Algorithmen in der Beratung

Zukunftsthemen sind mit Unsicherheit verbunden. Wie hoch ist meine Pensionslücke? Werde ich krank? Ich will mir eine Wohnung kaufen, aber kann ich mir das leisten? Diese Fragen lösen unweigerlich Emotionen wie Angst, Freude oder Unbehagen aus. Geht es jedoch um die bewusste Auseinandersetzung, insbesondere mit den negativen Themen, steht oftmals die Verdrängung im Vordergrund.

Hinzu kommt, dass Menschen risikoavers sind, vor allem junge Generationen, wenn es um das Thema „Geld“ geht. Selbst wenn die eigenen Risiken bekannt sind, ist die selbstständige Überleitung in Finanzprodukte aufgrund der hohen Komplexität der Produkte eine Herausforderung. Das schlechte Image von Versicherungen, steigert das Misstrauen der Kund:innen zusätzlich.

Die Herausforderung für Versicherungen besteht daher nicht nur darin eine ganzheitliche, kundenzentrierte Beratung zu schaffen, sondern auch die Transparenz und das Vertrauen zu stärken. Doch wie kann der Einsatz von Algorithmen und Daten diese Probleme minimieren?

Entscheidungsfindung in 2 Systemen

Bevor wir uns mit Algorithmen auseinandersetzen, ist es wichtig zu verstehen, wie Entscheidungen getroffen werden. Nobelpreisträger Daniel Kahnemann unterscheidet die Entscheidungsfindung in System 1 (unbewusst) und System 2 (bewusst). Unbewusste Entscheidungen sind emotional, intuitiv und schnell, wohingegen bewusste Entscheidungen analysierend, aufmerksam und reflektierend sind.

Am Beispiel unserer Persona Karla wollen wir verdeutlichen wie Algorithmen im Entscheidungsprozess unterstützen können und gleichzeitig Vertrauen und Transparenz schaffen.

Karla ist 25 Jahre alt, Studentin und arbeitet als Angestellte. Sie ist single und finanziell unabhängig.
Sie möchte gut abgesichert sein, ist – wie viele in ihrer Generation – risikoavers und schiebt die Themen vor sich her.
Medien und Ereignisse im persönlichen Umfeld lösen unterschiedliche Emotionen aus, werden dann aber ins Unterbewusstsein verdrängt (System 1).

Kundenzentrierung im Entscheidungsfindungsprozess

Durch eine kundenzentrierte Beratung können wir System 1 und 2 bzw. das Wechselspiel beider bedienen. Die nachstehenden drei Schritte führen Karla dabei durch den Entscheidungsfindungsprozess.

Schritt: Aktivierung
Schritt: Informationsgewinnung
Schritt: Entscheidung

1. Schritt: Aktivierung

Risiken und versicherungsrelevante Themen werden durch aktuelle Geschehnisse präsent. Ob durch eigene Erlebnisse, im direkten Umfeld (Krankheit oder Unfall im Bekanntenkreis) oder ausgelöst von (sozialen) Medien. Alle diese Ereignisse werden von Karla kognitiv (System 2) und emotional (System 1) verarbeitet und aktiviert.

Durch den Einsatz von Algorithmen können Versicherungen bereits in dieser Phase aktiv werden und sind durch die Einbindung von aktuellen Geschehnissen zugleich „näher“ an den wichtigen Themen ihrer Kund:innen.

Aufbereitet nach Thema und Risiko werden mit Risk Sentiments relevante Themen zum richtigen Zeitpunkt erkannt und damit für die Aktivierung verwendbar. Mittels NLU werden Onlinemedien in Echtzeit nach allen relevanten Risikothemen in der Region oder Zielgruppe analysiert und alle aktuellen Themen in einem Dashboard übersichtlich dargestellt. Berater:innen erhalten dadurch einen Informationsvorsprung in der Beratung („Welche Risiken sind in meinem Bezirk gerade aktuell?”).

Die Ansprache des richtigen Themas zum richtigen Zeitpunkt ist zudem für die Content- und Kampagnensteuerungen in Portalen, Bots und Apps relevant.

Generell gilt es in beiden Fällen die folgenden Fragen zu klären:

Wie bekomme ich die Information zu den Kund:innen?
Wie bereitet man diese bestmöglich auf?

Hier kommen verschiedene Beratungsmodule zum Einsatz, die jeweils den Bedarf verständlich machen. Karla ist 25 Jahre alt und ihr wichtigstes Asset ist ihre Arbeitskraft. Beratungselemente wären somit Rechner und Statistiken zum Wert der Arbeit, staatlichen Lücken, Peer-Benchmarks und Eintrittswahrscheinlichkeiten des Risikos. Je nach Kundentyp kann hier nochmals unterschieden werden, wie detailliert und umfangreich diese Informationen transportiert werden.

3. Schritt: Entscheidung

Im letzten Schritt des Entscheidungsfindungsprozesses gilt es die Unsicherheiten und Informationslücken (System 2) auszuräumen, damit eine gute (rationale und emotionale) Entscheidung getroffen werden kann. Selbst wenn Kund:innen ihre Risiken kennen, ist die selbstständige Überleitung in Finanzprodukte aufgrund der hohen Komplexität der Produkte oftmals nur schwer möglich, wodurch auch eine Entscheidung schwierig ist.

Basierend auf der Risikoanalyse werden objektive, nachvollziehbare Produktempfehlungen übergeleitet. Die einzelnen Versicherungsprodukte werden auf der Basis der individuellen Risikorelevanz mittels eines zugrundeliegenden Algorithmus in vier Kategorien priorisiert, wobei die Produktempfehlungen auf einem Maximalschaden-Szenario beruhen. Die Produktempfehlungen berücksichtigen auch die Einkommenssituation der Kund:innen.

Die Auflösung der Informationsasymmetrie durch Transparenz schafft Vertrauen in die Produktempfehlung, vor allem durch Daten und Fakten. Ein ergänzendes Peer Benchmarking kann Karla zusätzlich in ihrer Entscheidung bestärken, da sie einen Eindruck bekommt, wie andere Personen in ihrer Altersklasse und Lebenssituation abgesichert sind. Je individueller sich die Beratung gestaltet, desto mehr werden Kund:innen in ihrer Kaufentscheidung gestärkt.

Im Laufe ihres Lebens durchläuft Karla den Prozess der Aktivierung, Informationsgewinnung und Entscheidung mehrfach (Kinder, Pensionsantritt, etc.) und benötigt eine entsprechende, kontinuierliche Beratung. Sie möchten im Detail wissen, wie das funktionieren kann? Get in touch 😊