Versicherer verfügen längst über enorme Datenmengen. Doch im Vertrieb bleiben sie oft wirkungslos, weil entscheidende Signale entlang der Customer Journey nicht zusammengeführt werden. Warum KI dabei weniger Technik als vielmehr ein Steuerungsinstrument ist, erklärt Jan Schemuth von rpc – The Retail Performance Company.
Versicherer haben heute kein Erkenntnisproblem mehr. Die meisten Häuser verfügen längst über eine Vielzahl an Kundendaten aus Angebotsstrecken, Servicekontakten, Schadenmeldungen oder Beratungsgesprächen. Das eigentliche Defizit liegt in der mangelnden Fähigkeit, diese Informationen in eine wirksame Vertriebssteuerung zu überführen. Denn obwohl Signale entlang der gesamten Customer Journey entstehen, werden sie selten zusammengeführt. Sie verbleiben in isolierten Systemen, Kanälen und Zuständigkeiten. Was fehlt, ist eine konsistente Sicht auf den Kunden – insbesondere auf Veränderungen: entstehende Bedarfe, sinkende Bindung oder konkrete Abschlussimpulse.
Warum aus Daten noch keine Steuerung wird
Die zentrale Frage lautet also, warum die gesammelten Daten im Vertrieb kaum Wirkung entfalten. Die Antwort liegt in ihrer Zersplitterung: Servicekontakte und Beschwerden werden zwar bearbeitet und abgeschlossen, aber selten darüber hinaus genutzt. So kann etwa eine wiederholte Beschwerde über lange Bearbeitungszeiten ein deutliches Signal für Unzufriedenheit und damit für eine erhöhte Abwanderungsgefahr sein. Sie wird jedoch meist nur als Einzelfall gelöst, ohne dass ein Vertriebsimpuls oder eine gezielte Nachbetreuung ausgelöst wird. Dabei könnte genau hier ein persönliches Gespräch, ein Kulanzangebot oder ein passendes Zusatzprodukt ansetzen, um die Kundenbeziehung zu stabilisieren.
Ähnlich verhält es sich bei Schadenmeldungen: Sie werden primär als operative Vorgänge behandelt, bei denen es um schnelle Regulierung und effiziente Abwicklung geht. Dabei liefern sie wertvolle Hinweise auf die Qualität der Kundenbeziehung. Häufen sich beispielsweise Schäden oder Rückfragen, könnte dies auf Unsicherheiten im Versicherungsschutz oder auf Beratungsbedarf hinweisen. Anstatt diese Signale aktiv für Cross- oder Upselling zu nutzen, bleiben sie jedoch meist im Fachbereich „Schaden“ isoliert und erreichen den Vertrieb gar nicht.
Gleichzeitig sind viele Interaktionen, etwa Gesprächsnotizen aus Beratungsterminen oder Telefonaten, nur unstrukturiert dokumentiert – oft als Freitext in CRM-Systemen oder sogar nur in persönlichen Notizen der Mitarbeitenden. Ein Berater hält vielleicht fest, dass der Kunde über einen geplanten Hauskauf nachdenkt oder familiäre Veränderungen anstehen. Diese Informationen sind hochrelevant für zukünftige Angebote, lassen sich aber ohne Struktur und Standardisierung kaum systematisch auswerten oder automatisiert in Vertriebschancen überführen.
Besonders teuer wird das im Bestand. Denn während die Vertriebsabteilung stark auf die Neukundengewinnung und Lead-Generierung fokussiert bleibt, gehen im Kundenstamm erhebliche Cross- und Up-Selling-Potenziale verloren, weil relevante Anlässe nicht systematisch identifiziert werden. Der wirtschaftliche Schaden entsteht damit doppelt: durch vermeidbaren Churn und durch ungenutztes Wachstum.
