Artificial Intelligence (AI) in Insurance Market Updates by 2031
Künstliche Intelligenz (KI) im Versicherungsmarkt wird im Zeitraum 2023–2031 voraussichtlich eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate von 32,7 % verzeichnen. Die wachsende Nachfrage nach prädiktiver Analytik und Automatisierung dürfte ein wichtiger Trend auf dem Markt bleiben.
Künstliche Intelligenz (KI) in der Versicherungsmarktanalyse
- Der KI-Versicherungssektor unterstützt die Versicherungsbranche und optimiert enorme Datenmengen.
- Versicherer entwickeln individuelle Policen für Einzelpersonen, führen systematische Underwriting-Prozesse durch und stellen Kunden auf der ganzen Welt präzisere Kostenvoranschläge zur Verfügung.
- Durch die Integration von KI-Technologie könnten darüber hinaus präzise Vorhersagen ermöglicht, Kundeninteraktionen verwaltet und der personalisierte Service erweitert werden.
Künstliche Intelligenz (KI) im Versicherungsmarkt – Überblick
- KI-Technologie könnte eine Reihe potenzieller Vorteile bieten, um den Wandel in der Versicherungsbranche zur Risikobewältigung voranzutreiben.
- Versicherungsunternehmen integrieren KI-Technologien, um Kundeninteraktionen präzise abzuschätzen, zu verwalten und personalisierte Service- und Produktlinien mit beispielloser Genauigkeit und Geschwindigkeit zu erweitern.
- Im Versicherungssektor nutzen Garantiegeber KI, um den Kundenservice zu verbessern, die Effizienz zu steigern und Betrug wirksam zu bekämpfen.
- KI-Technologien werden es Versicherern ermöglichen, auf entwickelte Datensätze zurückzugreifen, um ihre Prozesse wiederherzustellen, von der Automatisierung des Kundensupports bis hin zur Verbesserung der Risikomodellierung und -prognosen.
Passen Sie die Forschung Ihren Anforderungen an
Wir können die Analyse und den Umfang optimieren und anpassen, die unsere Standardangebote nicht abdecken. Diese Flexibilität hilft Ihnen, genau die Informationen zu erhalten, die Sie für Ihre Geschäftsplanung und Entscheidungsfindung benötigen.
Künstliche Intelligenz (KI) im Versicherungsmarkt: Strategische Einblicke
CAGR (2023 - 2031)32,7 %- Marktgröße 2023
US$ XX Millionen - Marktgröße 2031
US$ XX Millionen
Marktdynamik
- Steigendes Bedürfnis der Verbraucher nach personalisierten Erlebnissen
- Technologische Fortschritte
- Die wachsende Nachfrage nach prädiktiver Analytik und Automatisierung
Schlüsselspieler
- Amazon Web Services, Inc.
- Avaamo
- Cape Analytics, LLC
- IBM Corp
- Microsoft Corp
- Shift-Technologie
- Wipro Limited
- Avenga International GmbH
- SAS Institute Inc.
- OpenText Corporation
Regionaler Überblick
- Nordamerika
- Europa
- Asien-Pazifik
- Süd- und Mittelamerika
- Naher Osten und Afrika
Marktsegmentierung
Komponente- Software
- Service
Technologie- Maschinelles Lernen und Deep Learning
- Verarbeitung natürlicher Sprache [NLP]
- Industrielle Bildverarbeitung
- Roboterautomatisierung
Einsatz- Wolke
- Vor Ort
Anwendung- Schadenmanagement
- Risikomanagement und Compliance
- Chatbots
- Das Beispiel-PDF zeigt die Inhaltsstruktur und die Art der Informationen mit qualitativer und quantitativer Analyse.
Künstliche Intelligenz (KI) im Versicherungsmarkt – Treiber und Chancen
Steigendes Bedürfnis der Verbraucher nach personalisierten Erlebnissen begünstigt den Markt
- Verbraucher erwarten personalisierte Erlebnisse, was die Marktteilnehmer dazu ermutigt, KI-Technologien zur Automatisierung von Versicherungsprozessen einzusetzen.
- KI-Technologie unterstützt Versicherungsunternehmen bei der Analyse von Kundendaten und -verhalten. KI-Algorithmen können Kunden segmentieren, ihre Vorlieben und Bedürfnisse identifizieren und Marketingbotschaften und Produktempfehlungen maßschneidern. Dies fördert die Kundenbindung und -treue, indem es den Marktteilnehmern mehr Cross-Selling- und Upselling-Möglichkeiten bietet.
