Snapsure

Snapsure im Start-up Pitch – „Insurance to Go“

Versicherungen werden verkauft und nicht gekauft – eine Aussage, die auch Enrico Bolloni, CEO und Co-Founder von Snapsure unterstreicht. In seinem Start-up-Pitch in unserer Werkstattwoche (7. bis 11. August 2017) zum Thema „Künstliche Intelligenz“ ging er zunächst auf die Herausforderungen ein, mit denen sich die Assekuranz hinsichtlich des Verhaltens ihrer Zielgruppen und der daraus resultierenden Einstellung gegenüber Versicherungsprodukten konfrontiert sieht, bevor er dann das Geschäftsmodell von Snapsure vorstellte und mit den Teilnehmern darüber diskutierte.

Wie ist die Idee für Snapsure entstanden?

Laut Enrico Bolloni hat die „Generation Smartphone“ nur wenig Interesse an Versicherungen. Sie sind oftmals schwer verständlich, zu komplex und kompliziert – kurz: Versicherungen sind für junge Leute unsexy. Snapsure hat sich das Verhalten dieser Zielgruppe angeschaut und eine Lösung dafür entwickelt, Menschen den Zugang zu Versicherungsprodukten zu vereinfachen. Die Basis für die Entwicklung des Geschäftsmodells bildeten hauptsächlich zwei Beobachtungen: Zum einen wird anhand der Nutzung von Social Media Kanälen oder Messanger-Diensten deutlich, dass es nicht nur der Kommunikation mit Worten bedarf, sondern dass Bilder oftmals ausreichen, um etwas mitzuteilen. Zum anderen ist das Smartphone der Kanal, über den 80 Prozent aller digitalen Fotos versendet werden. Damit war die Idee für Snapsure geboren: Lieblingsdinge können über das Smartphone verglichen, gekauft, finanziert oder versichert werden. Für den Abschluss einer Versicherung ist lediglich ein Schnappschuss notwendig. Will man zum Beispiel sein Fahrrad versichern, reicht ein Foto davon und in wenigen Sekunden liegen Versicherungsangebote vor, die dazu passen. Wenn ein Angebot dem Nutzer dann gefällt, kann er die Versicherung sofort online über das Smartphone abschließen. Snapsure bietet „Insurance to go“.

Versicherung über das Smartphone abschließen (Quelle: Snapsure)

Versicherung mit Snapsure über das Smartphone abschließen (Quelle: Snapsure)

Das Münchner Start-up hat sich 2017 gegründet – mit dem Ziel, Bilderkennungsmodelle aufzubauen und AI-basierte Fraud Detection zu entwickeln. Der Launch von Snapsure war zunächst für die DACH-Region vorgesehen – das Unternehmen hat sich aber schnell auf den globalen Markt ausgeweitet. Auch die Arbeit mit Bilderkennungsmaschinen hat sich rasant gesteigert. Waren es zu Beginn noch vier Maschinen (unter anderem IBM Watson), so sind es mittlerweile bereits 32, die von Snapsure genutzt werden.

Wie funktioniert Snapsure und welchen Nutzen haben Versicherungen davon?

Snapsure ist ein „Backend as a Service System“ und – das betont Enrico Bolloni – keine App. Mit intelligenten, selbstlernenden Algorithmen (AI) werden individuelle Produktvorschläge für Versicherungslösungen auf Basis von Bildinformationen generiert. Dabei greift Snapsure auf eine eigene Produkt-und Bilddatenbank zurück. Versicherer haben durch die Bereitstellung einer White-Label-Schnittstelle die Möglichkeit, einen zusätzlichen, volldigitalen Vertriebskanal zu nutzen, der an das Kommunikationsverhalten der heutigen Kundengeneration angepasst ist. Dadurch, dass der Abschluss einer Versicherung zu jeder Zeit über das Smartphone möglich ist, werden Versicherungen wieder im Alltag des Kunden platziert. Snapsure kann dabei ganz einfach in bereits etablierte Versicherungs- und Service-Apps sowie Produktkampagnen integriert werden.

Fragen über Fragen …

Während und am Ende des Start-up-Pitches diskutierten die Teilnehmer eifrig mit Enrico Bolloni über Möglichkeiten, die Snapsure aktuell bietet und über Funktionen, die zukünftig denkbar sind. So wurde zum Beispiel gefragt, ob bei der Erkennung eines Bildes zwischen Originalprodukt und Plagiat unterschieden werden kann. Enrico Bolloni beantwortete diese Frage mit „nein“, mit der Begründung, dass Plagiate zu gut sind, um auf einem Bild erkannt zu werden. Aus diesem Grund wird bei der Erkennung des Bildes immer davon ausgegangen, dass es sich bei dem Produkt um ein Original handelt.

Eine weitere Frage, die gestellt wurde, bezog sich auf das Erkennen von Ersatzteilen, wenn zum Beispiel ein Bild von einem Defekt an einem Auto gesendet wird. Der CEO von Snapsure sagte dazu, dass das theoretisch möglich ist, aktuell fehlt es allerdings noch an Trainingsmaterial, mit dem die Maschine dazu in der Lage ist, um zum Beispiel eine Schramme im Lack zu erkennen und eine Angabe zu einer Reparatur zu machen. „Man muss die Maschinen erst mit dem entsprechenden Trainingsmaterial versorgen, damit sie zum Anwendungsfall geführt werden können“, so Bolloni. Woher das Trainingsmaterial für die Maschinen kommt, interessierte die Teilnehmer der Werkstattwoche ebenfalls. Enrico Bolloni antwortete hierauf, dass die Daten von den Versicherern, mit denen Snapsure zusammenarbeitet, kommen. Die Maschinen werden im Hintergrund vortrainiert und im Laufe der Zusammenarbeit wird so viel Datenmaterial gesammelt, dass schließlich in eine Modelphase übergegangen wird. Die Bilderkennung wird dabei mit jedem Schnappschuss, der in die Datenbank eingespielt wird, genauer. Dafür ist es allerdings wichtig, dass es sich bei den Bildern nicht um Stockfotos, sondern um „reale Bilder“ handelt.

Zum Abschluss des Vortrags wurde noch die Frage nach dem Risikoträger bei einer Fehlerkennung gestellt. Enrico Bolloni sagte hierzu, dass dem Nutzer von Anfang an kommuniziert wird, dass der entsprechende Vorschlag nur eine Preisindikation ist und betont gleichzeitig, dass eine Fehlerkennung nahezu ausgeschlossen ist.

 

 

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