Künstliche Intelligenz, Finanzdienstleistung
Status Quo und Transformation bei Versicheren
Die Versicherungsbranche befindet sich in einem rasanten Wandel, angetrieben durch Big Data und Künstliche Intelligenz (KI). Schlüsseltechnologien wie KI-Agenten und generative KI eröffnen in Bereichen wie Kundenbetreuung, Schadensregulierung und Risikobewertung neue Potenziale.
KI ermöglicht es Versicherungsunternehmen, Daten schneller zu verstehen, Muster zu erkennen und daraus personalisierte Kundenerlebnisse zu schaffen, Prozesse zu automatisieren und präzise Risikoanalysen zu generieren.
Studien belegen, dass bereits 68% der Versicherer weltweit KI einsetzen. Dabei ist die Effizienzsteigerung und die Verbesserung der Kundenzufriedenheit der größten Treiber für die Unternehmen (PwC 2024/25). In Deutschland und Österreich zählen Schadensschilderung (59%) und Vertragsanalyse (41%) zu den wichtigsten Anwendungsfällen (Wavestone 2023).
Die Transformation der Versicherungsbranche ist getrieben von Deep Learning und der Implementierung neuer Technologien. Unternehmen die jetzt KI nahtlos in ihre Prozesse integrieren, rüsten sich nicht nur technologisch für die Herausforderungen auf dem Versicherungsmarkt, sondern schaffen durch den erfolgreichen Einsatz von KI-gestützten Lösungen das Vertrauen der Kunden langfristig zu binden - die Grundlage für Skalierung von Umsatz und Wachstum.
Trotz Chancen stellen Fachkräftemangel, Datenschutz und KI-Governance Herausforderungen dar. Versicherer, die KI strategisch und nachhaltig einsetzen, sichern sich Wettbewerbsvorteile durch die Optimierung von Prozessen für innovative Angebote.
Mehr Effizienz: Case Management und Schadensbearbeitung mit KI
Der Einsatz von Chatbots und generativer KI eröffnet Versicherern gerade in der Fallbearbeitung und Schadensregulierung enorme Potenziale: Die Vorteile von KI sind unter anderem weniger manuelle Arbeit, mehr Transparenz und konsistente Abläufe. Der Schlüssel liegt im Content Understanding.
Aus unstrukturierten Daten – etwa Telefonaten, Chats oder E-Mails – werden wertvolle Informationen extrahiert, in einheitliche Formate überführt und die Datenqualität signifikant verbessert. Die Integration von KI schafft damit die Grundlage für ein durchgängiges, automatisiertes Case Management.
Fallbearbeitung mit KI: Use Cases für optimierte Prozesse und Services
Ein Versicherungsberater telefoniert mit einem Kunden, der eine neue Versicherung abschließen möchte. Im Gespräch werden Details genannt, die man sich nur schwer merken kann und in der Erfassung zeitintensiv sind. Name, Adresse, gewählte Optionen, Laufzeiten. Intelligente KI-Lösungen wie Recording Insights nehmen das Gespräch nicht nur zuverlässig und sicher auf, sondern können es auch in Echtzeit transkribieren und analysieren.
Dabei werden alle diese Informationen aus Kundenanfragen in strukturierter Form erfasst. Die KI erkennt die Absicht des Kunden, extrahiert die relevanten Daten (wie beispielsweise „Reiseversicherung” und „Bonuszuschlag Familie”) und erstellt automatisch einen neuen Fall im System.
Anstatt die Informationen manuell erfassen zu müssen, ist der Vorgang automatisiert dokumentiert und bereit für die weitere Bearbeitung.
Auf dieser Basis kann die KI Workflows anstoßen, etwa das automatische Versenden der Police oder die Weiterleitung der Vertragsdetails an den Versicherungspartner. Mit AgenticAI und KI-Assistenten wie Microsoft Copilot lassen sich diese Abläufe sogar weiter optimieren – von der Erfassung bis zur Übergabe an CRM-Systeme wie Dynamics CRM.
Smarte Schadensregulierung für Versicherer
Das gleiche Prinzip lässt sich auf die Schadensregulierung übertragen. Meldet ein Versicherungsnehmer einen Schaden telefonisch, analysiert die KI seine Schilderung, um den Schadenshergang zu verstehen. Während des Gesprächs kann das System die Art des Schadens in Echtzeit erkennen. So kann die KI den Agenten während des Gesprächs mit Next Best Actions unterstützen, indem sie eine Liste der noch benötigen Informationen oder Unterlagen anzeigt und nach den fehlenden Angaben fragt. Die gesamte Fallbearbeitung wird lückenlos dokumentiert und die nächsten Prozessschritte (beispielsweise die Beauftragung eines Gutachters oder die Regulierung) können KI-gesteuert ausgelöst werden.
