Stephen Voss (Neodigital): Warum der KI-Hebel nicht in den Standardfällen liegt

Stell dir vor, du darfst fünf Minuten lang in den Maschinenraum eines beliebigen Versicherers schauen. Woran erkennst du, ob Künstliche Intelligenz dort etwas bewegen wird? Stephen Voss braucht dafür nur zwei Fragen: Gibt es genau eine Datenbank? Und arbeitet sie in Echtzeit? Fällt eine der beiden Antworten negativ aus, sinkt der unmittelbare Nutzen jeder KI-Initiative, bevor das erste Modell überhaupt läuft.

Im Gespräch mit Karl-Heinz Passler für das VersicherungsTech Magazin bringt der Mitgründer und Vorstandschef der Neodigital seine These auf den Punkt: KI hebt die Kennzahlen eines Versicherers erst, wenn sie im Maschinenraum ankommt, auf einem tragfähigen Fundament aus strukturierten Daten und einem modernen Kernsystem.

Maschinenraum meint hier den Kern eines Versicherers: Antrag, Betrieb und Schaden. In diesem Backend entfaltet KI ihre Wirkung und prägt die operativen Kennzahlen. Sie wirkt ebenso im Vertrieb und in der Kundenansprache, dieses Interview bleibt bewusst beim Maschinenraum.

Der Zeitpunkt des Gesprächs passt. Neodigital, 2017 von Voss und Dirk Wittling gegründet, gibt gerade die Rolle des Risikoträgers ab und richtet sich als Insurance-as-a-Service-Plattform aus. Voss fasst sein Ziel im Markt in ein Bild: „Ich möchte zu Bosch der Versicherungsindustrie werden. Komponenten und Systeme liefern, in jedem Auto stecken. Ich muss nirgendwo draufstehen." Was er auf diesem Weg über den Maschinenraum gelernt hat, gilt für jedes Haus, besonders für die mit gewachsener Alt-IT.

Erst die Technik ausreizen, dann die KI

Neodigital hat das Backend von Anfang an ins Zentrum gestellt. „Form follows function", sagt Voss: erst definieren, was ein Produkt können muss, dann die IT-Infrastruktur bauen, erst danach das Produkt zum Laufen bringen. Aus dieser Reihenfolge ergab sich ein modulares System, in dem jede Klausel und jede Leistung einzeln gefasst ist, hinterlegt mit Prozess und Zahlungsstrom. Das Ziel war von Beginn an eine möglichst hundertprozentige Automation.

Das Ergebnis, nach eigenen Angaben: 70 Prozent Dunkelverarbeitung über alle Prozesse, 95 Prozent in Tarifierung, Angebot und Antrag. Bemerkenswert ist der Zeitpunkt. Diese Quoten erreichte Neodigital mit regelbasierter Logik, lange bevor generative KI zum Thema wurde. Voss' Prinzip: den klassischen Tech-Stack zuerst voll ausschöpfen, dann KI gezielt auf das richten, was mit klassischen Mitteln nicht lösbar ist.

Der KI-Hebel sitzt in der Restkomplexität

Hier wird das Gespräch konkret. „Die KI wenden wir nicht auf Fälle an, die bereits dunkel laufen", sagt Voss. „Der Hebel liegt in den Fällen, die heute die Automatisierung verhindern." Die Standardfälle erledigt die regelbasierte Strecke längst. Die verbleibenden 30 Prozent binden die Sachbearbeitung, weil der Input aus der eingehenden Korrespondenz häufig unklar ist: verwechselte Verträge, Hausrat statt Wohngebäude, falsche Versicherungsscheinnummern, widersprüchliche Schadenschilderungen, handschriftliche Belege, Fotos und Gutachten in wechselnder Qualität.

Genau dort setzen Neodigitals generative KI und LLM-Sprachmodelle an. Das Prinzip fasst Voss in drei Worte: suchen, lesen, strukturieren. Denn unklare Eingänge gibt es nicht nur im Schaden. Eine Adressänderung, eine neue Bankverbindung oder ein geänderter Absicherungsbedarf kommen genauso unstrukturiert herein, per E-Mail, App oder Anruf. Das System geht diese Kommunikation selbstständig durch, ordnet sie zu und zieht die wesentlichen Informationen heraus. Es erkennt die vertauschte Versicherungsscheinnummer und fragt beim Kunden nach. Im Schadenfall verdichtet es die eingehenden Unterlagen zu einem, wie Voss es nennt, Schadensteckbrief mit allen relevanten Angaben. Von den 30 Prozent manuell ausgesteuerten Fällen automatisiert Neodigital auf diese Weise nach eigenen Angaben rund 80 Prozent. Diesen Wert erreicht das Haus bislang in einer noch nicht vollständig produktiv geschalteten Umgebung und will ihn in den Regelbetrieb überführen.

Was drei Jahre generative KI im Maschinenraum bewegen

Vor rund drei Jahren sparte eine einfache, regelbasierte KI im Schadenbereich etwa 32.000 manuelle Vorgänge pro Jahr. Die aktuelle Zahl, die er sich kurz vor dem Gespräch neu geben ließ, liegt bei rund 950.000 pro Jahr, jetzt mit generativer KI. In diesem Sprung steckt mehr als ein Effizienzgewinn auf gleicher Basis: gewachsener Bestand auf der Plattform, zusätzliche Prozessarten, die überhaupt erst automatisierbar wurden, und die neue Qualität der Modelle wirken zusammen. Der gemeinsame Nenner: der Zuwachs entsteht dort, wo Automatisierung stoppte und ein Mensch lesen und sortieren musste.

