KI-Prozessautomatisierung: Vom Piloten zur Produktivlösung
Versicherer investieren massiv in Technologie – doch nur wenige heben das Potenzial auch wirklich. Während KI-Projekte in Pilotphasen verharren, droht der Effizienzgewinn zu verpuffen. Warum 2025 zum Wendepunkt werden muss – und was jetzt zählt, um Automatisierung wirklich skalierbar zu machen.
Versicherer investieren so viel in Technologie wie nie zuvor – doch zwischen Investition und Wirkung klafft eine wachsende Lücke. Während 78 % der Unternehmen laut aktuellen Branchenanalysen ihre Technologiebudgets ausweiten, gelingt nur etwa einem Viertel der Schritt zur produktiven Nutzung von KI. Die Folge: Ein Großteil der KI-Projekte bleibt in Pilotphasen stecken – ohne skalierbaren Nutzen.
Dabei ist das Potenzial längst belegt. In der Schadenbearbeitung, im Underwriting und in der Policenverwaltung zeigen sich durch KI-gestützte Automatisierung bereits messbare Effizienzgewinne – bei geringerer Fehlerquote, kürzeren Durchlaufzeiten und höherer Kundenzufriedenheit. 2025 wird für viele Versicherer damit zum Wendepunkt: vom Test zur Transformation.
Automatisierung als Effizienz-Hebel – und strategische Chance
KI-Automatisierung hat sich vom reinen Kostensenkungsinstrument zu einem strategischen Hebel für Wettbewerbsfähigkeit entwickelt. Besonders in hochvolumigen Bereichen wie der Schadenregulierung oder der Erstprüfung von Anträgen lassen sich durch regelbasierte Automatisierung deutliche Zeit- und Ressourcenvorteile erzielen.
Ein konkretes Beispiel: Durch automatisierte Kategorisierung von Schadenfällen auf Basis historischer Daten können einfache Fälle direkt zur Auszahlung freigegeben werden. Die Folge: weniger Rückfragen, schnellere Entscheidungen, geringere Bearbeitungskosten – und ein spürbarer Qualitätssprung in der Kundenerfahrung.
Wichtig dabei ist: Automatisierung ersetzt keine Expertise – sie entlastet Fachkräfte von repetitiven Routinen, damit sie sich komplexen Fällen und strategischen Aufgaben widmen können.
Cloud-Migration als technologische Grundvoraussetzung
Die technische Basis für skalierbare Automatisierung wird in vielen Häusern gerade geschaffen – durch den flächendeckenden Übergang zu Cloud-first-Strategien. Moderne Cloud-Infrastrukturen bieten nicht nur Skalierbarkeit, sondern auch:
- Geringere Wartungskosten
- Schnellere Updates
- Höhere Ausfallsicherheit
- Direkten Zugriff auf zentrale Datenpools
Fachabteilungen profitieren zudem von der Möglichkeit, eigenständig auf Tools und Modelle zuzugreifen – ohne monatelange Projektvorläufe in der zentralen IT.
Der operative Vorteil: schnellere Umsetzung, flexiblere Prozesse und geringere Abhängigkeiten – ein Schlüsselfaktor für echte Business-getriebene Automatisierung.
Handlungsempfehlungen für Versicherer
1. Pilotprojekte systematisch skalieren
Viele Versicherer verfügen über vielversprechende Prototypen – doch der Übergang in den produktiven Betrieb bleibt häufig aus. Versicherer sollten klare Kriterien und Übergabeprozesse entwickeln, um erfolgreiche Piloten strukturiert zu industrialisieren.
Eine Möglichkeit ist der Aufbau dedizierter MLOps-Prozesse, die kontinuierliches Modell-Monitoring, A/B-Testing und Feedback-Integration gewährleisten.
2. Change Management aktiv gestalten
Automatisierung verändert nicht nur Prozesse, sondern auch Rollenbilder. Versicherer sollten in umfassende Schulungsprogramme investieren, die Mitarbeitende auf neue Aufgaben vorbereiten und mögliche Ängste adressieren.
Transparente Kommunikation hilft, KI nicht als Bedrohung, sondern als strategische Unterstützung wahrzunehmen – besonders bei operativen Teams in Schaden und Underwriting.
3. Datenqualität gezielt verbessern
Ohne saubere Daten ist keine Automatisierung zuverlässig skalierbar. Versicherer sollten deshalb Data-Governance-Strukturen ausbauen und übergreifende Standards für Datenformate, Validierung und Aktualität etablieren.
Eine starke Datenbasis bildet die Voraussetzung für automatisierte Entscheidungen – von der Risikobewertung bis zur Policenerneuerung.
Ausblick der Redaktion
Die nächsten 12 Monate entscheiden darüber, ob KI in der Versicherungsbranche operativ wirksam wird – oder als technologische Spielwiese in der Innovationsabteilung verbleibt. Wer jetzt Strukturen, Prozesse und Verantwortlichkeiten schafft, um Testprojekte in Produktivsysteme zu überführen, wird nicht nur effizienter – sondern auch resilienter, agiler und zukunftsfähiger.
Automatisierung ist kein Ziel an sich. Sie ist ein Mittel, um das zu tun, was Versicherer am besten können – Komplexität managen, Risiken kalkulieren und Vertrauen schaffen. Nur eben schneller, schlanker und datengetrieben.
Quellen:
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