Hyperautomatisierung revolutioniert Versicherungsprozesse – End-to-End-Automatisierung wird zum Wettbewerbsfaktor

Statt Excel, PDF und Weiterleitung per Mail – ein automatisierter End-to-End-Prozess entscheidet in Echtzeit über Schadenregulierung, Zahlungsfreigabe und Kundennachricht. Was bis vor Kurzem noch wie Zukunftsmusik klang, wird 2025 zum Branchenstandard. Die Versicherungswirtschaft steht an der Schwelle zur operativen Vollautomatisierung – getrieben durch intelligente Systeme, generative KI und eine neue Klasse autonomer Software-Agenten.

Im Unterschied zur klassischen RPA geht es bei Hyperautomatisierung nicht mehr nur um einzelne Aufgaben, sondern um die vollständige Transformation ganzer Prozessketten. Versicherer, die diese Transformation beherrschen, gewinnen nicht nur Effizienz – sie setzen neue Standards in Sachen Geschwindigkeit, Kundenerlebnis und Mitarbeiterentlastung.

Vom Automatisieren zur intelligenten Prozessorchestrierung

Die Evolution ist eindeutig: Während klassische RPA-Lösungen sich auf repetitive, regelbasierte Aufgaben konzentrierten, geht Hyperautomatisierung deutlich weiter. Sie verknüpft Robotic Process Automation, intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP), KI-Entscheidungslogik und Prozessorchestrierung zu einem durchgängigen System.

Versicherer mit hohem Volumen oder komplexen Operationen berichten bereits von über 90 % Automatisierungsgrad in einzelnen Geschäftsbereichen. Das Ziel hat sich dabei verschoben: Es geht nicht mehr nur um Kostensenkung, sondern um eine fundamentale Neuausrichtung von Produktivität, Kundenzufriedenheit und Employee Experience.

Cloud-Infrastrukturen bieten die nötige Skalierbarkeit, während moderne KI-Technologien Entscheidungen in Echtzeit ermöglichen – sei es bei der Bonitätsprüfung, der Risikobewertung oder der automatisierten Regulierung von Schäden.

Generative KI und intelligente Dokumentenverarbeitung im Zentrum

Ein besonders kritisches Feld ist die Antrags- und Dokumentenverarbeitung. Versicherer verarbeiten täglich Millionen strukturierter und unstrukturierter Dokumente. Klassische OCR-Technologien stoßen hier an ihre Grenzen. Fortschrittliche IDP-Lösungen hingegen – oft kombiniert mit generativer KI – extrahieren Informationen präzise, lernen neue Formate mit minimalem Aufwand und liefern Ergebnisse, die sofort weiterverarbeitet werden können.

So entsteht ein durchgängiger digitaler Workflow: Von der Eingangspost bis zur Entscheidung vergeht oft nur noch ein Bruchteil der bisherigen Zeit. In Kombination mit generativer KI im Kundensupport entstehen dialogfähige Systeme, die Anliegen nicht nur verstehen, sondern auch kontextbezogen lösen können.

Die Schadenbearbeitung als Schaufenster für Hyperautomatisierung

Die größte Hebelwirkung entfaltet sich aktuell in der Schadenbearbeitung. Wo früher Tage oder gar Wochen vergingen, können einfache Schäden nun binnen Minuten vollautomatisiert reguliert werden. Der End-to-End-Prozess reicht von der ersten Meldung über die Dokumentenverarbeitung bis hin zur Entscheidung und Auszahlung – ohne menschliche Intervention.

Dabei unterstützen digitale Assistenten Sachbearbeitende mit aufbereiteten Informationen, etwa durch die automatisierte Auswertung medizinischer Gutachten oder Gutachterberichte. Die Komplexität des Falls wird algorithmisch reduziert – der Mensch trifft nur noch in Ausnahmefällen die finale Entscheidung.

Agentic AI als nächste Evolutionsstufe

Eine zentrale Rolle in dieser Entwicklung spielt Agentic AI – Systeme, die nicht nur reagieren, sondern eigenständig planen, handeln und Entscheidungen treffen. Diese KI-Agenten übernehmen nicht mehr nur Einzelschritte, sondern koordinieren komplexe Abläufe: von der automatischen Bewertung eingereichter Schäden über die Prüfung auf Betrugsindikatoren bis hin zur Weiterleitung kritischer Fälle an spezialisierte Teams.

Parallel ermöglichen KI-gestützte Ticket-Tagging-Systeme eine deutlich präzisere Verteilung eingehender Anfragen – mit bis zu 84 % Zuordnungsgenauigkeit. Auf Basis von Verhalten, Policenstatus und Kontextdaten versenden Versicherer mittlerweile über 500.000 hyperpersonalisierte Nachrichten täglich – etwa bei Geburt, Umzug oder Renteneintritt.

Handlungsempfehlungen für Entscheider:innen

1. Hyperautomatisierung strategisch planen
Gehe über isolierte RPA-Projekte hinaus. Entwickle eine zentrale Strategie für End-to-End-Automatisierung und identifiziere dokumenten- und entscheidungsintensive Prozesse mit hohem Potenzial.

2. Intelligent Document Processing priorisieren
Investiere in IDP-Plattformen, die flexibel mit Standard- und Sonderdokumenten umgehen können. Integriere Low-Code-Module für Human-in-the-Loop-Prozesse und nutze die gewonnenen Daten zur Optimierung von Underwriting und Pricing.

3. Agentic AI gezielt etablieren
Setze KI-Agenten dort ein, wo Prozesse komplex, aber klar strukturierbar sind – etwa bei der Regulierung oder im Kundenservice. Schaffe klare Governance-Regeln, damit autonome Entscheidungen nachvollziehbar und kontrollierbar bleiben.

Ausblick

Hyperautomatisierung ist mehr als ein technischer Trend – sie ist ein strategischer Gamechanger. Versicherer, die jetzt investieren, schaffen nicht nur effizientere Abläufe. Sie verwandeln ihre Organisation in eine lernende, agile Struktur, die den Erwartungen digitaler Kund:innen und regulatorischer Anforderungen gleichermaßen gerecht wird. Wer wartet, verliert nicht nur Zeit – sondern die operative Basis für den Wettbewerb der Zukunft.

Quellen:
[1] https://crossconsulting.de/wie-automatisierung-banken-und-versicherungen-2025-wettbewerbsfaehig-haelt-und-wie-sie-jetzt-starten-koennen/
[2] https://www.handelszeitung.ch/insurance/automatisierung-ki-embedded-insurance-cloud-computing-sind-2025-gefragt-793982
[3] https://www.cash-online.de/a/digitalisierung-in-der-assekuranz-die-wichtigsten-technologietrends-2025-692327/
[4] https://weissenberg-group.de/hyperautomation-im-versicherungswesen/
[5] https://www.autohaus.de/nachrichten/schadenbusiness/schadenmanagement-assistance-2025-verisk-3631836