Die Versicherungsbranche steht beim Einsatz künstlicher Intelligenz an einem Wendepunkt. Zwar haben viele Unternehmen ihre IT modernisiert und erste Erfahrungen mit KI gesammelt, doch der breite Einsatz im operativen Geschäft bleibt die Ausnahme. Laut der Horváth-Studie „Assekuranzen 2025“ sind lediglich zwei Prozent der Versicherer in der DACH-Region in der Lage, KI über Pilotprojekte hinaus zu skalieren.
Der Grund liegt laut Guidewire-Director Product Marketing Rene Schoenauer weniger in fehlender Technologie als in der Umsetzung. In vielen Häusern bleibe KI auf einzelne Anwendungsfälle beschränkt, so Schoenauer weiter. Der nächste Entwicklungsschritt besteht darin, künstliche Intelligenz systematisch in die Abläufe zu integrieren. Genau hier setzt das Konzept der „Intelligent Insurance“ an. Gemeint ist damit ein Betriebsmodell, bei dem KI, Automatisierung und Datenanalysen eng miteinander verzahnt sind und nicht mehr isoliert eingesetzt werden. Voraussetzung dafür ist eine moderne IT-Landschaft, die kontinuierlich weiterentwickelt wird und die nötige Flexibilität bietet.
Vier Hebel für den Einsatz von KI
Ein zentrales Element ist eine Cloud-basierte Plattform, die als technisches Fundament dient. Gerade für viele deutsche Versicherer, die noch mit gewachsenen Systemlandschaften arbeiten, ist dies ein entscheidender Schritt. Erst wenn Daten und Prozesse zusammengeführt werden, lässt sich das Potenzial von KI im Alltag nutzen, so Schoenauer.
Darauf aufbauend entstehen aktuell neue Anwendungen. Ein Beispiel ist die Tarifierung. Statt starrer Jahresprämien ermöglichen datenbasierte Modelle eine deutlich schnellere Anpassung an veränderte Risiken. Tarife lassen sich so in kurzer Zeit aktualisieren. Das erhöht die Reaktionsgeschwindigkeit und verbessert die Wettbewerbsfähigkeit.
Ein weiterer Ansatz sind sogenannte KI-Agenten. Sie übernehmen zunehmend komplexe Aufgaben, etwa im Schadenmanagement, in der Policierung oder im Underwriting. Dabei arbeiten sie nicht isoliert, sondern sind direkt in die bestehenden Prozesse eingebunden. Dennoch stehen viele Versicherer hier noch am Anfang. Studien zeigen, dass nur ein kleiner Teil diese Möglichkeiten bislang umfassend nutzt.
Effizienz und Service im Fokus
Auch im Wissensmanagement zeigt sich der Handlungsbedarf. In vielen Unternehmen greifen Mitarbeitende noch auf unterschiedliche Systeme und Dokumentationen zurück. Das kostet Zeit und führt zu uneinheitlichen Ergebnissen. KI kann hier unterstützen, indem sie Informationen bündelt und kontextbezogen bereitstellt.
Besonders deutlich wird das Potenzial laut Schoenauer in der Gewerbeversicherung. Dort sind Prozesse häufig komplex und stark von unstrukturierten Daten geprägt. Automatisierte Datenauswertung kann helfen, Risiken schneller einzuschätzen und Angebote zügiger zu erstellen. Das verbessert nicht nur die Effizienz, sondern erhöht auch die Abschlusschancen.
Umsetzung bleibt die größte Herausforderung
Damit solche Anwendungen funktionieren, müssten Versicherer ihre Grundlagen überdenken, schlussfolgert Guidewire. Neben der technischen Infrastruktur spielen auch klare Standards und ein konsequentes Prozessdesign eine Rolle. Veraltete Abläufe bremsen die Einführung neuer Technologien häufig aus.
Hinzu kommen regulatorische Anforderungen. Mit dem EU AI Act steigen die Erwartungen an Governance und Compliance. Laut dem World Cloud Report – Financial Services 2026 sehen 96 Prozent der befragten Führungskräfte darin eine zentrale Herausforderung bei der Einführung von KI. Umso wichtiger ist es, diese Aspekte frühzeitig in die Strategie einzubeziehen.
Unternehmen, die ihre Systeme modernisieren, Prozesse vereinheitlichen und regulatorische Anforderungen berücksichtigen, schaffen die Basis für den nächsten Entwicklungsschritt. Die technischen Möglichkeiten sind vorhanden. Entscheidend ist, sie konsequent in die Praxis zu überführen, resümiert Schoenauer.
