KI in der Versicherung: Vorteile, Herausforderungen und Insights

Was bedeutet KI in der Versicherung?

Die Versicherungsbranche gehört zu den datenreichsten Sektoren überhaupt. Entsprechend groß ist das Potenzial von KI in der Versicherung. Sie eröffnet neue Effizienzgewinne, verbessert die Customer Experience und unterstützt fundiertere Entscheidungen.

Seit der COVID-19-Pandemie haben sich die Prioritäten von Versicherungskundinnen und -kunden verändert: Gefragt sind mehr bedarfsgerechte und personalisierte Services. In diesem Umfeld sind KI-Werkzeuge der nächsten Generation entscheidend, um Angebote passgenau auszurichten.

Ein Blick auf die Versicherungsbranche. Quelle: DataCamp

Vor diesem Wandel investieren Versicherer gezielt in neue Technologien — darunter maschinelles Lernen und generative KI —, um profitabler zu werden und in einem sich rasant verändernden Wettbewerbsumfeld zu bestehen. Wie Sudaman Thoppan Mohanchandralal im DataFramed Podcast erklärt:

Als vergleichsweise junge Technologie ist die Frage, wo und wie KI-Lösungen sinnvoll implementiert werden, für Praktiker in Versicherungen jedoch anspruchsvoll. Schauen wir uns die wichtigsten KI-Technologien an, die die Branche transformieren.

Zentrale KI-Technologien, die Versicherungen verändern

Zwei Kerntechnologien prägen die Branche besonders: maschinelles Lernen — das Versicherer seit zwei Jahrzehnten breit einsetzen — und neuerdings generative KI.

• Traditionelle KI und maschinelles Lernen. In den letzten Jahrzehnten haben Versicherer ML-Lösungen eingeführt, um ihre Vorhersagefähigkeiten zu stärken. ML-Modelle sind entscheidend bei der Betrugserkennung in Schadenfällen, der Verbesserung der Kundenbindung und der Preisoptimierung in Zeitreihen. Gleichzeitig stecken ML-Verfahren hinter den NLP-Fähigkeiten moderner Chatbots, die Versicherer im Kundenservice nutzen. Mehr zur Bedeutung von Data Science und ML in der Versicherung findest du in einem eigenen DataCamp-Artikel.
• Generative KI. Während traditionelle KI und ML im Tagesgeschäft weiter eine große Rolle spielen, ist generative KI der nächste große Sprung. Tools wie ChatGPT werden die Branche revolutionieren: Sie ermöglichen stärker personalisierte Produkte, verbessern die Customer Experience und verändern Marketingstrategien grundlegend.

Wenn du neu in generativer KI und ML bist, ist unser AI Fundamentals Skill Track ein idealer Einstieg in die derzeit wohl wichtigste Technologie.

KI-Anwendungen in verschiedenen Versicherungszweigen

Unabhängig vom Geschäftsfeld spielt KI in der Versicherung eine Schlüsselrolle. Im Folgenden findest du die beliebtesten Anwendungsfälle in klassischen Sparten: Kranken-, Kfz- und Lebensversicherung.

KI in der Krankenversicherung

Krankenversicherungen decken medizinische Kosten infolge von Krankheit oder Verletzung. Anbieter nutzen KI, um die Preisgestaltung ihrer Tarife zu optimieren — Stichwort Risikoprämienmodellierung.

Dank Predictive Analytics können Versicherer das Risikoprofil von Kundinnen und Kunden so präzise wie nie bewerten — entscheidend, um wettbewerbsfähige Preise anzubieten. So ist etwa das Einschätzen künftiger Krankheitsrisiken per KI zentral für Portfoliooptimierung und Pricing.

Auch wenn sich komplexe Phänomene wie die COVID-19-Pandemie schwer vorhersagen lassen, hilft das Verstehen und Prognostizieren von Gesundheitsergebnissen, Services zu priorisieren und zu personalisieren.

Ein starkes Beispiel für KI-getriebene Initiativen in der Krankenversicherung ist Wisedocs: Die Plattform prüft, analysiert und fasst lange Krankenakten automatisch zusammen — und spart so bis zu 30% der Zeit gegenüber manueller Bearbeitung. Gründer und CEO Connor Atchison bringt es auf den Punkt:

KI in der Kfz-Versicherung

Kfz-Versicherungen schützen vor finanziellen Verlusten bei Unfällen oder Diebstahl. Weltweit loten Versicherer die Potenziale von Daten und KI aus, um das Autoversicherungsgeschäft zu verbessern.

