KI in der Versicherungsbranche

Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Versicherungsbranche grundlegend. Steigende regulatorische Anforderungen, neue Kundenerwartungen – insbesondere durch die Generation Z – sowie der Modernisierungsstau bei Legacy-Systemen erhöhen den Handlungsdruck. Gleichzeitig eröffnen KI, Big Data und moderne Cloud-Architekturen neue Möglichkeiten, Prozesse effizienter zu gestalten, Risiken besser zu bewerten und innovative Services zu entwickeln.

Dieser Beitrag beantwortet die zentralen Fragen rund um KI im Versicherungswesen und reicht von Grundlagen über konkrete Use Cases bis zu rechtlichen Rahmenbedingungen.

Künstliche Intelligenz beschreibt Systeme, die aus Daten lernen, Muster erkennen und eigenständig Entscheidungen oder Empfehlungen ableiten. In der Versicherungsbranche bedeutet das: Algorithmen analysieren Vertrags-, Schaden-, Kunden- und Risikodaten, um Prozesse zu automatisieren oder fundierte Prognosen zu ermöglichen.

Big Data bezeichnet große, heterogene Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen: etwa aus der Vertragsverwaltung, aus CRM-Systemen, Schadenakten oder externen Datenquellen. Entscheidend ist jedoch nicht das Datenvolumen, sondern die Fähigkeit, aus vorhandenen Daten wirtschaftlichen Mehrwert zu generieren.

Moderne KI-Systeme können Informationen aus verschiedenen Systemen zusammenführen und kontextbezogene Antworten liefern. Gerade in komplexen Versicherungsstrukturen mit vielen Subsystemen ist diese Fähigkeit ein zentraler Hebel.

KI kann in nahezu allen Kernbereichen von Versicherungsunternehmen zum Einsatz kommen:

• Schadenmanagement: Automatisierte Fallzusammenfassungen, Mustererkennung bei Betrug, KI-gestützte Erstbewertung.
• Underwriting: Risikobewertung auf Basis historischer und externer Daten.
• Kundenservice: Chatbots und digitale Assistenten für 24/7-Support.
• Vertriebsunterstützung: Personalisierte Angebote und Produktempfehlungen.
• IT-Modernisierung: Integration oder Ablösung von Legacy-Systemen durch KI-gestützte Datenaufbereitung.
• Compliance und Reporting: Unterstützung bei regulatorischen Anforderungen wie DORA durch KI-gestützte Datenklassifikation.

Gerade in der Sachbearbeitung entfalten KI-Assistenten ihr Potenzial: Sie bündeln verstreute Informationen, schlagen nächste Prozessschritte vor und reduzieren Dokumentationsaufwand.

Technologisch basieren KI-Anwendungen im Versicherungswesen auf mehreren technologischen Bausteinen:

• Machine Learning: Erkennung von Mustern in Schaden- oder Risikodaten.
• Natural Language Processing (NLP): Verarbeitung unstrukturierter Texte, etwa in Schadenmeldungen oder E-Mails.
• RAG-Technologie: Kombination aus Wissensdatenbanken und generativer KI zur kontextbezogenen Informationsbereitstellung.
• Cloud- und Hybrid-Architekturen: Flexible Skalierung bei gleichzeitiger Kontrolle sensibler Daten.
• KI-gestützte Datenintegration: Aufbereitung von Legacy-Daten für regulatorisches Reporting.

Wichtig ist: KI allein reicht nicht. Entscheidend ist die Integration in bestehende Systemlandschaften sowie ein durchdachtes Change-Management .

Für Versicherungsunternehmen

• Spürbare Zeitersparnis bei Recherche und Dokumentation
• Konsistentere Prozessqualität
• Effizientere Betrugserkennung
• Schnellere Umsetzung regulatorischer Anforderungen
• Zukunftssichere IT-Architekturen

Für Kunden

• Schnellere Schadenbearbeitung
• 24/7-Erreichbarkeit durch KI-Assistenten
• Personalisierte Tarife
• Transparente und digitale Customer Journey

Gerade die Generation Z erwartet mobile, digitale und sofort verfügbare Services. KI ist hierbei Voraussetzung für Wettbewerbsfähigkeit.

Versicherer agieren in einem hochregulierten Umfeld. KI-Anwendungen müssen daher stets regulatorische Anforderungen erfüllen:

• DORA (Digital Operational Resilience Act): Stellt hohe Anforderungen an IKT-Risikomanagement, Incident-Reporting und Resilienztests.
• DSGVO: Regelt Datenschutz und Datenverarbeitung.
• EU Data Act: Schafft neue Rechte für Datennutzung.
• NIS2: Verschärft Cyber-Sicherheitsanforderungen.

Wichtig ist: Compliance beginnt mit dem Verständnis der regulatorischen Anforderungen, nicht mit der Einführung eines Tools . KI kann unterstützen, ersetzt aber keine fachliche Bewertung.

1. Digitale Souveränität: Versicherer wollen Kontrolle über Daten, Technologien und Abhängigkeiten behalten.
2. Mobile First & GenZ-Fokus: Digitale, sofort verfügbare Services sind Standard.
3. Smart statt Big Bang: IT-Modernisierung erfolgt schrittweise und modular.
4. KI-Assistenz statt Vollautomatisierung: KI unterstützt Sachbearbeitende, ersetzt sie nicht.
5. Resilienz & Cyber-Sicherheit: KI wird zunehmend zur Erkennung und Abwehr von Cyber-Risiken eingesetzt.

Im Kontext von DORA und NIS2 gewinnt KI-gestützte Cyber-Sicherheit an Bedeutung:

• Analyse von Incident-Reports mittels NLP
• Klassifikation von IT-Vorfällen nach regulatorischen Kriterien
• Mustererkennung bei Anomalien
• Unterstützung beim Third-Party-Risikomanagement

KI hilft dabei, große Datenmengen aus unterschiedlichen Systemen konsistent aufzubereiten. dDie finale Bewertung bleibt jedoch beim IT-GRC-Team .

Die Schadenregulierung ist eines der wirkungsvollsten Einsatzfelder für KI:

• Automatisiertes Fall-Briefing
• Vergleich mit ähnlichen historischen Fällen
• KI-gestützte Erstbewertung von Schadenfotos
• Dokumentationsunterstützung

Ein KI-Assistent kann die gesamte Fallhistorie zusammenfassen und relevante Informationen kontextbezogen bereitstellen. Das reduziert Bearbeitungszeiten erheblich und erhöht die Servicequalität.

Trotz aller Potenziale scheitern viele KI-Projekte an:

• Schlechter Datenqualität
• Unklaren Business-Zielen
• Fehlender Governance
• Mangelnder Akzeptanz im Unternehmen

Wie in der Praxis deutlich wird, liegt der Großteil des Aufwands nicht im KI-Modell selbst, sondern in Datenaufbereitung, Integration und organisatorischer Verankerung.

Der Ausblick ist dennoch eindeutig: KI ist kein kurzfristiger Trend, sondern struktureller Wandel. Versicherungsunternehmen, die heute in Datenstrategie, digitale Souveränität und intelligente Prozessunterstützung investieren, sichern sich nachhaltige Wettbewerbsvorteile.

Die entscheidende Frage lautet nicht mehr, ob KI im Versicherungswesen eingesetzt wird, sondern wie strategisch, verantwortungsvoll und wirtschaftlich sinnvoll.