Künstliche Intelligenz in der Versicherungsbranche

Vom Trend zum strategischen Werttreiber

Künstliche Intelligenz (KI) ist längst gelebte Realität und wird im Spannungsfeld von Wettbewerb, Kundenerwartungen und Effizienz zum Erfolgsfaktor. Doch wie gelingt es, aus abstrakten Technologien greifbare Mehrwerte zu schaffen? Und was, wenn nicht nur Prozesse effizienter, sondern auch Kundenbeziehungen persönlicher und nachhaltiger werden könnten? Die zentrale Frage lautet daher: Wo genau liegen die größten Potenziale entlang der Wertschöpfungskette und welche konkreten Technologien und Anwendungsfälle können den Kundennutzen tatsächlich nachhaltig erweitern?

Im Rahmen meiner Masterarbeit habe ich mir diese Frage gestellt und mich intensiv damit beschäftigt, wie Erstversicherer durch den Einsatz von KI ihr gegenwärtiges Nutzenversprechen gegenüber Kundinnen und Kunden erweitern können. Dieser Blog-Beitrag bietet Entscheidungsträgern und Führungskräften einen praxisnahen Einblick in die Forschungsergebnisse zu den zentralen Wertschöpfungsbereichen Beratung, Vertrieb sowie Service- und Schadenmanagement.

Wert entsteht im Moment der Wahrheit: Wo Versicherer echten Kundennutzen schaffen

Versicherungen begleiten uns durchs Leben, meist unbemerkt im Hintergrund, in entscheidenden Momenten jedoch ganz nah. Wenn wir uns absichern wollen oder ein Schaden eintritt, zeigt sich, dass Vertrauen und Verlässlichkeit das ist, worauf es wirklich ankommt. Genau hier liegt der wahre Wert einer Versicherung. Denn Wertschöpfung entsteht dort, wo Versicherer ihr Versprechen einlösen: im Schadenfall.

Gleichzeitig stellt der Schadenfall eine zentrale Schnittstelle zu den Bereichen Vertrieb, Beratung und Servicemanagement dar. Diese Bereiche begleiten Kundinnen und Kunden von der ersten Kontaktaufnahme über die Erstberatung und den Vertragsabschluss bis hin zur laufenden Betreuung und Beratung (siehe Abbildung 1).

Versicherungen basieren auf Vertrauen und dieses entsteht insbesondere durch eine gezielte und persönliche Ansprache. Wer die Bedürfnisse seiner Kundschaft versteht, kann nicht nur passgenaue Lösungen anbieten, sondern auch aus einem einzelnen Kontakt eine langfristige Beziehung entwickeln.

Im Schadenmanagement zeigt sich, ob ein Vertragsversprechen in konkrete Unterstützung mündet. Die Prozessschritte - wie in Abbildung 2 dargestellt - von der Schadenprävention über Schadenannahme, Schadenprüfung bis hin zu Schadenleistung und Schadencontrolling entscheiden darüber, wie kundenorientiert ein Versicherer agiert. Wird schnell reagiert? Transparent informiert? Fair gehandelt? Diese Fragen prägen die Wahrnehmung der Kundinnen und Kunden und machen den Unterschied zwischen einem reinen Anbieter und einem vertrauensvollen Wegbegleiter.

Beratung, Vertrieb sowie Service- und Schadenmanagement – das sind keine Randbereiche. Sie sind das Zentrum der Kundenwahrnehmung. Hier entsteht das, was man als Versicherte oder Versicherter wirklich spürt: Unterstützung, Sicherheit, Nähe. Und genau hier liegt der wahre Kern der Wertschöpfung.

Zwischen Anspruch und Effizienz: Wo Versicherer heute ansetzen müssen

Wie lassen sich echte Kundenerlebnisse in der digitalen Welt nicht nur bewahren, sondern gezielt erweitern? Genau hier entfaltet KI ihr Potenzial. In der datengetriebenen Versicherungswelt ist sie längst Teil des operativen Alltags – besonders in Beratung, Vertrieb sowie Service- und Schadenmanagement.

Gerade diese Bereiche bieten ideale Voraussetzungen: Sie sind nah an den Kundinnen und Kunden, prägen Vertrauen und Zufriedenheit. Gleichzeitig verlaufen viele Prozesse regelbasiert, in Teilen aber auch individuell, und sind daher anfällig für Fehler und Missbrauch. Ideale Bedingungen für den gezielten Einsatz von KI.

