In den vergangenen zwei Jahren ist Künstliche Intelligenz gefühlt in jedem Strategiepapier, jeder Vorstandspräsentation und jedem Kongressprogramm angekommen. Gleichzeitig fällt auf: Während es in anderen Branchen und Ländern zum Teil spektakuläre Ankündigungen zum Einsatz von KI gibt, kommunizieren Versicherer in Deutschland deutlich zurückhaltender.​

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Ursachen mögen hohe interne Komplexität, Regulatorik und Mitbestimmung sein – also auf den ersten Blick Standortnachteile. Schaut man etwas genauer hin, zeigt sich jedoch: Genau diese Rahmenbedingungen sind der Grund, warum KI-Lösungen in Versicherungen eine vergleichsweise hohe Chance haben, über die Pilotphase hinaus zu kommen.​

Drei Einsatzfelder, in denen KI heute schon wirkt

Inzwischen liegen genügend Erfahrungen aus produktiven Projekten vor, um die Diskussion zu erden. Gerade drei Anwendungsfelder zeigen, wie sich KI sinnvoll in etablierte Versicherungsprozesse integrieren lässt:

  • Schadenregulierung: Bild- und Textmodelle unterstützen bei der Erstbewertung, erkennen Muster in Schäden, priorisieren Vorgänge und schlagen Bearbeitungspfade vor. Die finale Entscheidung liegt weiterhin beim Sachbearbeiter, der aber schneller, konsistenter und mit besserer Datenlage arbeitet.​
  • Betrugserkennung: Statt auf starre Regelwerke zu setzen, identifizieren KI-Modelle auffällige Konstellationen über Bestände, Zahlungen und Kommunikationskanäle hinweg. Das Ziel ist nicht die „vollautomatische Ablehnung“, sondern ein fokussierter Einsatz menschlicher Betrugsexperten.​
  • Vertrieb und Bestandsmanagement: KI-gestützte Analysen helfen, Abwanderungsrisiken und Cross-Selling-Potenziale im Bestand zu erkennen und Vertriebsaktivitäten gezielter zu steuern – insbesondere in stark kompetitiven Sparten wie Kfz.​

Auffällig ist: Erfolgreiche Projekte starten selten mit der Frage „Welche KI wollen wir einsetzen?“, sondern mit der deutlich nüchterneren Frage „Welches Problem lösen wir besser als bisher?“. Damit unterscheiden sie sich deutlich von den Enthusiasmus-getriebenen Initiativen, die häufig im Sande verlaufen.​

Der deutsche Wettbewerbsvorteil: Integrationskompetenz

Die entscheidende Frage ist dabei nicht, wer das „beste“ Modell einsetzt – diese Modelle werden global entwickelt und stehen allen Marktteilnehmern zur Verfügung. Der Unterschied entsteht dort, wo Versicherer diese Modelle in ihre gewachsenen Prozesse, Datenlandschaften und Governance-Strukturen integrieren.​

Technisch heißt das häufig: Nutzung vortrainierter Modelle, ergänzt um Retrieval-Mechanismen, die auf interne, revisionssichere Wissensquellen zugreifen, statt eigene große Modelle aufzubauen. Organisatorisch heißt es: klare Rollen in den Fachbereichen, in der IT und im Compliance-Umfeld, die gemeinsam Kriterien definieren, nach denen sich KI-Projekte beurteilen lassen – fachlich, wirtschaftlich und regulatorisch (Stichwort: EU AI Act).​

Wenn Versicherer diesen Weg konsequent gehen, entsteht aus der vermeintlichen „Behäbigkeit“ ein struktureller Vorteil: KI wird nicht als Strohfeuer eingeführt, sondern als weiterer Baustein in einer langfristigen Modernisierung der Wertschöpfung. Genau das wird am Ende über den Unterschied zwischen einer beeindruckenden Demo und einem belastbaren Produktivsystem entscheiden.​

Übrigens stehe ich mit meiner Einschätzung, dass KI und die deutsche Wirtschaft gut zusammenpassen, nicht allein. „Ich glaube wirklich, dass Deutschland erfolgreich mitspielt“, sagte niemand Geringeres als Nicholas Turley, als Produktchef von ChatGPT einer der wichtigsten Akteure der neuen KI-Ära. Der Mann muss es wissen: Schließlich ist er selbst Deutscher, geboren und aufgewachsen im schleswig-holsteinischen Itzehoe.