Die Versicherungsbranche steht vor einer grundlegenden Transformation. Während traditionelle Risikomodelle auf historischen Daten und statischen Annahmen basieren, erfordern die Herausforderungen von heute – Klimavolatilität, zunehmende Infrastrukturkomplexität und neue Bedrohungsszenarien – einen dynamischeren Ansatz. Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen verändern dabei nicht nur die Art, wie Risiken bewertet werden, sondern auch, wie Versicherer, Makler und Versicherte zusammenarbeiten, um Schäden präventiv zu verhindern.
Von der Reaktion zur Prävention
Jahrzehntelang folgte die Risikobeurteilung in der Industrieversicherung einem bewährten Prinzip: Eine Ingenieurin oder ein Ingenieur besucht den Standort, analysiert die Gegebenheiten, erstellt einen Bericht und formuliert Empfehlungen, gestützt auf weltweit etablierte, wissenschaftlich fundierte Standards, historische Schadendaten und statistische Bewertungen, aber auch auf persönliche Erfahrung und ein geschultes Urteilsvermögen. An diesen Grundlagen hat sich bis heute wenig geändert. Der Vor-Ort-Besuch bleibt unverzichtbar, ebenso die Orientierung an wissenschaftlichen Standards sowie an historischen und statistischen Daten.
Neu ist jedoch die Methodik – und mit ihr die Tiefe der Analyse. Die Datenerhebung erfolgt heute von Beginn an strukturiert und standardisiert. Große Versicherer besichtigen jährlich zehntausende Industriestandorte weltweit. Die dabei gewonnenen Erkenntnisse werden nicht mehr nur in klassischen Berichten festgehalten, sondern systematisch in Datenbanken überführt und aggregiert. So entsteht eine umfassende, global konsistente Datenbasis.
Sie ermöglicht es, Muster, Korrelationen und Risikotreiber zu identifizieren, die dem einzelnen Blick möglicherweise verborgen bleiben würden. Künstliche Intelligenz unterstützt dabei, diese Datenmengen effizient auszuwerten und zusätzliche, datenbasierte Erkenntnisse zu gewinnen – als Ergänzung, nicht als Ersatz, ingenieurtechnischer Expertise.
Die Macht prädiktiver Analysen
Der eigentliche Mehrwert entsteht dort, wo Daten nicht nur analysiert, sondern in belastbare Prognosen übersetzt werden. Durch prädiktive Analysen lassen sich Korrelationen herstellen: Welche Faktoren führten in der Vergangenheit zu Schäden? Unter welchen Bedingungen ist die Wahrscheinlichkeit eines Ausfalls besonders hoch?
Ein praktisches Beispiel für ein KI-gestütztes, datengetriebenes und systematisches Vorgehen ist die Betrachtung und Analyse aller versicherten Standorte eines Kunden, um diejenigen mit der höchsten Schadenswahrscheinlichkeit zu identifizieren. Die Analogie zum Film „Minority Report“ ist nicht abwegig: Statt Verbrechen vorherzusagen, geht es darum zu antizipieren, wo der nächste Großschaden droht.
In der Zusammenarbeit mit Kunden ist diese Information für Makler und Versicherer Gold wert. Kundenbetreuer können proaktiv auf Kunden zugehen und sagen: „Von Ihren 40 Standorten ist dieser eine besonders gefährdet. Lassen Sie uns gemeinsam gegensteuern, bevor etwas passiert.“ Dieser Paradigmenwechsel – von der Schadensregulierung zur Schadensvermeidung – ist für alle Beteiligten vorteilhaft.
Equipment-Analyse: Der Blick auf kritische Anlagen
Besonders aufschlussreich wird die KI-gestützte Risikoanalyse bei der Beurteilung industrieller Produktionsanlagen. Nicht jede Maschine in einem Werk hat dieselbe geschäftskritische Bedeutung. Die Kunst liegt darin, die Teilanlagen zu identifizieren, deren Ausfall die Produktion zum Erliegen bringen würde. Bei der Analyse solcher Schlüsselmaschinen – etwa große Pressen in der Metallverarbeitung, Transformatoren in Produktionsstätten oder Mischaggregate in der Gummiherstellung – werden bis zu sieben verschiedene Faktoren bewertet. Dazu gehören nicht nur Wartungszustand und Alter der Anlage, sondern auch die Verfügbarkeit von Ersatzteilen, die Schulung des Bedienpersonals und frühere Schadenfälle.