In den Bereichen Beratung, Vertrieb sowie Servicemanagement zeigt KI seine Wirkung. Prädiktive Analytikmodelle erkennen Kundenbedarfe frühzeitig, Chatbots betreuen und beraten Kundinnen und Kunden oder navigieren schnell, effizient und rund um die Uhr durch Antragsprozesse standardisierter Versicherungsprodukte.

Im Schadenmanagement etwa beschleunigt KI bereits heute die Abläufe durch Bildanalyse, Sprachverarbeitung und Mustererkennung. Das Ergebnis: kürzere Bearbeitungszeiten, präzisere Auszahlungen, frühzeitig erkannte Betrugsversuche und vor allem ein reibungsloses Erlebnis für die Kundschaft, genau im Moment der Wahrheit.

Das Potenzial ist enorm, doch die wirklich spannende Frage lautet: Wo genau entlang der jeweiligen Wertschöpfungsbereiche liegen die größten Potenziale, das bestehende Nutzenversprechen durch KI substanziell zu erweitern?

Um dieser Frage auf den Grund zu gehen, habe ich im Rahmen meiner Untersuchung gezielt mit Branchenfachleuten gesprochen und ihre Perspektiven entlang der definierten Wertschöpfungsbereiche systematisch ausgewertet. Die befragte Expertengruppe setzt sich aus strategischen Beraterinnen und Beratern aus den Bereichen Versicherung und IT sowie überwiegend aus Führungskräften deutscher Erstversicherungs- und Softwareentwicklungsunternehmen zusammen.

Vertrieb, Beratung und Servicemanagement

Im Vertrieb, Beratung und Servicemanagement sehen die befragten Fachleute besonders in den Prozessschritten Kontaktanbahnung, Erstberatung und laufende Betreuung/Beratung erhebliche Potenziale für den zielgerichteten Einsatz von KI.

In der Kontaktanbahnung ermöglicht KI durch Mustererkennung und prädiktive Analytik eine gezielte, personalisierte Kundenansprache über bevorzugte Kanäle. So können Kunden-Cluster erkannt werden, um passende Inhalte zur richtigen Zeit (zum Beispiel bei Rabattaktionen) zu platzieren. Virtuelle Assistenten und KI-gestützte Agenten erhöhen durch den Einsatz von Sprachverarbeitung die Effizienz und minimieren Fehlerquellen – zum Beispiel durch die Extraktion unstrukturierter Daten aus eingehenden Schriftstücken zur Unterstützung administrativer Aufgaben.

Auch in der Erstberatung bietet KI einen klaren Mehrwert. Generative AI kann mithilfe von Speech-to-Text-Technologien automatisch Gesprächsprotokolle erstellen, wodurch der administrative Aufwand reduziert und mehr Raum für persönliche Beratung geschaffen wird. Gleichzeitig unterstützen Empfehlungsmaschinen (Recommendation Engines) bei der individuellen Produktempfehlung, etwa im Rahmen von Cross- und Upselling-Maßnahmen oder durch Next-Best-Action-Vorschläge für einzelne Kundinnen und Kunden. Bei Unzufriedenheit unterstützen Large Language Models mit empathisch und individuell formulierten E-Mail-Antworten und leisten so bereits zu Beginn der Kundenbeziehung einen Beitrag zu einem positiven Serviceerlebnis.

In der laufenden Betreuung und Beratung kommt KI durch Stimm- und Spracherkennung, natürliche Sprachverarbeitung sowie Gesichtserkennung zum Einsatz. So können Anrufende automatisch identifiziert und mit vorhandenen Kundendaten verknüpft werden, wodurch Beraterinnen und Berater unmittelbar einen umfassenden Überblick erhalten. Stimmmusteranalysen unterstützen darüber hinaus bei der automatisierten Generierung passender Beratungsvorschläge. Eine Gesichtserkennung kann zudem den emotionalen Zustand von Kundinnen und Kunden erfassen und eine situativ angepasste Gesprächsführung ermöglichen. Ergänzend analysieren Online-Machine-Learning-Verfahren kontinuierlich Kundenfeedback, um Produktangebote fortlaufend und datenbasiert auf Basis erfolgreicher Vertragsabschlüsse zu optimieren.

Für die Bereiche ergibt sich eine interaktive und auf die Kundschaft ausgerichtete Customer Journey mit deutlich gesteigertem Serviceerlebnis. Der Mehrwert entsteht vor allem dort, wo individuelle Ansprache, kontinuierliche Interaktion und datenbasierte Beratung gefragt sind.

