Thought Leadership
Der Druck auf Versicherungsunternehmen nimmt seit Jahren zu. Prozesse sollen schneller werden, Kosten sinken, gleichzeitig steigen die Erwartungen der Kunden an Transparenz, Verlässlichkeit und persönliche Ansprache.
Besonders im Schadenfall zeigt sich, wie gut ein Versicherer wirklich aufgestellt ist. Klassische Automatisierung stößt hier zunehmend an ihre Grenzen. Gefragt sind Systeme, die verstehen, einordnen und eigenständig handeln können. Genau hier setzt agentenbasierte Künstliche Intelligenz (KI) an.
Im Unterschied zu herkömmlichen Chatbots oder regelbasierten Workflows beschränkt sich agentenbasierte KI nicht auf die Beantwortung einzelner Anfragen, sondern sie agiert zielorientiert, greift auf unterschiedliche Systeme zu und koordiniert Prozesse über mehrere Schritte hinweg. Gleichzeitig bleibt der Mensch Teil der Entscheidungskette, insbesondere dort, wo Verantwortung, Haftung oder Empathie gefragt sind.
Ein zentrales Einsatzfeld ist die Schadenbearbeitung. Die Erstmeldung eines Schadens ist häufig der Moment, in dem sich entscheidet, wie Kunden ihren Versicherer wahrnehmen. Lange Wartezeiten, wiederholte Rückfragen oder unklare Zuständigkeiten wirken sich unmittelbar auf das Vertrauen aus. Intelligente KI-Agenten können diese Phase deutlich stabilisieren, da sie Schadeninformationen strukturiert erfassen, Angaben auf Plausibilität prüfen, fehlende Dokumente anfordern und Versicherte aktiv über den Bearbeitungsstand auf dem Laufenden halten. Gleichzeitig erkennen sie, wann ein Fall komplex wird, und übergeben ihn automatisch an einen (menschlichen) Sachbearbeiter. Das verkürzt Durchlaufzeiten, reduziert Fehler und entlastet Mitarbeitende von Routinearbeit, ohne die persönliche Betreuung zu verlieren.
Ein weiterer Vorteil von agentenbasierter KI liegt darin, dass Kontexte über verschiedene Kanäle hinweg im Blick behalten werden. Viele Anfragen beginnen digital, werden im Chat fortgeführt und später telefonisch ergänzt. Geht der Gesprächsverlauf verloren, entstehen Reibungsverluste auf beiden Seiten. Agentenbasierte Systeme bündeln Informationen aus Web, Chat, E-Mail und Telefonaten und stellen sie konsistent bereit. So entsteht ein durchgängiges Kundenerlebnis, bei dem Informationen nicht mehrfach abgefragt werden müssen und Interaktionen nahtlos ineinandergreifen.
Auch im Vertrieb und beim Onboarding entfaltet dieser Ansatz Wirkung. Statt komplexer Formulare führen dialogbasierte Assistenten Interessierte Schritt für Schritt durch Tarifauswahl, Risikofragen und Antragstellung. Dabei greifen sie in Echtzeit auf Bestands- und Risikodaten zu, erkennen Unstimmigkeiten und fragen gezielt nach. Das senkt Abbruchquoten, verbessert die Datenqualität und beschleunigt den Vertragsabschluss. Gerade bei erklärungsbedürftigen Produkten entsteht so ein ausgewogener Mix aus Automatisierung und individueller Unterstützung. Zugleich signalisiert auch die Kundenseite Offenheit: Umfragen zeigen, dass ein großer Teil der Bevölkerung KI-Unterstützung bei Versicherungsprozessen wie Antragstellung oder Analyse begrüßt. Wichtig ist, dass Transparenz und die Möglichkeit, menschliche Ansprechpartner zu kontaktieren, gewährleistet bleiben.
Der wirtschaftliche Nutzen solcher Systeme ist messbar. Standardisierte Abläufe senken Bearbeitungskosten, automatisierte Prüfungen reduzieren Rückläufer und schnellere Prozesse steigern die Kundenzufriedenheit. Gleichzeitig sind diese Effekte kein Selbstläufer. Agentenbasierte KI ist nur so gut wie die Daten und Systeme, auf die sie zugreifen kann. So sind eine saubere Datenbasis sowie stabile Integrationen in Policen-, Schaden- und CRM-Systeme Grundvoraussetzung für verlässliche Ergebnisse.
Damit rückt das Thema Governance in den Mittelpunkt. Intelligente KI-Agenten treffen in der Regel keine endgültigen Haftungsentscheidungen, sondern bereiten Entscheidungen vor und geben Empfehlungen, wobei sie Teil eines kontrollierten Prozesses bleiben.
Dennoch müssen ihre Abläufe nachvollziehbar und überprüfbar sein. Versicherer benötigen klare Regeln für Protokollierung, Monitoring und regelmäßiges Training der Modelle. Datenschutz, Fairness und Transparenz sind dabei keine optionalen Zusatzthemen, sondern zentrale Leitplanken für einen verantwortungsvollen Einsatz. Eine aktuelle Befragung deutscher Versicherer zeigt, dass nahezu jeder zweite Versicherer (47 %) derzeit KI-Investitionen im Schaden- und Vertragsmanagement tätigt. Dabei sehen viele Versicherer den Einsatz von KI insbesondere in Schadenprozessen als zentralen Hebel für Effizienz und Servicequalität.
Automatisierung und intelligente Assistenzsysteme können hier messbare Entlastungseffekte erzielen.
In der Praxis bewährt sich ein schrittweises Vorgehen. Kleine, klar abgegrenzte Pilotprojekte mit definierten Kennzahlen liefern schnelle Erkenntnisse und schaffen Vertrauen. Wiederverwendbare Bausteine wie ein Agent für die Schaden-Erstmeldung, eine automatisierte Dokumentenprüfung oder ein zentraler Multichannel-Kontext lassen sich später kombinieren und ausbauen, wodurch nach und nach eine skalierbare Architektur entsteht, ohne das von Beginn an große Risiken eingegangen werden müssen.
Agentenbasierte KI ist leistungsfähig, aber ressourcenintensiv. Versicherer müssen sicherstellen, dass ihre Infrastruktur Lastspitzen zuverlässig abfedert, etwa bei Großschäden oder saisonalen Ereignissen. Die Entscheidung zwischen Cloud- und lokalem Betrieb hängt dabei von Sicherheitsanforderungen, Datenhoheit und Kostenstruktur ab, wobei nicht zuletzt der Mensch entscheidend bleibt. Mitarbeitende müssen verstehen, wie Agenten sie unterstützen, welche Aufgaben automatisiert werden und wo menschliches Urteilsvermögen unverzichtbar bleibt. Transparente Kommunikation, Schulungen und frühe Einbindung der Fachbereiche fördern Akzeptanz und sorgen dafür, dass KI als Entlastung und nicht als Bedrohung wahrgenommen wird.
Langfristig eröffnen agentenbasierte Systeme neue Serviceperspektiven. Auf Basis von Vertragsdaten und externen Ereignissen lassen sich proaktive Hinweise und Präventionsangebote entwickeln. Versicherer werden so vom reinen Schadenregulierer zum aktiven Begleiter in Fragen der Risikovorsorge und -prävention. Am Ende steht nicht die Frage, ob KI eingesetzt wird, sondern wie. Wer agentenbasierte KI mit klarer Governance, solider Datenarchitektur und konsequentem Fokus auf Kundennutzen einführt, kann Prozesse beschleunigen, Kosten senken und gleichzeitig die Beziehung zu seinen Kunden stärken. Aus technischer Automatisierung wird so echte Servicequalität.