Ein sehr anschaulicher Use Case ist die Bewertung des Fahrerrisikos. ML- und Deep-Learning-Modelle bilden fein granulare Kundensegmente auf Basis von Daten wie Fahrhistorie, Fahrzeugtyp oder sogar Bonität. Telematikdaten — aus dem Auto selbst und vom im Fahrzeug genutzten Smartphone — können die Genauigkeit dieser Modelle drastisch erhöhen.

Doug McElhaney, Partner in der Versicherungspractice von McKinsey & Company, spricht in diesem Artikel über die neuen Möglichkeiten:

Ein weiterer wichtiger Anwendungsfall betrifft die Betrugserkennung. Mit KI und ML erhalten Versicherer ein besseres Bild vom Fahrverhalten — entscheidend, um potenziell betrügerische Schadenmeldungen zu identifizieren. Warnsignale können etwa erwartete Jahreskilometer, der Abstellort des Fahrzeugs oder das Ausmaß der Verletzungen und passende Behandlungen nach einem Unfall sein.

Matthew Carrier, Principal bei Deloitte Consulting, betont den Nutzen von KI für die Betrugsbekämpfung:

KI in der Lebensversicherung

Eine Lebensversicherung garantiert die Auszahlung an Begünstigte, wenn die versicherte Person verstirbt.

Die Potenziale von KI in der Lebensversicherung sind enorm. Gerade weil Verträge oft sehr langfristig sind (von 1 bis 40 Jahre oder länger), ist eine faire Prämie entscheidend für Zufriedenheit und Bindung. Deshalb wird KI im Underwriting zunehmend zum Schlüsselwerkzeug.

Die Tools unterstützen den gesamten Prozess — von Datenerhebung und -auswertung über Risikobewertung bis zur Prämienkalkulation.

KI im Versicherungsalltag

Schauen wir uns an, wie KI und ML in typischen Tagesaufgaben von Versicherern funktionieren.

KI im Underwriting

Underwriting ist der Prozess, in dem ein Versicherer prüft, ob eine Person versicherbar ist, und die Prämie festlegt. Er ist in allen Sparten üblich — von Kranken- und Lebens- bis Kfz- und Reiseversicherung.

Ziel ist eine faire Prämie basierend auf dem individuellen Risiko. Traditionell war das mühsam und zeitaufwendig: Es braucht große Datenmengen, oft unstrukturiert und fragmentiert. Klassisches Underwriting ist fehleranfällig und komplex — der Prozess wird lang, ineffizient und schwerfällig. Begrenzte Kapazitäten führen oft zu höheren Prämien und wenig Personalisierung.

Hier kommen KI und ML ins Spiel. Fortschrittliche Datenanalytik ist zentral im modernen Underwriting: Sie steigert die Effizienz, verbessert die Genauigkeit der Risikobewertung und ermöglicht personalisierte Policen.

Ein gutes Beispiel ist Indigo, spezialisiert auf Berufshaftpflicht für Mediziner. Der KI-gestützte Underwriting-Prozess analysiert Tausende Datenpunkte, um Preise zu berechnen, die auf die Bedürfnisse von Ärztinnen, Ärzten und Fachrichtungen zugeschnitten sind.

KI in der Schadensbearbeitung

Schäden sind die andere Seite des Versicherungsgeschäfts. Eine Schadenmeldung ist der formale Antrag auf Deckung oder Entschädigung für einen versicherten Schadenfall.

Wie beim Underwriting war die Bearbeitung historisch repetitiv und zeitintensiv — jeder Fall und alle Unterlagen müssen gründlich geprüft werden. Das führt leicht zu Fehlern, Engpässen und einem erhöhten Betrugsrisiko.

KI revolutioniert die Schadenbearbeitung. Durch die Analyse großer Datenmengen, die Straffung der Abläufe und die Automatisierung von Routineaufgaben erhöhen KI-Tools die Effizienz, erkennen Betrug genauer und entlasten Sachbearbeitende.

Ein überzeugendes Beispiel beschreibt dieser Artikel: Ein nordeuropäischer Versicherer konnte nach Einführung einer von EY wavespace Madrid entwickelten KI-Lösung 70% der Dokumente automatisch auswerten.

Herausforderungen und Überlegungen bei der KI-Einführung in der Versicherung

Die Vorteile von KI liegen auf der Hand. Doch die erfolgreiche Umsetzung ist nicht trivial — insbesondere in einer Branche mit vielen sensiblen Daten. Hier sind die wichtigsten Herausforderungen.

