Zwischen Regulierung und Revolution: KI-Einsatz in der Versicherung mit Augenmaß

Dr. Oliver Hüfner, AI Leader und Head of Insurance Practice for Austria, Germany and Slovakia bei Capco

Künstliche Intelligenz hat in den letzten Jahren rasant an Bedeutung gewonnen – insbesondere durch den Einsatz generativer KI. Für die Versicherungsbranche eröffnen sich dadurch völlig neue Möglichkeiten, Prozesse effizienter zu gestalten und die Kundeninteraktion zu verbessern. „Das Neue an generativer KI ist, dass sie natürliche Sprache versteht“, erläutert Dr. Oliver Hüfner. „Der Anwender übergibt Befehle in natürlicher Sprache und erhält Antworten in natürlicher Sprache. Für die Versicherungsbranche ist dieser Innovationsschub kaum hoch genug einzuschätzen. Viele Prozesse, etwa Bedingungswerke oder Schadenmeldungen, beruhen auf natürlicher Sprache – hier eröffnet generative KI ganz neue Möglichkeiten.“

Besonders im Bereich der Kundeninteraktion zeigt sich der Wandel deutlich. „Bei Tarifierung, Angebot und Antrag können Chatbots eingesetzt werden“, erklärt Hüfner. „Generative KI unterstützt Agenten und Makler als digitale Assistenten und hilft, Kampagnen zu personalisieren. Klassisches Machine Learning lässt sich zur Erhöhung der Risikoadäquanz bei der Tarifierung nutzen. Auch bei der Polizzenpflege oder in der Schadenbearbeitung steigert KI Effizienz und Servicequalität. Entscheidend bleibt, den Kunden transparent mitzuteilen, wo KI eingesetzt wird – ethisch und regulatorisch ist das unerlässlich.“

Einsatzmöglichkeiten und konkrete Nutzenpotenziale

Als Beratungsunternehmen arbeitet Capco intensiv mit generativer KI. „Wir setzen sie in vielen Projekten ein und erzielen damit Effizienzgewinne, die wir an unsere Kunden weitergeben“, schildert Hüfner. „Darüber hinaus entwickeln wir Lösungen, etwa im Tarifvergleich oder zur Unterstützung bei der Umsetzung regulatorischer Anforderungen wie DORA oder der KI-Verordnung der EU.“

Kosteneinsparungen und Effizienzsteigerungen zeigen sich bereits deutlich. „Meetings werden effizienter, Dokumente entstehen schneller und die Qualität verbessert sich spürbar“, sagt Hüfner. „In Projekten wie Tarifvergleich oder DORA-Vertragsmanagement sehen wir Einsparpotenziale von 25 bis 40 Prozent – je nach Rolle.“

Herausforderungen bei der Einführung neuer Technologien

Die Implementierung von KI ist dennoch kein Selbstläufer. Drei Punkte sieht Hüfner als besonders kritisch. „Erstens die Auswahl der richtigen Anwendungsfälle. Es gibt viele Möglichkeiten, doch nicht jeder Use Case ist auch ein Business Case. Besonders regulatorische Themen bieten oft schnellen, klaren Nutzen“, erklärt er. „Zweitens die Fokussierung auf eine Technologie. Wer ständig neuen Trends hinterherläuft, wird Probleme bei der Umsetzung bekommen. Drittens der Aufbau von Know-how: Mitarbeitende müssen verstehen, wie man richtig promptet, welche rechtlichen Fragen zu beachten sind und wie ein Large Language Model funktioniert.“

Gezielte Trainings seien dabei unerlässlich, um die Akzeptanz zu erhöhen und die Nutzung sinnvoll zu verankern.

Regulatorische Anforderungen als Treiber für KI-Lösungen

Gerade im regulatorischen Bereich zeigt KI ihre Stärken. „Regulatorische Anforderungen werden in natürlicher Sprache formuliert – genauso wie die meisten Dokumente, die geprüft werden müssen“, erläutert Hüfner. „Das macht generative KI zu einem idealen Werkzeug. Wir haben beispielsweise eine Lösung entwickelt, die KI-Anwendungen automatisch gemäß der neuen EU-KI-Verordnung klassifiziert.“

Ethische Grundlagen für nachhaltigen KI-Einsatz

Abschließend betont Hüfner die Bedeutung ethischer Leitlinien. „Die KI-Verordnung der EU gibt viele gute Regeln an die Hand. Aber Versicherer müssen zusätzlich ihren eigenen ethischen Kompass auf den Bereich KI übertragen. Es reicht nicht aus, nur gesetzliche Vorgaben zu erfüllen – verantwortungsbewusstes Handeln ist entscheidend.“

Damit der KI-Einsatz nachhaltig gelingt, empfiehlt Hüfner ein strukturiertes Vorgehen. „Ein übergreifendes Target Operating Model für KI ist notwendig. Dieses KI-TOM sollte an die Datenstrategie anschließen und bildet die Grundlage für den langfristigen, strukturierten Einsatz von KI in Projekten und im Betrieb.“

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