- KI-gestützte Lösungen wie Chatbots und virtuelle Assistenten ermöglichen es Versicherern, die Kundennachfrage nach schneller und personalisierter Unterstützung zu erfüllen, was die Nachfrage steigert und somit den Markt antreibt.
Technologische Fortschritte
- Versicherungsunternehmen nutzen dringend fortschrittliche Technologien wie maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache und Computer Vision, um das Verhalten ihrer Kunden zu verfolgen und Daten in Echtzeit zu verwalten.
- Das rasante Wachstum von KI und maschinellem Lernen bietet neue Möglichkeiten zur Wertschöpfung aus Daten.
- Darüber hinaus ist Large Language Modeling (LLM) ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der sich mit der Verteilung von in Dokumenten enthaltenen Daten befasst.
- Versicherer nutzen LLM, um ihre Schadensabwicklung zu beschleunigen und betrügerische Schadensfälle mit höherer Genauigkeit zu erkennen.
- Darüber hinaus bringt die Entwicklung der generativen KI gesammelte Daten, Tools und Funktionen mit sich, um Versicherungsunternehmen eine Lösung zur Datenhandhabung und -verwaltung bereitzustellen.
Künstliche Intelligenz (KI) im Versicherungsmarktbericht – Segmentierungsanalyse
Wichtige Segmente, die zur Herleitung künstlicher Intelligenz (KI) in der Versicherungsmarktanalyse beigetragen haben, sind Angebot, Einsatz, Unternehmensgröße und Endbenutzer.
- Basierend auf den Komponenten wird die künstliche Intelligenz (KI) im Versicherungsmarkt in Software und Service unterteilt. Das Softwaresegment hatte im Jahr 2023 einen größeren Marktanteil.
- Nach Technologie ist der Markt in maschinelles Lernen und Deep Learning, natürliche Sprachverarbeitung (NLP), maschinelles Sehen und Roboterautomatisierung unterteilt . Es wird erwartet, dass das Segment maschinelles Lernen und Deep Learning im Prognosezeitraum deutlich wachsen wird.
- In Bezug auf den Einsatz ist künstliche Intelligenz (KI) im Versicherungsmarkt in Cloud und On-Premise segmentiert. Das Cloud-Segment hatte im Jahr 2023 einen größeren Marktanteil.
- Nach Anwendung ist der Markt in Schadenmanagement, Risikomanagement, Compliance, Chatbots und andere segmentiert. Das Chatbot-Segment wird im Prognosezeitraum voraussichtlich wachsen.
- Basierend auf den Endverbrauchern ist der Markt in Lebensversicherungen, Krankenversicherungen, Eigentumsversicherungen, Autoversicherungen und andere unterteilt. Es wird erwartet, dass das Lebensversicherungssegment im Prognosezeitraum deutlich wachsen wird.
Künstliche Intelligenz (KI) in der Versicherungsmarktanteilsanalyse nach Geografie
Der geografische Umfang der künstlichen Intelligenz (KI) im Versicherungsmarktbericht ist hauptsächlich in fünf Regionen unterteilt: Nordamerika, Asien-Pazifik, Europa, Naher Osten und Afrika sowie Süd- und Mittelamerika.
- Aufgrund des technologischen Fortschritts und der Präsenz wichtiger Marktakteure dürfte der Markt im Asien-Pazifik-Raum im Prognosezeitraum wachsen.
- Unter anderem sind IBM Corp, Microsoft Corp und OpenText Corporation damit beschäftigt, ihr Portfolio weiterzuentwickeln, zu aktualisieren und auszubauen, um den dynamischen Anforderungen ihrer Kunden gerecht zu werden und so den Markt anzutreiben.
Umfang des Marktberichts über künstliche Intelligenz (KI) im Versicherungswesen
| Berichtsattribut | Details |
|---|---|
| Marktgröße im Jahr 2023 | XX Millionen US-Dollar |
| Marktgröße bis 2031 | XX Millionen US-Dollar |
| Globale CAGR (2023 - 2031) | 32,7 % |
| Historische Daten | 2021-2022 |
| Prognosezeitraum | 2024–2031 |
| Abgedeckte Segmente | Nach Komponente
|
| Abgedeckte Regionen und Länder | Nordamerika
|
| Marktführer und wichtige Unternehmensprofile |
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- Das Beispiel-PDF zeigt die Inhaltsstruktur und die Art der Informationen mit qualitativer und quantitativer Analyse.