Ethische und regulatorische Anforderungen

Trotz der besonderen Fähigkeiten von KI müssen Risiken und regulatorische Fragen im Versicherungsumfeld berücksichtigt werden. Christian Westermann, Head of AI bei Zurich, fasst die technischen Hauptpunkte zusammen:

Darüber hinaus ist die Einhaltung des sich schnell entwickelnden Rechtsrahmens Pflicht, um Datenschutz sowie einen fairen und sicheren KI-Einsatz zu gewährleisten. Ein Blick in die Zukunft der Compliance ist der kürzlich verabschiedete EU AI Act — eine umfassende Regulierung mit strengen Anforderungen auch für Versicherer.

Sieh dir unseren EU AI Act Fundamentals Skill Track an, um diese innovative, ambitionierte Regelung zu verstehen und compliant zu bleiben.

Christian Westermann skizziert die wichtigsten Implikationen des EU AI Act für Versicherungen:

Integration und Skalierung

KI-Lösungen in bestehende Systeme zu integrieren und skalierbar zu machen, ist komplex und erfordert moderne Infrastrukturen — die vielen Versicherern fehlen. Häufig stehen Legacy-Systeme im Weg, die sich nicht ohne Weiteres mit modernen KI-Tools verbinden lassen.

Die Einbettung von ML- und KI-Technologien in etablierte Prozesse braucht sorgfältige Planung und Anpassung, um Störungen zu vermeiden. Versicherer sollten ihre aktuelle IT-Landschaft prüfen, Integrationshürden identifizieren und gezielt modernisieren, damit neue Lösungen reibungslos mit bestehenden Technologien zusammenspielen.

Weiterbildung von Teams

Eine erfolgreiche KI-Strategie erfordert erhebliche Ressourcen. Dennoch scheitern selbst finanzstarke Unternehmen oft an der Umsetzung. Warum? Es fehlt an Mitarbeitenden mit ausreichender KI-Kompetenz.

Für Implementierung und Betrieb von KI-Systemen braucht es qualifizierte Fachkräfte. Data Scientists, KI-Spezialistinnen und -Spezialisten sowie weitere Profis mit Expertise in KI und ML sind unverzichtbar, um Lösungen zu entwickeln, zu interpretieren und zu managen.

Talente mit passenden Profilen zu gewinnen und zu halten, ist angesichts des Wettbewerbs am Tech-Arbeitsmarkt herausfordernd. Investitionen in Training und Entwicklung des bestehenden Personals schließen die Kompetenzlücke und stellen sicher, dass die Organisation KI umfassend nutzen kann. Wie die folgende Grafik zeigt, zählen in der Arzneimittelforschung fehlendes Personal und mangelndes KI-Verständnis zu den größten Hürden.

Hier kommt DataCamp ins Spiel. Mit DataCamp for Business machen wir dein Unternehmen daten- und KI-kompetent. Skalierbar für Teams jeder Größe, mit anpassbaren Lernpfaden und detailliertem Reporting — so transformierst du dein Geschäft und wirst KI-ready.

Unser Know-how teilen wir unter anderem mit etablierten Versicherern wie Allianz. In dieser Fallstudie erfährst du, wie Allianz mit DataCamp über 6.000 Mitarbeitende weitergebildet hat.

Zukünftige KI-Trends in der Versicherung

Die Versicherungsbranche befindet sich seit einigen Jahren in einem tiefgreifenden Wandel mit schwer kalkulierbaren Folgen. Die Welt verändert sich — und die Versicherungen mit ihr. Laut PWC prägen fünf Trends die Zukunft der Branche:

Fünf Trends, die die Zukunft der Versicherung prägen. Quelle: PWC

Vor diesem Hintergrund werden KI-Lösungen und modernste Technologien wie Blockchain oder das Internet der Dinge eine zentrale Rolle in den Strategien der Versicherer spielen, um die Unsicherheiten der heutigen Welt zu meistern.

Fazit

KI ist ein wesentlicher Treiber des Wandels in der Versicherungsbranche. Der Einsatz von KI und ML kann das Underwriting beschleunigen und die Schadensbearbeitung automatisieren — so steigen die Prozesseffizienz sowie Kundenzufriedenheit und -bindung durch personalisierte Policen.

Je smarter diese Systeme werden, desto größer der Vorsprung für Versicherer, die die KI-Grundlagen sicher beherrschen. Mehr zur Bedeutung einer starken Daten- und KI-Kultur erfährst du in unserem Webinar Increasing Your Organization's Data and AI Maturity.

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• What is the EU AI Act? A Summary Guide for Leaders
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