Der Unterschied zu klassischen Predictive-Maintenance-Ansätzen: Es geht nicht allein darum, den nächsten Ausfall einer Komponente vorherzusagen, sondern die Gesamtrisikosituation einer Anlage zu bewerten. Ein Transformator mit leichten Wartungsdefiziten kann weniger kritisch sein als eine technisch einwandfreie, aber veraltete Maschine ohne Ersatzteile, die bereits einen Schaden hatte. Diese ganzheitliche Betrachtung, gespeist aus Datenanalysen über tausende ähnliche Anlagen hinweg, liefert objektive Priorisierungen statt subjektiver Einschätzungen.
Der Mensch bleibt im Zentrum
Denn, so leistungsfähig KI-Modelle auch sind, die finale Entscheidung muss aber beim Menschen liegen, das Konzept des „Human-in-the-Loop“. Datenmodelle können objektiv sagen: „Diese fünf Standorte haben die höchste Schadenswahrscheinlichkeit.“ Aber nur der Kundenbetreuer oder Risikomanager vor Ort weiß, welcher Standort strategisch am wichtigsten ist.
Vielleicht stellt ein Werk ein zukunftsweisendes Produkt her. Vielleicht ist aber auch eine Investition in Risikominimierung gerade finanziell nicht darstellbar. Oder ein anderer Standort, der in der Priorisierung weiter unten steht, ist aus geschäftlichen Gründen kritischer. Diese Kontextinformationen kann keine KI erfassen.
Die Stärke liegt in der Kombination: Objektive, datenbasierte Risikoidentifikation trifft auf menschliche Expertise und geschäftliches Urteilsvermögen. So entstehen Risikoverbesserungspläne, die sowohl analytisch fundiert als auch praktisch umsetzbar sind.
Was bedeutet das für Makler und ihre Kunden?
Für Versicherer aber auch Makler ergeben sich neue Möglichkeiten in der Kundenberatung. Statt reaktiv auf Schäden zu reagieren, können sie proaktive Risikogespräche führen. Die Transparenz datengetriebener Analysen macht Empfehlungen nachvollziehbarer und glaubwürdiger.
Kunden profitieren von der Möglichkeit, Risikoinvestitionen gezielt dort einzusetzen, wo sie den größten Effekt haben. Ein intelligentes Reporting über die bestehenden Risiken kann Geschäftsführungen aufzeigen, welche Maßnahmen an welchen Standorten prioritär sind – eine Grundlage für fundierte Investitionsentscheidungen. Zudem entsteht eine neue Form der Partnerschaft: Versicherer werden von reinen Risikoträgern zu Risikomanagement-Partnern, die durch ihre Datenbasis und Analysefähigkeiten echten Mehrwert jenseits der Policenleistung bieten.
Der Blick nach vorne
Die Entwicklung steht erst am Anfang. Künftige Industrieanlagen werden zunehmend mit Sensoren ausgestattet sein, die kontinuierlich Daten liefern, ähnlich wie moderne Fahrzeuge bereits heute. Diese permanente Überwachung wird Risiken weiter reduzieren. Paradoxerweise könnte das aber auch bedeuten: Wenn ein Schaden trotz aller Prävention eintritt, wird er größer ausfallen. Etwa weil ein Cyberangriff oder Systemausfall gleich mehrere vernetzte Anlagen betrifft. Die Frequenz von Schäden mag sinken, der Schweregrad einzelner Ereignisse könnte steigen.
Parallel dazu werden Klimarisiken zunehmen, denn Überschwemmungen, Stürme, Extremwetterereignisse lassen sich technologisch kaum verhindern. Die Versicherungsbranche muss lernen, mit dieser Gleichzeitigkeit umzugehen: hoch technologisierte Schadensprävention bei technischen Risiken einerseits, zunehmende Naturgefahren andererseits.
Verantwortungsvoller Umgang mit KI
Bei aller Begeisterung für die Möglichkeiten bleibt die Frage der ethischen Governance. KI-Modelle müssen transparent und erklärbar sein. Wenn ein Algorithmus einen Standort als hochriskant einstuft, muss nachvollziehbar sein, warum. Nur so entsteht Vertrauen.
Zudem müssen Modelle kontinuierlich lernen und sich an neue Risiken anpassen. Ein statisches Modell, trainiert auf Daten von vor fünf Jahren, wird den Realitäten von morgen nicht gerecht. Die Balance zwischen Stabilität und Adaptivität ist eine Daueraufgabe.
Die Transformation der Industrieversicherung durch KI ist keine ferne Zukunftsvision mehr, sondern bereits Realität. Für Versicherer und Makler bedeutet das: Wer die Möglichkeiten datengetriebener Risikoanalyse versteht und in die Kundenberatung integriert, wird zum strategischen Partner auf Augenhöhe. Die Branche entwickelt sich von der Schadenregulierung zum Schadenmanagement und das ist gut so.
Autor Nigel Todd ist Client Service Manager bei FM Affinin Deutschland
