6. Oktober 2025
AI revolutioniert die Versicherungsbranche
Entdecken Sie acht Beispiele dafür, wie es funktioniert
Thorsten Hein
Principal Product Marketing Manager, Risk, Fraud and Compliance Solutions, SAS
Die datenreiche Versicherungsbranche hat sich schon immer auf Analytics – und zunehmend auf künstliche Intelligenz (AI) – verlassen, um die Nutzung von Daten zum geschäftlichen Vorteil grundlegend zu verändern. Schon seit Jahren nutzt die Versicherungsbranche Daten und Analysemethoden, um potenzielle Risiken zu verwalten, den Kundenservice zu verbessern, eine präzise Preisgestaltung zu ermöglichen und die Wirtschaftlichkeit zu steigern. Durch die Integration neuer AI-Tools entsteht ein noch größerer Mehrwert.
Im Folgenden werden acht Beispiele aufgeführt, wie der Einsatz von AI in Versicherungslösungen den Mehrwert für Kunden, Versicherungsgesellschaften und sogar Aktionäre steigern kann.
1. Bessere Betrugserkennung und -prävention
Jährlich verursachen betrügerische Versicherungsansprüche Unternehmen Schäden in Milliardenhöhe. Durch die Analyse von Mustern und die Identifizierung von Anomalien, die auf betrügerische Aktivitäten hindeuten könnten, tragen erweiterte Analysen zur Verbesserung der Betrugserkennung im Versicherungswesen bei. In Kombination mit Techniken des maschinellen Lernens bieten prädiktive Analysen eine noch effektivere Betrugserkennung und -prävention.
Bei der AI-gesteuerten Betrugserkennung werden fortschrittliche Algorithmen des maschinellen Lernens eingesetzt, um Muster zu analysieren und Anomalien zu identifizieren, die auf betrügerische Aktivitäten hindeuten könnten. Durch den Einsatz von Vorhersagemodellen und Deep-Learning-Techniken können Versicherer verdächtige Forderungen automatisch zur weiteren Untersuchung kennzeichnen.
Dank dieser AI-gestützten Funktion können Versicherungsgesellschaften ihre Kosten senken, indem sie betrügerische Auszahlungen reduzieren und den manuellen Aufwand verringern. Auch die Kunden profitieren durch niedrigere Versicherungsprämien. Der Rückgang der betrugsbedingten Verluste wirkt sich direkt positiv auf die Wirtschaftlichkeit und den Shareholder Value aus.
Die Zukunft von AI im Versicherungswesen
Durch den verantwortungsvollen Einsatz von Daten und AI-Versicherungslösungen können Sie Betrug bekämpfen, Prozesse optimieren, die Kundenbindung verbessern und präzisere Prognosen erstellen. So verschaffen Sie sich den entscheidenden Vorteil, um kontinuierlich Innovationen voranzutreiben – von der Angebotserstellung bis zur Schadensregulierung.
2. Verbesserter Kundenservice und optimiertes Kundenerlebnis
Beim Thema AI im Kundenservice denken die meisten an die Rolle großer Sprachmodelle (LLMs) für Chatbots, die für Kundendialoge eingesetzt werden. Aber AI, und vor allem generative AI (GenAI), kann noch so viel mehr.
Mithilfe von AI-gestützten Versicherungslösungen zur Analyse von Kundendaten erhalten Unternehmen tiefere Insights in das Verhalten und die Präferenzen ihrer Kunden und können so hochgradig personalisierte Produkte und Dienstleistungen anbieten. Zum Beispiel können AI-gestützte Modelle die von verschiedenen Kundensegmenten bevorzugten Versicherungsarten identifizieren, sodass Versicherer ihre Angebote effektiver anpassen können.
Dank AI-Funktionen können Versicherer außerdem schneller und präziser auf Kundenanfragen reagieren und die Schadensregulierung mithilfe einer Echtzeit-Datenanalyse optimieren. Dies steigert die Kundenzufriedenheit und Kundenbindung, beides wichtige Faktoren für eine nachhaltige Wirtschaftlichkeit. Zufriedene Kunden sind eher bereit, ihrem Versicherer treu zu bleiben und ihn weiterzuempfehlen, was das Wachstum weiter fördert.
3. Optimierte Zeichnungsverfahren
Bei der Zeichnungsentscheidung (Underwriting) werden das Risikoprofil und die angemessene Prämie für jede Versicherungspolice festgelegt. Traditionelle Methoden der Zeichnungsentscheidung stützen sich jedoch stark auf historische Daten, die mitunter weniger präzise sind als Echtzeitdaten.
Allerdings können Echtzeitdaten unvollständig und nicht ganz frei von Verzerrungen sein.