Schadenmanagement

Ferner wird im Schadenmanagement das erweiterte Nutzenversprechen durch KI besonders greifbar. Vor allem die Prozessschritte Schadenprävention, Schadenannahme und Schadenprüfung bieten laut den befragten Expert:innen relevante Einsatzpotenziale.

In der Schadenprävention eröffnen KI-Technologien wie Mustererkennung, prädiktive Analytik sowie Bild- und Videoanalysen neue Möglichkeiten. So lassen sich beispielsweise Satellitenbilder automatisiert auswerten, um gefährdete Sachwerte - etwa in potenziellen Sturm- oder Hochwasserzonen – frühzeitig zu identifizieren. Dadurch können gezielte Präventionsmaßnahmen eingeleitet werden. Zusätzlich ermöglichen Kunden-Clusteranalysen die Erkennung gefährdungsbezogener Verhaltensmuster, etwa im KFZ-Bereich, wo individuelle Telematik-Tarife als präventive Zusatzbausteine in Versicherungsmodelle integriert werden können. Dies schafft einen klaren Mehrwert für Versicherer und Kundinnen und Kunden, insbesondere durch eine risikoadäquate und modellbasierte Prämiengestaltung.

Auch bei der Schadenannahme spielt KI ihre Stärken aus. Voice-Bots und Speech-to-Text-Verfahren transformieren telefonische Schadenmeldungen automatisiert in strukturierte Schadenakten. Gleichzeitig sorgt die Verarbeitung natürlicher Sprache dafür, dass Inhalte aus E-Mails oder Formularen automatisch erkannt, extrahiert und in die relevanten Systeme überführt werden. Das beschleunigt die Bearbeitung, minimiert Rückfragen und verbessert das gesamte Serviceerlebnis.

Im Rahmen der Schadenprüfung sehen Fachleute insbesondere in der Bild- und Videoanalyse sowie in der Mustererkennung hohes Potenzial. Mithilfe automatisierter Klassifizierungs- und Object-Detection-Algorithmen lassen sich beispielsweise Fahrzeug- oder Gebäudeschäden anhand eingereichter Bilder präzise erkennen und bewerten. Vision-Systeme wie Kameras oder 3D-Scanner ermöglichen darüber hinaus eine voll automatisierte Schadenprüfung inklusive Zuordnung des Unfallhergangs. Zusätzlich erlaubt die Analyse von Mustern aus früheren Schadenfällen eine gezielte Betrugserkennung. Ergänzend unterstützt Generative AI bei der automatisierten Kundenkommunikation, wie etwa zur Terminvereinbarung oder zur Rückmeldung im Schadensprozess, wodurch sich sowohl die Effizienz als auch die Servicequalität signifikant erhöht.

Die Analyse zeigt, dass KI im Schadenmanagement dort ihre größte Wirkung entfaltet, wo große Datenmengen, standardisierbare Abläufe und direkte Kundenschnittstellen zusammenkommen. Das erweiterte Nutzenversprechen reicht dabei von höherer Servicequalität über Beitragskosteneinsparungen bis hin zu personalisierter Kundenansprache sowie Risikominimierung und -vermeidung.

Handlungsempfehlung: Mit klarer Priorisierung in die KI-Umsetzung starten

Versicherungsunternehmen sollten den Einstieg in den KI-Einsatz gezielt dort wählen, wo hohe Kundenerwartung auf kritische Geschäftsbereiche trifft. Die größten Potenziale liegen laut Branchenexpert:innen in den Bereichen Schadenprävention, Schadenprüfung, Kontaktanbahnung sowie laufender Betreuung und Beratung. Genau hier entstehen spürbare Mehrwerte für die Kundschaft – durch Risikominimierung, Beitragskosteneinsparungen, personalisierte Kundenansprache und ein gesteigertes Serviceerlebnis.

Wichtig dabei ist: Der Erfolg von KI-Projekten hängt maßgeblich davon ab, den Kundennutzen konsequent in den Mittelpunkt zu stellen. Technologie darf kein Selbstzweck sein – sie muss Kundenerwartungen erfüllen und erweitern. Versicherer sollten deshalb neben der technischen Machbarkeit auch auf Datenverfügbarkeit, interne Befähigung und eine klare Kundennutzen-Perspektive achten.

Wer heute startet und messbare Mehrwerte schafft, legt den Grundstein für eine langfristig tragfähige, kundenzentrierte KI-Strategie. So wird KI nicht nur zum strategischen Werttreiber – sondern zum echten Differenzierungsfaktor im Wettbewerb.

Unser Angebot

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