An jeder Stelle bleibt der Mensch im Spiel. Die klaren Fälle laufen dunkel durch, die echten Ausnahmen gehen an erfahrene Mitarbeiter. In Voss' Argument geht es um die Ressourcen. Die knapper werdenden Fachkräfte gehören für ihn dorthin, wo ihr Urteil zählt. Adressen pflegen und IBANs verschieben kann die Maschine.

Vorne KI, hinten kein Tempo

Voss' Antwort zielt auf die Architektur. Die ausführenden Fachkräfte in diesen Häusern würdigt er ausdrücklich. Viele Versicherer betreiben getrennte Systeme für Tarifierung, Betrieb, Schaden, Inkasso, Bestand und Kundendaten, die nicht in Echtzeit zusammenarbeiten. „Wenn du 19 Umsysteme hast, die nicht in Echtzeit miteinander reden, kannst du vorne so viel KI draufschmeißen, wie du willst. Hinten wirst du nicht schneller."

Die Altsysteme selbst seien „in sich durchoptimiert", oft über Jahrzehnte, und ein versierter Sachbearbeiter erfasse einen Schaden darin beeindruckend schnell. Das Problem liegt woanders. Diese Geschwindigkeit hängt an einzelnen Köpfen. Wer heute seit 15 Jahren im System arbeitet, macht das keine weiteren 15 Jahre, und die Leistung verlässt das Haus mit dem Menschen. Über die Technik selbst lässt sich das Tempo nur noch geringfügig steigern: das wirtschaftlich vertretbare Optimierungsmaximum eines gewachsenen Altsystems ist längst erreicht.

Der Unterschied liegt in der Architektur. Ein kohärentes System mit einer zentralen Datenhaltung, das in Echtzeit arbeitet, lässt sich nach Voss' Bild wie ein Zauberwürfel drehen und schieben. In Reihe geschaltete Altsysteme nicht. Der Nebeneffekt ist Managementtransparenz. Weil alles auf einer Datenbasis läuft, sieht Neodigital Kennzahlen wie die Combined Ratio nahezu in Echtzeit. Einmal bemerkte das Haus binnen Stunden einen drastischen Rückgang der abgesetzten Policen und wusste früher als der Vertriebspartner selbst, dass auf dessen Vergleichsportal etwas klemmte.

Die Reihenfolge entscheidet

Zuerst die klassische Technik auf Produkt-, Prozess- und Datenebene ausschöpfen, ein echtzeitfähiges und konsolidiertes Datenfundament schaffen, dann KI gezielt auf die Restkomplexität richten. Wer die Schritte überspringt und KI nur punktuell an einzelnen Stellen der Wertschöpfungskette einsetzt, sammelt ein Portfolio von Initiativen ohne Durchstich auf die Dunkelverarbeitungsquote. Ohne diesen Durchstich bleibt der Effekt auf die harten Steuerungsgrößen aus: auf die Verwaltungskostenquote, die Stückkosten je Vorgang und am Ende die Combined Ratio.

Wer wartet, macht sich abhängig

Auf die Idee, einfach abzuwarten, was die großen Standardanbieter liefern, von SAP und Guidewire über msg im Lebengeschäft bis Adcubum im Kompositbereich, reagiert Voss deutlich: Das sei keine Strategie. Jedes im Wettbewerb stehende Haus müsse die Frage nach der Performance seiner Prozesse und Produkte selbst beantworten, denn am Ende wirke die Effizienz des Maschinenraums auf den ökonomischen Spielraum.

Im preisvergleichsgetriebenen Direktgeschäft, in dem Neodigital zu Hause ist, schlägt eine schwache Kostenposition unmittelbar auf die Wettbewerbsfähigkeit durch. Ein zu teuer produziertes Produkt fällt im Onlinevergleich hinten herunter. Im klassischen Vermittlergeschäft mit stabilen Prämien zeigt sich derselbe Nachteil verzögert. Dort frisst er sich in die Marge und in die Combined Ratio. Die Ursache ist identisch, das Resultat verschieden.

Wir entscheiden, wo die Grenzen liegen

Nach den Grenzen der KI im Maschinenraum gefragt, dreht Voss den Spieß um. „Ich glaube nicht, dass es einen Vorgang gäbe, den KI nicht selbständig darstellen könnte. Es geht nur darum, wie viel Human in the Loop wir zulassen." Damit verschiebt sich die Grenze von der Technik zur Entscheidung. Wie viel menschliche Kontrolle ein Haus einzieht, um ein zweites Netz zu behalten und den Kunden einen Menschen zu bieten, bestimmt es selbst.

Darin liegt die eigentlich gute Nachricht für Entscheider. Die Reihenfolge ist bekannt, das Fundament ist bebaubar, und die Werkzeuge sind vorhanden. Wer den Maschinenraum zuerst ordnet, verschafft sich genau die Position, aus der heraus er anschließend selbst entscheidet, wie weit die KI gehen darf. Die Gestaltungshoheit bleibt beim Management.

Quellen:

• Neodigital gewinnt mit Adam Riese neuen IaaS-Kunden und fokussiert ihr Geschäft künftig auf Insurance-as-a-Service-Plattform (16.07.2026)
• Neodigital gibt Risikoträgerrolle auf und wird Technologieplattform für Adam Riese (it-finanzmagazin.de, 16.07.2026)
• Versicherung: Nun auch Neodigital – Insurtechs geben ihre Bafin-Lizenz zurück (handelsblatt.com)
• Interview Karl-Heinz Passler mit Stephen Voss, 10.08.2026 (Transkript)