle aber.
Mittels Machine Learning zum optimalen Versicherungsmix
Im Rahmen des Forschungsprojekts soll nun Machine Learning eingesetzt werden, um anhand des individuellen Risikoprofils der KundInnen und einer möglichst vollständigen Abbildung des Versicherungsmarktes einen optimalen Versicherungsmix zu ermitteln. Ein solcher Mix besteht aus mehreren Tarifen von unterschiedlichen Versicherern, Deckungssummen und dem Gesamtpreis. Gleichzeitig soll Aufschluss darüber gegeben werden, wie gut er zur aktuellen Lebenssituation der Kundin oder des Kunden passt.
„Der optimale Versicherungsmix für die aktuelle Lebenssituation eines Kundens und seiner Lieblinge wird nicht immer günstig sein“, erläutert Peischl. In der Praxis würde materielle Güter wie etwa Autos häufig sehr gut versichert, Leib und Leben dagegen oft vernachlässigt. Sophia will daher mehrere Möglichkeiten ermitteln, wie Kund:innen mit einem für sie passenden Budget die wichtigsten Risiken absichern können – und einen Versicherungsmix für jede Preisklasse anbieten.
„Gehen technisch viel weiter als derzeitige Lösungen“
Dabei sollen auch Elemente berücksichtigt werden, die ansonsten häufig vernachlässigt werden – und oft auch intransparent sind: Peischl nennt hier etwa die Frage, wie sich die Höhe des Selbstbehalts auf die Prämie auswirkt, aber auch die exakten Deckungshöhen für Risiken als Beispiele. Auch werden bestehende Versicherungsverträge in der Kalkulation berücksichtigt, um mögliche Änderungen aufzuzeigen oder „Doppelversicherungen“ zu vermeiden.
„Wir werden automatisiert berechnen können, wann beispielsweise welcher Selbstbehalt empfohlen ist und welche Versicherungskombinationen möglich sind, ohne dass man doppelt versichert ist“, erläutert Peischl. Mit dem Forschungsprojekt gehe man „technisch viel weiter als derzeitige Lösungen in diesem Bereich“. Die Unterstützung der FFG zeige, dass man am richtigen Weg sei.