KI schafft keine neuen Daten – sondern Entscheidungsfähigkeit
Der Mehrwert von KI liegt im Versicherungsvertrieb deshalb in der Aufbereitung und Priorisierung von Daten und Prozessen. Sie hilft, verstreute strukturierte und unstrukturierte Informationen zu einer handlungsfähigen Kundensicht zu verdichten.
Prädiktive Modelle können Kunden nach Abschlusswahrscheinlichkeit, Kündigungsrisiko oder relevanten Lebensereignissen priorisieren. Natural-Language-Processing kann Gesprächsnotizen, E-Mails oder Beschwerdetexte analysieren und darin Muster erkennen, die bisher im operativen Alltag untergehen. Und Next-Best-Action-Logiken können diese Erkenntnisse direkt in konkrete Empfehlungen für Vertrieb und Service übersetzen: Welcher Kunde sollte jetzt angesprochen werden? Zu welchem Thema? Über welchen Kanal? Und mit welchem Ziel?
Der entscheidende Punkt: KI trifft keine eigenen Vertriebsentscheidungen. Aber sie verändert die Qualität der Entscheidungsgrundlage für Versicherer fundamental. Denn Entscheidungen basieren nicht mehr allein auf isolierten Informationen oder einem Bauchgefühl, sondern auf konsolidierten, kontextbezogenen Signalen.
Der größte Hebel liegt dabei in der End-to-End-Orchestrierung. Wer nur punktuell optimiert, baut zusätzliche Intelligenz in alte Silos ein. Wer Signale dagegen durchgängig verbindet, gewinnt eine neue Qualität der Vertriebssteuerung.
Warum die Umsetzung häufig scheitert
Trotz klarer Potenziale kommen viele Versicherer in der KI-Tansformation nur langsam voran. Auf der technischen Seite verhindern historisch gewachsene Systemlandschaften eine integrierte Nutzung von Daten. Organisatorisch fehlt es zudem häufig an klaren Verantwortlichkeiten, insbesondere dafür, wer diese Signale im Vertrieb tatsächlich in Handlungen übersetzt.
Die tägliche Anwendung von KI und das konsequente Erheben und Nutzen von Daten sind also elementar. Doch KI wird häufig nur dann eingesetzt, wenn sie als konkrete Unterstützung wahrgenommen wird. Intransparente Modelle oder implizite Kontrolllogiken erzeugen Skepsis und werden im Zweifel umgangen. Mitarbeitende müssen verstehen, wie Empfehlungen entstehen, wie sie einzuordnen sind und wo ihre eigene Entscheidungshoheit beginnt. Erst dann entsteht Vertrauen und damit die Voraussetzung für eine sichere und effiziente KI-Nutzung.
Parallel dazu verschärft sich die regulatorische Dimension. Mit dem EU AI Act steigen die Anforderungen an Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Governance deutlich. Für Versicherer bedeutet das: Modelle müssen erklärbar sein, Verantwortlichkeiten klar zugeordnet und Eingriffe jederzeit nachvollziehbar dokumentiert werden. Gerade im Vertrieb reicht es nicht aus, dass ein Modell statistisch überzeugt. Es muss auch organisatorisch integrierbar und regulatorisch belastbar sein.
Die eigentlichen Wandel im Vertrieb
Mit dem Einsatz von KI verändert sich nicht der Vertrieb, sondern seine Arbeitslogik. Mitarbeitende können deutlich schneller und gezielter Einordnung vornehmen und im persönlichen Gespräch individuell – durch eine fundierter Datenlage gestützt – auf die Wünsche und Bedürfnisse ihrer Kunden eingehen.
2026 wird in der Branche sichtbar werden, welche Versicherer ihre Bestände aktiv steuern – und welche sie nur verwalten. Denn wer Kundensignale weiterhin isoliert betrachtet, sieht zu spät, wo Bindung brüchig wird und wo Potenziale entstehen. Der Vertrieb arbeitet dann zwar weiterhin datenbasiert, aber ohne Orientierung.