Underwriter, die mit AI-Tools und -technologien arbeiten, können riesige Datenmengen aus einer Vielzahl von Quellen einbeziehen, darunter auch alternative Daten wie Social Media, Kreditscorewerte und Telematikdaten. Sie können auch synthetische Daten generieren, um Datenknappheit und Datenschutzeinschränkungen zu vermeiden. Durch diesen vielfältigen Datenpool wird die Genauigkeit von Risiko-Assessments erhöht.
Dank AI und Business-Intelligence-Tools können Versicherer das Zeichnungsverfahren optimieren, um schnellere und präzisere Abläufe zu erzielen. Dadurch werden operative Kosten gesenkt und die Risikowahrscheinlichkeit minimiert. Eine verbesserte Zeichnungsgenauigkeit in der Finanzdienstleistungsbranche führt auch zu einer besseren finanziellen Performance und niedrigeren Verlustquoten.
Versicherer auf der Überholspur mit generativer AI
Eine Studie von Coleman Parkes unter 236 Entscheidungsträgern der Versicherungsbranche ergab, dass 9 von 10 Versicherern im nächsten Jahr in generative AI investieren wollen. Die befragten Versicherer nannten Datenschutz und Sicherheit als zwei ihrer größten Bedenken im Zusammenhang mit GenAI. Sie wiesen auch auf den Bedarf an Schulungen, Governance-Technologien, Transparenz und Verantwortlichkeit hin.
Positiv zu vermerken ist, dass Unternehmen aller Branchen, die GenAI eingeführt haben, große Vorteile erzielen, darunter eine höhere Kundenbindung, ein verbessertes Erlebnis und eine höhere Zufriedenheit ihrer Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter sowie geringere Betriebskosten.
Mit der Weiterentwicklung der AI wird sie eine noch bedeutendere Rolle bei der zukünftigen Gestaltung der Versicherungsbranche spielen. Daher ist es für Versicherer zwingend erforderlich, agentenbasierte AI noch heute in ihre digitalen Strategien zu integrieren. Thorsten Hein Principal Product Marketing Manager, Risk, Fraud & Compliance Solutions SAS
4. Effiziente Schadensregulierung
Maßgebend für den Erfolg eines Versicherungsunternehmens ist eine schnelle und genaue Bearbeitung von Schadensfällen. Durch Echtzeit-Analysen optimiert AI die Verwaltung und Analytics von Schadensansprüchen, was den ganzen Prozess beschleunigt. Fortschrittliche AI-gesteuerte Systeme können verschiedene Schritte in diesem Workflow automatisieren – von der ersten Meldung bis zur endgültigen Regulierung.
Durch den Einsatz von AI bei der Schadensregulierung wird die Kundenzufriedenheit gesteigert, da Wartezeiten verkürzt werden und mehr Transparenz geschaffen wird. Für Versicherungsgesellschaften bedeutet das niedrigere Verwaltungskosten und ein minimiertes Risiko, dass Fehler oder betrügerische Schadensansprüche unentdeckt bleiben. Letztendlich stärkt dies den Ruf und die Wirtschaftlichkeit des Unternehmens.
5. Predictive Modelling und Risikomanagement
Für bestimmte Versicherungsarten wie die Sach- und Unfallversicherung oder Lebensversicherung kann AI-basiertes Predictive Modelling das Fundament einer erfolgreichen Strategie bilden. Mithilfe der Integration von Daten aus IoT-Geräten und Sensoren können Versicherer den Zustand der versicherten Vermögenswerte in Echtzeit überwachen und potenzielle Probleme vorhersagen, bevor diese eskalieren.
Durch diesen proaktiven Einsatz von AI im Versicherungswesen wird nicht nur das Risiko hoher Schadensfälle reduziert, sondern den Kunden auch ein echter Mehrwert geboten, indem Verluste vermieden und die Lebensdauer ihrer Vermögenswerte verlängert wird. Für Aktionäre bedeutet die Verringerung der Schadenhäufigkeit und -höhe eine bessere finanzielle Stabilität und höhere Gewinnspannen.
Versicherungstrends im Überblick
Aktuell stehen Versicherungsträger vor komplexen Herausforderungen, aber auch großen Chancen. AI-Technologien haben die Suche nach neuen Möglichkeiten für das Risikomanagement nahezu revolutioniert. Entdecken Sie die neuesten Innovationen in unserem Hub für Versicherungstrends.
6. Optimiertes Marketing und verbesserte Kundenakquise
AI bietet Versicherern neue Möglichkeiten zur Optimierung der Marketingstrategien und Kundenakquise. Mithilfe der Analyse von Demografiedaten, Kaufverhalten und digitalen Spuren können AI-Modelle potenzielle Kunden identifizieren, die mit der höchsten Wahrscheinlichkeit Bedarf an deren Produkten haben. