Künstliche Intelligenz

KI verändert regelbasierte Geschäftsmodelle – und stellt Versicherer damit ins Zentrum des Umbruchs

Was bisher Stabilität garantierte – standardisierte Prozesse und Routinen – wird im Zeitalter der KI zum Ausgangspunkt tiefgreifender Veränderungen.

Gemini Illustration für das Versicherungstech Magazin

Als Blackstone-Präsident Jonathan Gray vor kurzem auf dem Future Investment Summit seine Investoren vor den ‘tiefgreifenden Auswirkungen der KI auf regelbasierte Geschäftsmodelle’ warnte, meinte er nicht nur Kanzleien oder Buchhalter. Seine Worte trafen besonders auf die Versicherungswirtschaft zu – die Branche, deren Wertschöpfung wie kaum eine andere auf festen Prozessen und wiederholbaren Entscheidungen beruht.

Was einst als Stärke galt – Effizienz durch Standardisierung – wird nun zur Commodity

KI automatisiert zunehmend auch bisher nicht automatisierbare Routinen, übernimmt Entscheidungen und verschiebt so den Wettbewerb: Nicht mehr, wer Prozesse gut beherrscht, sondern wer sie mit KI noch effizienter macht, wird künftig vorn liegen.

Die Parallele zur Industrialisierung ist deutlich: Manuelle Exzellenz wich maschineller Skalierung – heute wird operative Routine von Fachexperten durch KI-basierte Systeme auf Effizienz getrimmt. Für Versicherer entscheidet sich daran der Produktivitätsvorsprung und letztlich die Wettbewerbsfähigkeit.

Für Anteilseigner, Investoren und Manager in der Assekuranz ist damit klar: Wer heute regelbasiert ohne KI operiert, ist morgen zu teuer, zu langsam und zu unattraktiv für den Markt und Investoren.

Regelbasierte Prozesse bleiben – aber ohne KI werden sie zu ineffizient

Die Versicherungswirtschaft war schon immer regelbasiert: Ob in der Schadenregulierung, im Underwriting oder der Vertragsverwaltung: Entscheidungsbäume, Tarifwerke, Deckungsprüfungen folgen festen Vorgaben. Doch genau das macht sie für KI besonders angreifbar: Denn Maschinen können diese standardisierte Arbeitsabläufe nicht nur anwenden, sondern in Geschwindigkeit, Konsistenz und Skalierbarkeit besser machen.

Das bedeutet nicht, dass standardisierte Arbeitsabläufe verschwinden. Im Gegenteil: Sie bleiben die Grundlage der Wertschöpfung. Aber KI nutzt das statische Regelwerk und übernimmt Aufgaben die bisher fachlichen Experten vorbehalten war.

Und genau hier tut sich die Schere auf: Versicherer, die KI konsequent in ihre regelbasierten Kernprozesse integrieren, gewinnen Produktivität, Präzision und Kundenzufriedenheit. Wer weiter auf manuelle Bearbeitung setzt, produziert weiter Reibung, Kosten – und verliert.

Praxisbeispiele in der Schadenabwicklung

Domcura: Der KI-Kollege "Kim" bearbeitet Schadensfälle

Der Assekuradeur Domcura hat mit "Kim" eine KI-basierte Assistenz eingeführt, die Schadenfälle in der Wohngebäudeversicherung analysiert, bewertet und in vielen Fällen eigenständig reguliert. Auf Basis von Freitextmeldungen, Fotos und Bedingungen errechnet Kim binnen Minuten die passende Entschädigung. Bis zu 80 % der Fälle durchlaufen diesen digitalen Prozess, während Sachbearbeitende nur noch die finalen Freigaben prüfen.

Für Kunden und Vermittler bedeutet das: Rückmeldung binnen 15 Minuten, Auszahlung teils noch am selben Tag.

Allianz: Schadenprüfung in 60 Sekunden

In Deutschland und Österreich setzt die Allianz auf KI-gestützte Regulierung einfacher Kfz-Schäden. Kunden fotografieren den Schaden per App, die KI analysiert Bild, Vertrag und Historie und liefert binnen Sekunden eine Entschädigungszusage. In vielen Fällen erfolgt die Zahlung automatisiert.

Resultat: schnellere Schadenbearbeitung, höhere Kundenzufriedenheit, sinkende Kosten.

UNIQA: Elementarschäden mit KI skalieren

Nach den Unwettern 2023 prüfte UNIQA über 20.000 Schadenmeldungen zu Sturm und Hagel per KI vor. Der Algorithmus klassifizierte die Fälle, legte automatisch Schadenakten an und übermittelte eigenständig Aufträge an Werkstätten und Gutachter.

Ohne diese Automatisierung wäre die Bearbeitung der Flut an Meldungen kaum in der gewünschten Zeit möglich gewesen.

Praxisbeispiele in der Vertragsverwaltung

Swiss Life und Zurich im Vertragsservice

Automatisierte Workflows erkennen Fristen, Beitragsabweichungen oder Rückläufer und leiten passende Folgeaktionen ein. Sei es eine Mahnung, eine Kundenrückfrage oder ein Anpassungsvorschlag. Damit entsteht ein weitgehend autonomes Verwaltungssystem, das mit minimalem Personaleinsatz hunderte von Einzelvorgängen täglich steuert. Gerade in der Lebensversicherung mit langen Vertragslaufzeiten summieren sich die Effizienzgewinne über Jahre hinweg signifikant.