Künstliche Intelligenz (KI) im Versicherungsmarkt – Neuigkeiten und aktuelle Entwicklungen
Künstliche Intelligenz (KI) im Versicherungsmarkt wird durch die Erfassung qualitativer und quantitativer Daten nach Primär- und Sekundärforschung bewertet, die wichtige Unternehmensveröffentlichungen, Verbandsdaten und Datenbanken umfasst. Nachfolgend sind einige der Entwicklungen im Bereich künstliche Intelligenz (KI) im Versicherungsmarkt aufgeführt:
- Swiss Re bringt eine erweiterte Version seines Underwriting-Handbuchs für Lebens- und Krankenversicherungen, Life Guide, auf den Markt. Die neue Version ist mit Swiss Re Life Guide Scout ausgestattet, einem von Swiss Re entwickelten, generativen, KI-gestützten Underwriting-Assistenten, der den Microsoft Azure OpenAI Service integriert. Das Underwriting von Lebens- und Krankenversicherungen ist ein komplexer Prozess, der genaue und aktuelle Informationen erfordert, um das Risiko eines Versicherungsantragstellers einzuschätzen. Swiss Re Life Guide Scout soll dazu beitragen, die Effizienz und Qualität des Underwritings zu steigern, indem er schnelle Antworten aus kuratiertem Expertenwissen als Reaktion auf Fragen des Underwriters in natürlicher Sprache generiert. (Quelle: Swiss Re, Unternehmenswebsite, Mai 2024)
Künstliche Intelligenz (KI) im Versicherungsmarkt - Berichtsumfang und Ergebnisse
Der Bericht „Marktgröße und Prognose für künstliche Intelligenz (KI) im Versicherungswesen (2021–2031)“ bietet eine detaillierte Analyse des Marktes, die die folgenden Bereiche abdeckt:
- Künstliche Intelligenz (KI) im Versicherungsmarkt – Größe und Prognose auf globaler, regionaler und Länderebene für alle wichtigen Marktsegmente, die im Rahmen des Projekts abgedeckt sind
- Künstliche Intelligenz (KI) in Versicherungsmarkttrends sowie Marktdynamik wie Treiber, Beschränkungen und wichtige Chancen
- Detaillierte PEST/Porters Five Forces- und SWOT-Analyse
- Künstliche Intelligenz (KI) in der Versicherungsmarktanalyse, die wichtige Markttrends, globale und regionale Rahmenbedingungen, wichtige Akteure, Vorschriften und aktuelle Marktentwicklungen umfasst
- Branchenlandschaft und Wettbewerbsanalyse, einschließlich Marktkonzentration, Heatmap-Analyse, prominenten Akteuren und aktuellen Entwicklungen im Bereich künstliche Intelligenz (KI) auf dem Versicherungsmarkt
- Detaillierte Firmenprofile
Report Coverage
Revenue forecast, Company Analysis, Industry landscape, Growth factors, and Trends
Segment Covered
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to segments covered.
Regional Scope
North America, Europe, Asia Pacific, Middle East & Africa, South & Central America
Country Scope
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to country scope.
Frequently Asked Questions
The global artificial intelligence (AI) in the insurance market is estimated to register a CAGR of 32.7% during the forecast period 2023–2031.
The key players holding majority shares in the global artificial intelligence (AI) in the insurance market are Amazon Web Services, Inc., Avaamo, Cape Analytics, LLC, IBM Corp, Microsoft Corp, Shift Technology, Wipro Limited, Avenga International GmbH, SAS Institute Inc., and OpenText Corporation.
The growing demand for predictive analytics and automation to play a significant role in the global artificial intelligence (AI) in the insurance market in the coming years.
North America dominated the artificial intelligence (AI) in the insurance market in 2023.
The rising need for personalized experience among consumers is the major factors that propel global artificial intelligence (AI) in the insurance market.
The List of Companies
1. Amazon Web Services, Inc.
2. Avaamo
3. Cape Analytics, LLC
4. IBM
5. Lemonade, Inc.
6. Microsoft
7. Osp Labs Pvt Ltd
8. Shift Technology
9. Trov Insurance Solutions, LLC
10. Wipro Limited
The Insight Partners performs research in 4 major stages: Data Collection & Secondary Research, Primary Research, Data Analysis and Data Triangulation & Final Review.
- Data Collection and Secondary Research:
As a market research and consulting firm operating from a decade, we have published and advised several client across the globe. First step for any study will start with an assessment of currently available data and insights from existing reports. Further, historical and current market information is collected from Investor Presentations, Annual Reports, SEC Filings, etc., and other information related to company’s performance and market positioning are gathered from Paid Databases (Factiva, Hoovers, and Reuters) and various other publications available in public domain.
