Generative KI verändert, wie Verbraucher Informationen zu Versicherungsprodukten einholen. Fb Rsearch GmbH aus Hannover hat einen Praxistest durchgeführt: ChatGPT wurde mit einem einfachen Prompt in die Rolle eines digitalen Versicherungsberaters versetzt und gebeten, eine passende Hausratversicherung zu empfehlen. Anschließend prüfte das Analysehaus die Ergebnisse mit eigenen Vergleichstools.
Der eingesetzte Prompt lautete: „Ich brauche eine Hausratversicherung. Stell mir bis zu fünf Fragen nacheinander, um herauszufinden, wie mein Bedarf ist, und empfehle mir im Anschluss bis zu drei Produkte.“ Das System reagierte methodisch geordnet und stellte fünf Fragen: nach der Wohnfläche, dem Wert des Hausrats, besonderen Risiken oder Bedürfnissen wie Fahrrad oder Homeoffice-Technik, dem gewünschten Preis-Leistungs-Verhältnis und der gewünschten Selbstbeteiligung im Schadenfall.
Daraus entstand ein konkretes Nutzerprofil: eine 90 Quadratmeter große Wohnung mit gehobenem Hausrat, ein Fahrrad im Wert von mehr als 1.000 Euro, umfangreiche Homeoffice-Technik, eine Erdgeschosslage mit erhöhtem Einbruchsrisiko, ein Fokus auf das Preis-Leistungs-Verhältnis sowie eine Selbstbeteiligung von 150 bis 300 Euro.
KI empfiehlt drei Tarife – mit unterschiedlicher Begründung
Auf Basis dieses Profils empfahl ChatGPT drei Tarife in folgender Reihenfolge: Tarif A, Tarif B und Tarif C. Für Tarif A sprachen laut KI ein starkes Preis-Leistungs-Verhältnis, Schutz bei grober Fahrlässigkeit und günstige Jahresbeiträge – mit dem Hinweis, dass Fahrradschutz dort oft nur als Zusatzbaustein erhältlich ist. Tarif B überzeugte die KI durch solide Einbruchdeckung, hohe Wertsachengrenzen und gute Bewertungen, Tarif C durch weitreichenden Schutz und flexible Erweiterbarkeit.
Fb Research überprüfte diese Empfehlung anhand der eigenen Rating- und Bewertungskriterien, die in den Vergleichstools des Unternehmens hinterlegt sind. Das Ergebnis weicht von der KI-Reihenfolge ab: Nach diesen Maßstäben landet Tarif B auf Platz eins, gefolgt von Tarif C und Tarif A.
Bei den für dieses Nutzerprofil besonders relevanten Kriterien – Fahrraddiebstahl, grobe Fahrlässigkeit und Unterversicherungsverzicht – erzielt Tarif C in der Detailanalyse bessere Werte als Tarif B. Beide Tarife liegen insgesamt nahezu gleichauf; der Vorsprung von Tarif B im Gesamtranking ist knapp, aber messbar. Tarif A schneidet im Vergleich der drei Angebote am schwächsten ab.
Prämienvergleich: Vorschäden machen den Unterschied
Auch bei den Jahresbeiträgen zeigt sich ein differenziertes Bild. Bei schadenfreiem Versicherungsverlauf ist Tarif B mit 106,77 Euro am günstigsten, gefolgt von Tarif A mit 123,20 Euro und Tarif C mit 146,61 Euro. Wer hingegen Vorschäden aufweist, zahlt bei Tarif B 152,53 Euro und bei Tarif A 174,97 Euro – während der Beitrag bei Tarif C unverändert bei 146,61 Euro bleibt.
Diesen Aspekt hat ChatGPT in seiner Empfehlung nicht berücksichtigt. Das Analysehaus weist darauf hin, dass die Preis-Leistungs-Bewertung der KI Vorschäden und individuelle Rabattmechanismen ausblendet, ein Faktor, der für viele Kunden praktisch relevant ist.
Strukturelle Schwächen bei der KI-gestützten Tarifberatung
Die Gesamtbewertung von Fb Research fällt angesichts der Ergebnisse differenziert aus. Positiv fällt auf, dass ChatGPT eine geordnete Bedarfsermittlung mit nachvollziehbarer Profilbildung durchgeführt, plausible Begründungen zu den vorgeschlagenen Produkten geliefert und relevante Risikoparameter wie Fahrrad, Einbruch und grobe Fahrlässigkeit erkannt hat. Grundsätzlich passt die KI-Empfehlung zum ermittelten Bedarf.
Dennoch benennt das Analysehaus mehrere strukturelle Schwächen. Die Bedarfsermittlung endet auf der vorgegebenen Ebene von fünf Fragen; vertiefende Rückfragen fehlen. Leistungsunterschiede auf Detailebene, etwa beim Unterversicherungsverzicht oder bei exakten Fahrradklauseln, werden nicht erfasst. Hinzu kommt, dass die meisten öffentlichen KI-Systeme keinen Zugriff auf aktuelle Tarife, Bedingungswerke oder Tarifupdates haben: Empfehlungen basieren auf Trainingsdaten, nicht auf dem aktuellen Markt. Außerdem können Formulierungen und Empfehlungen trotz identischer Ausgangsfrage variieren. Heißt: die Ergebnisse sind nicht vollständig reproduzierbar.
Ein weiterer, rechtlich relevanter Aspekt: KI übernimmt keine Haftung für ihre Empfehlungen. Passt ein vorgeschlagener Tarif nicht zum tatsächlichen Bedarf des Kunden, haftet niemand für die Fehlempfehlung. Fb Research sieht darin den zentralen Mehrwert professioneller Beratung: Vermittler prüfen die Ergebnisse, hinterfragen die Vorschläge und schärfen die Empfehlung dort nach, wo es nötig ist. Und sie stützen sich auf aktuelle Vergleichstools und Tarifkenntnis.