Baloise: Dokumente die sich selbst organisieren

Auch jenseits der Schadenwelt zeigt sich, wie KI regelbasierte Prozesse transformiert. Bei der Schweizer Baloise werden täglich zehntausende Dokumente (z. B. Kundenanfragen, Vertragsänderungen, Leistungsnachweise) automatisiert klassifiziert, ausgelesen und den richtigen Vorgängen zugeordnet. Die KI unterscheidet über 250 Dokumententypen, extrahiert relevante Informationen und überführt sie in das Bestandssystem. Resultat: Dunkelverarbeitung, 24/7-Bearbeitung, hohe Datenqualität und Entlastung der Belegschaft.

Praxisbeispiele im Underwriting

Allianz UK: Der KI-Agent “BRIAN” unterstützt Underwriter

Das Tool wertet umfangreiche Underwriting-Guidelines aus und liefert auf spezifische Fragen sofort präzise Antworten. Damit sparen Underwriter Stunden an Lektüre pro Woche und minimieren das Risiko, wichtige Vorgaben zu übersehen. Entscheidungen werden schneller und fundierter.

Datengetriebene Tarifierung

KI ermöglicht es, Versicherungsangebote viel granularer zu kalkulieren. Anhand von Kundenprofilen, Verhaltens- und Risikodaten werden maßgeschneiderte Policenempfehlungen erstellt. Statt starrer Tarifgruppen können individuelle Risikofaktoren berücksichtigt werden, was sowohl für den Versicherer profitabler als auch für Kunden fairer und passgenauer ist.

Neue Risikomodelle

Komplexe Gefahren, die früher nur grob abschätzbar waren, lassen sich durch KI präziser modellieren. Beispielsweise simuliert KI Naturkatastrophen-Szenarien oder Pandemieverläufe und verbessert so die Risikobewertung in der Rückversicherung und die Kalkulation extremer Schadensfälle. Dies erhöht die Prognosegenauigkeit und hilft Versicherern, ausreichende Kapitalpuffer vorzuhalten.

KI verändert die Spielregeln – für alle Versicherer

Die Beispiele zeigen: Regelbasierte Prozesse verschwinden nicht – sie skalieren mit KI. Geschwindigkeit, Genauigkeit und Automatisierung schaffen Wettbewerbsvorteile, während traditionelle Prozessketten zu Engpässen werden. Entscheidend ist: Es entsteht kein gleichmäßiger Wandel, sondern eine Produktivitätsschere zwischen adaptiven und zögerlichen Marktteilnehmern.

Strategische Implikationen für Versicherer

Für Entscheider ist das keine theoretische Diskussion, sondern eine operative Notwendigkeit: Wer heute keine KI-Kompetenz einsetzt, wird bald unter ökonomischen Druck geraten.

Investieren statt beobachten: KI erfordert Ressourcen, aber vor allem Klarheit. Eine systematische KI-Roadmap– von Use Cases über Datenqualität bis hin zu Personalentwicklung – ist Pflicht, nicht Kür.
Mitarbeitende einbinden: KI verändert Aufgaben, nicht zwingend Jobs. Wer rechtzeitig schult und einbindet, wandelt Skepsis in Produktivität.
Kooperationen nutzen: Nicht jedes KI-System muss selbst gebaut werden. Insurtechs, Plattformen und Tech-Anbieter ermöglichen den Zugang zu erprobten Lösungen – ohne jahrelange Eigenentwicklung.
Governance aufsetzen: Wer entscheidet, wenn die KI falsch liegt? Welche Prozesse dürfen automatisiert werden, welche nicht? Diese Fragen müssen beantwortet sein, bevor regulatorische Vorgaben sie definieren.

Entscheider sollten sich gezielt fragen: Welche Prozesse im Haus sind regelbasiert, hochvolumig und datengetrieben – und damit ideal für KI? Welche Pilotanwendungen könnten kurzfristig Wirkung entfalten? Welche Datenstrukturen fehlen aktuell? Ein interdisziplinäres KI-Team mit IT, Fachbereich, Recht und Governance ist häufig der erste sinnvolle Schritt.

Jetzt ist die Zeit zum Handeln

Die Disruption der regelbasierten Geschäftsmodelle ist nicht hypothetisch. Sie findet statt. Die vorgestellten Beispiele zeigen, dass die Instrumente bereitstehen und dass Frontrunner wie Domcura oder Allianz messbare Vorteile erzielen.

Versicherer, die auf KI verzichten, operieren bald in einem Markt mit höheren Erwartungen von Kunden und Vermittlern, schnelleren Wettbewerbern miteffizienteren Prozessen.

Damit bestätigt sich, was Jonathan Gray eingangs bereits gesagt hat: Die Transformation regelbasierter Geschäftsmodelle durch KI ist nicht nur operativ spürbar – sie ist strategisch und kapitalmarktrelevant.

Für Investoren wie Blackstone zählen am Ende Skalierbarkeit, Marge und Wachstumsfähigkeit. Versicherer, die durch KI ihre Produktivität steigern, stärken damit auch ihre Position als Investitionsziel. Alle anderen riskieren, an Attraktivität zu verlieren.