EIOPA-Report: Die größte Herausforderung von GenAI ist nicht Technologie – sondern wirtschaftliche Priorisierung
Die neue EIOPA-Studie zeigt: GenAI ist im Markt angekommen – aber der Business Case nicht. Warum viele Initiativen scheitern und wo echter ROI entsteht, entscheidet sich nicht in Tools, sondern im Management.
Sehr viele Versicherer investieren in Generative KI. Doch nur wenige können beantworten, wo heute daraus messbarer wirtschaftlicher Nutzen entsteht.
Der aktuelle EIOPA-Report zur Nutzung von GenAI im europäischen Versicherungsmarkt liefert erstmals ein systematisches Lagebild – und verschiebt die Perspektive:
GenAI ist angekommen – aber wirtschaftlich noch nicht skaliert
Rund zwei Drittel der Versicherer setzen GenAI bereits ein, während sich ein Großteil der Anwendungen noch im Proof-of-Concept- oder Experimentierstadium befindet (EIOPA Report, S. 8–9).
Die Technologie ist damit im Markt etabliert – ihr wirtschaftlicher Effekt jedoch vielfach noch nicht systematisch erschlossen.
Der Wettbewerbsvorteil entsteht nicht mehr durch den Einstieg in GenAI, sondern durch die Fähigkeit, Anwendungen zu skalieren und in reale Wertschöpfung zu überführen.
Effizienz ist der dominante Treiber
Versicherer setzen GenAI primär ein, um interne Prozesse zu automatisieren, Produktivität zu steigern und Kosten zu senken. Kundeninteraktion und neue Geschäftsmodelle folgen erst nachgelagert (EIOPA Report, S. 3; S. 10).
Ein Großteil der Use Cases liegt im Backoffice, z.B. in Schadenbearbeitung, Dokumentenverarbeitung oder Serviceprozessen (EIOPA Report, S. 16–17).
GenAI wirkt damit zunächst als Effizienztechnologie – nicht als Wachstumshebel.
Wo wirtschaftlicher Nutzen entsteht
Die Studie identifiziert klare Schwerpunkte entlang der Wertschöpfungskette:
- Claims Management
- Customer Service
- Vertrieb & Distribution
- Fraud Detection
Insbesondere Fraud-Anwendungen weisen eine hohe geplante Adoptionsrate auf (EIOPA Report, S. 18–19).
Der Business Case entsteht nicht in generischer Content-Automatisierung, sondern in Kernprozessen mit hohem Volumen, standardisierbaren Entscheidungen und klarer Kostenwirkung.
Bis hierhin beschreibt der Report das Marktbild. Die eigentliche Führungsfrage beginnt jedoch danach: Wie übersetzt man diese Erkenntnisse in eine wirtschaftlich wirksame Steuerungslogik?
Roadmap: Vom Pilot zur wirtschaftlichen Wirkung
Versicherer, die GenAI erfolgreich einsetzen, behandeln sie nicht als Innovationsprojekt, sondern als Management- und Steuerungsthema entlang der Wertschöpfung.
1) Initiativen sichtbar machen
Bevor Priorisierung möglich ist, braucht es Transparenz. In vielen Organisationen existieren GenAI-Initiativen verteilt über Fachbereiche, IT und Innovationseinheiten – ohne zentrales Inventar. Ohne Überblick lassen sich weder Risiken bewerten noch Business Cases vergleichen. Transparenz ist daher keine Reporting-Übung, sondern Grundlage wirtschaftlicher Steuerung.
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2) Wirtschaftliche Bewertung vor Technologiebegeisterung
Viele Initiativen starten aus der Perspektive „Was ist möglich?“. Entscheidend ist jedoch die Frage „Was wirkt wirtschaftlich?“. Use Cases müssen entlang klarer Kriterien bewertet werden: Prozessvolumen, Automatisierbarkeit, Integrationsfähigkeit, Governance-Aufwand und erwartbarer Kosteneffekt. Erst diese Logik trennt interessante Experimente von tragfähigen Investitionen.
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3) Value Pools definieren
GenAI erzeugt nicht überall gleichzeitig wirtschaftliche Wirkung. Besonders relevant sind Bereiche mit hohem Volumen und standardisierten Entscheidungen. Etwa Schaden, Service oder Betrug. Wer diese Value Pools priorisiert, erzielt schneller messbare Effekte und reduziert Streuverluste.
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4) Skalierung vor Experiment
Der wirtschaftliche Effekt entsteht nicht im Pilot, sondern in der breiten Anwendung. Standardisierung, Prozessintegration und klare Qualitätsmechanismen entscheiden darüber, ob GenAI ein isoliertes Produktivitätswerkzeug bleibt – oder Teil des Operating Models wird. Ohne Skalierung bleibt die Wirkung nurpunktuell.
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5) Organisation ausrichten
Mit wachsender Relevanz verschiebt sich die Verantwortung. Fachbereiche müssen Use Cases treiben, IT wird Integrations- und Plattformpartner, das Management priorisiert Investitionen gemäß der ökonomischen Wirkung. GenAI wird damit zum Operating-Model-Thema, nicht zum isolierten Technologieprojekt.
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Neue Kostenlogik: Warum der Business Case komplexer wird
Mit GenAI verändern sich auch Kosten- und Risikostrukturen:
- stärkere Abhängigkeit von Drittanbietern
- nutzungsbasierte Preismodelle
- steigende Governance-Anforderungen
- neue Risiken durch Daten, Cybersecurity und Regulierung
Viele Versicherer setzen auf externe Modelle und Plattformen und verschieben damit Kosten von Investitionen zu laufenden Nutzungsausgaben (EIOPA Report, S. 24–25; S. 32–33).
GenAI ist damit kein reines Technologieprojekt – sondern ein strategisches Kapitalallokations- und Steuerungsthema.
Was Entscheider jetzt konkret tun sollten
- Business Case vor Tool setzen. Jede Initiative braucht eine wirtschaftliche Hypothese – keine Funktionsbeschreibung.
- Skalierung priorisieren. Bestehende Use Cases integrieren, bevor neue Piloten gestartet werden.
- Value Pools aktiv managen. Schaden, Fraud, Service und Underwriting als strategische Hebel priorisieren.
- Governance und Vendor-Risiken früh berücksichtigen. Wirtschaftlicher Nutzen entsteht nur mit kontrollierter Integration.
- GenAI als Managementthema führen.Die Wirkung entsteht in Prozessen und Strukturen – nicht im IT-Tool selbst.
Fazit
Der EIOPA-Report zeigt: GenAI ist im Markt angekommen. Doch ihr wirtschaftlicher Effekt entsteht nicht von alleine.
Die eigentliche Nutzen für Versicherer entsteht nicht durch Zugang zu GenAI – sondern durch die Fähigkeit, sie konsequent wirtschaftlich zu steuern.
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