Versicherer profitieren durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz von beschleunigten Prozessen, höherer Transparenz und weniger manuellem Aufwand. Für Versicherungskunden bedeutet der Einsatz von KI schnellere Reaktionszeiten und somit schnellere Bearbeitung der Fälle. KI-Technologien können so signifikant zur Erhöhung der Kundenzufriedenheit betragen und langfristig zu einer gesteigerten Kundenbindung führen.
Dashboards liefern zusätzlich Echtzeit-Reports zu Fallvolumen, Bearbeitungszeiten und Engpässen – eine wichtige Grundlage für die Ressourcenplanung.
- Für Führungskräfte ermöglicht eine zentrale Übersicht aller Fälle, den Bearbeitungsstatus und die Verteilung von Themen zu überblicken, um Geschäftsprozesse zu optimieren.
- Mitarbeitende erhalten einen AI-Assistent zudem eine persönliche Warteschlange („MyQueue“), die alle ihnen zugewiesenen Fälle zusammenfasst, sodass sie sich effizient auf ihre Aufgaben konzentrieren können.
- Für Kunden eine schnellere Fallbearbeitung und verbesserte Kundenerlebnisse.
Betrugserkennung und Risikoanalyse mit AI Fraud Detection
Auch Betrugserkennung, Risikomanagement und die Bewertung von Risiken stehen bei Versicherungen im Fokus. Denn wo Schäden reguliert werden, ist auch immer das Risiko von Missbrauch und Betrug präsent. Betrugsfälle verursachen der Versicherungswirtschaft jährlich Milliardenverluste, durch fingierte Unfälle, manipulierte Rechnungen oder mehrfach eingereichte Schadensmeldungen. Klassische Prüfverfahren sind hier oft zu langsam und zu manuell, um Betrugsversuche zuverlässig aufzudecken.
Spezialisierte KI-Lösungen sind in der Lage, riesige Datenmengen – von Schadensmeldungen und Transkripten bis hin zu historischen Vertragssaten – in Echtzeit zu analysieren. Dabei identifizieren sie komplexe Muster durch den Einsatz von maschinellen Lernen, ungewöhnliche Verhaltensweisen oder Ungereimtheiten durch die Verarbeitung natürlicher Sprache in Text (Natural Language Processing), die für menschliche Analysten schwerer zu erkennen wären.
- Anomalieerkennung: Machine-Learning-Modelle können Muster erkennen, vergleichen aktuelle Schadenmeldungen mit historischen Daten und erkennen Abweichungen, die auf Betrug hindeuten.
- Netzwerkanalysen: KI verknüpft Datenpunkte und deckt versteckte Beziehungen zwischen Fällen auf – etwa gleiche Adressen, wiederkehrende Telefonnummern oder Bankkonten.
- Echtzeit-Bewertung: Verdächtige Fälle werden unmittelbar markiert, sodass Prüfteams gezielt eingreifen können.
Lesen Sie mehr zum Thema Betrugserkennung mit KI in unserem Blogartikel.
Höhere Kundenzufriedenheit durch Smarte Unterstützung für Vertrieb und Berater
In einer zunehmend wettbewerbsintensiven Branche wie dem Versicherungssektor ist die persönliche Kundenbeziehung der wichtigste Erfolgsfaktor. Anstatt Vertriebsmitarbeiter durch manuelle und administrative Aufgaben zu belasten, unterstützen KI-Systeme Berater als intelligenter Co-Pilot. Dadurch gewinnen Berater Zeit, um sich auf das zu konzentrieren, was am wichtigsten ist: die Bedürfnisse der Kunden erkennen und Steigerung des Umsatzes für langfristigen Geschäftserfolg. Dies gelingt vor allem durch individuelle Beratung und Kundenorientierung. Durch den KI-Einsatz kann der Berater entlang der gesamten Customer Journey von der KI unterstützt werden: von der ersten Kontaktaufnahme bis zum Vertragsabschluss.
Lead-Qualifizierung: KI bewertet eingehende Anfragen anhand von Daten wie Alter, Vertragsbestand oder Suchverhalten. So erkennen Berater sofort, welche Kontakte besonders vielversprechend sind.
Next Best Action: Auf Basis historischer Kundendaten und Verhaltensmuster schlägt die KI automatisch den nächsten sinnvollen Schritt vor – sei es ein Beratungsgespräch, ein Zusatzangebot oder eine Vertragsverlängerung.