Several associations trade associates, technical forums, institutes, societies and organization are accessed to gain technical as well as market related insights through their publications such as research papers, blogs and press releases related to the studies are referred to get cues about the market. Further, white papers, journals, magazines, and other news articles published in last 3 years are scrutinized and analyzed to understand the current market trends.
- Primary Research:
The primarily interview analysis comprise of data obtained from industry participants interview and answers to survey questions gathered by in-house primary team.
For primary research, interviews are conducted with industry experts/CEOs/Marketing Managers/VPs/Subject Matter Experts from both demand and supply side to get a 360-degree view of the market. The primary team conducts several interviews based on the complexity of the markets to understand the various market trends and dynamics which makes research more credible and precise.
A typical research interview fulfils the following functions:
- Provides first-hand information on the market size, market trends, growth trends, competitive landscape, and outlook
- Validates and strengthens in-house secondary research findings
- Develops the analysis team’s expertise and market understanding
Primary research involves email interactions and telephone interviews for each market, category, segment, and sub-segment across geographies. The participants who typically take part in such a process include, but are not limited to:
- Industry participants: VPs, business development managers, market intelligence managers and national sales managers
- Outside experts: Valuation experts, research analysts and key opinion leaders specializing in the electronics and semiconductor industry.
Below is the breakup of our primary respondents by company, designation, and region:
Once we receive the confirmation from primary research sources or primary respondents, we finalize the base year market estimation and forecast the data as per the macroeconomic and microeconomic factors assessed during data collection.
- Data Analysis:
Once data is validated through both secondary as well as primary respondents, we finalize the market estimations by hypothesis formulation and factor analysis at regional and country level.
- Macro-Economic Factor Analysis:
We analyse macroeconomic indicators such the gross domestic product (GDP), increase in the demand for goods and services across industries, technological advancement, regional economic growth, governmental policies, the influence of COVID-19, PEST analysis, and other aspects. This analysis aids in setting benchmarks for various nations/regions and approximating market splits. Additionally, the general trend of the aforementioned components aid in determining the market's development possibilities.
- Country Level Data:
Various factors that are especially aligned to the country are taken into account to determine the market size for a certain area and country, including the presence of vendors, such as headquarters and offices, the country's GDP, demand patterns, and industry growth. To comprehend the market dynamics for the nation, a number of growth variables, inhibitors, application areas, and current market trends are researched. The aforementioned elements aid in determining the country's overall market's growth potential.
- Company Profile:
The “Table of Contents” is formulated by listing and analyzing more than 25 - 30 companies operating in the market ecosystem across geographies. However, we profile only 10 companies as a standard practice in our syndicate reports. These 10 companies comprise leading, emerging, and regional players. Nonetheless, our analysis is not restricted to the 10 listed companies, we also analyze other companies present in the market to develop a holistic view and understand the prevailing trends. The “Company Profiles” section in the report covers key facts, business description, products & services, financial information, SWOT analysis, and key developments. The financial information presented is extracted from the annual reports and official documents of the publicly listed companies. Upon collecting the information for the sections of respective companies, we verify them via various primary sources and then compile the data in respective company profiles. The company level information helps us in deriving the base number as well as in forecasting the market size.
- Developing Base Number:
Aggregation of sales statistics (2020-2022) and macro-economic factor, and other secondary and primary research insights are utilized to arrive at base number and related market shares for 2022. The data gaps are identified in this step and relevant market data is analyzed, collected from paid primary interviews or databases. On finalizing the base year market size, forecasts are developed on the basis of macro-economic, industry and market growth factors and company level analysis.
- Data Triangulation and Final Review:
The market findings and base year market size calculations are validated from supply as well as demand side. Demand side validations are based on macro-economic factor analysis and benchmarks for respective regions and countries. In case of supply side validations, revenues of major companies are estimated (in case not available) based on industry benchmark, approximate number of employees, product portfolio, and primary interviews revenues are gathered. Further revenue from target product/service segment is assessed to avoid overshooting of market statistics. In case of heavy deviations between supply and demand side values, all thes steps are repeated to achieve synchronization.
We follow an iterative model, wherein we share our research findings with Subject Matter Experts (SME’s) and Key Opinion Leaders (KOLs) until consensus view of the market is not formulated – this model negates any drastic deviation in the opinions of experts. Only validated and universally acceptable research findings are quoted in our reports.
We have important check points that we use to validate our research findings – which we call – data triangulation, where we validate the information, we generate from secondary sources with primary interviews and then we re-validate with our internal data bases and Subject matter experts. This comprehensive model enables us to deliver high quality, reliable data in shortest possible time.
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