Cross- und Upselling: Durch Mustererkennung identifiziert die KI zusätzliche Bedarfe, etwa eine Hausratversicherung im Anschluss an eine Wohngebäudeversicherung und kann so maßgeschneiderte Angebote liefern.
Für Versicherungsunternehmen bedeutet das:
- Effizienz im Vertrieb, weil Routineaufgaben automatisiert werden.
- Mehr Umsatzpotenzial, da Zusatzangebote gezielt platziert werden.
- Höhere Kundenzufriedenheit, weil Anfragen schneller und präziser beantwortet werden.
Und auch regulatorisch bringt der Einsatz Vorteile: KI-gestützte Beratungsgespräche können vollständig dokumentiert und mit Audit-Trails versehen werden – ein Pluspunkt für Compliance und Nachweisführung.
In einer stark regulierten Branche wie der Versicherungswirtschaft darf Innovation nie losgelöst von den rechtlichen Rahmenbedingungen gedacht werden. Mit jeder automatisierten Empfehlung und jeder datengestützten Entscheidung rücken Fragen der Regulierung, Transparenz und Compliance in den Vordergrund.
KI-Anwendungen im Einklang mit Regulatorischen Anforderungen und Compliance
Mit jeder neuen Anwendung von Künstlicher Intelligenz in der Versicherungsbranche wächst auch die Verantwortung, regulatorische Vorgaben einzuhalten. Denn Innovation darf nicht zulasten von Transparenz, Nachvollziehbarkeit oder Datenschutz gehen. Versicherer bewegen sich hier in einem komplexen regulatorischen Umfeld, das sich kontinuierlich weiterentwickelt.
KI-Modelle unterliegen strengen regulatorischen Vorgaben, die sowohl den Schutz personenbezogener Daten als auch die Einhaltung ethischer und rechtlicher Richtlinien sicherstellen sollen. Relevante Regelwerke wie die Europäische Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), der EU AI Act sowie branchenspezifische Normen wie die Finanzanlagenvermittlungsverordnung (FinVermV) und die Versicherungsaufsichtliche Anforderungen an die IT (VAIT) definieren klare Anforderungen an Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Kontrollierbarkeit von KI-Systemen.
Versicherer müssen gewährleisten, dass KI-basierte Entscheidungen nachvollziehbar und dokumentiert sind, um eine revisionssichere Auditierung zu ermöglichen. Zudem ist sicherzustellen, dass automatisierte Prozesse keine Diskriminierungen oder Benachteiligungen beinhalten (Fairness) und dass personenbezogene Daten nur im zulässigen Umfang verarbeitet werden. Dies erfordert den Einsatz spezialisierter Governance-Rahmenwerke, kontinuierlicher Risikoanalysen und einer engen Zusammenarbeit von Compliance-, IT- sowie Fachabteilungen.
Versicherer, die KI erfolgreich einsetzen, betrachten Technologie als strategisches Transformationsprojekt. Sie investieren nicht nur in Systeme, sondern auch in Datenqualität, Governance und Change Management.
Best Practices für den Einsatz von KI:
- Eine klare Datenstrategie als Grundlage für alle Modelle.
- Kontinuierliches Monitoring und Nachjustieren von Algorithmen.
- Transparente Kommunikation mit Kunden über automatisierte Entscheidungen.
- Menschliche Aufsicht in allen kritischen Prozessen.
Success Story: Swiss Life setzt auf Recording Insights
Die Swiss Life Gruppe, einer der führenden Versicherungsanbieter Europas, nutzt Recording Insights, um Compliance und Transparenz in der Kundenkommunikation sicherzustellen. Die Lösung ist nativ in Microsoft Teams integriert und ermöglicht die rechtskonforme Aufzeichnung und Analyse von Gesprächen in Echtzeit – für eine sichere Dokumentation, schnellere Audits und ein einheitliches Kundenerlebnis über alle Abteilungen hinweg.
Durch den Einsatz von KI kann Swiss Life Gespräche automatisch klassifizieren, relevante Themen erkennen und die Fallbearbeitung sowie Schadensregulierung vereinfachen. Das Ergebnis: Mehr Compliance, effizientere Prozesse, weniger manueller Aufwand und volle Einhaltung gesetzlicher Vorgaben und interner Richtlinien.
Die Success Story zeigt, wie KI-Lösungen wie Recording Insights nicht nur Compliance-Management stärken, sondern auch messbaren Mehrwert für Mitarbeitende und Kunden schaffen.
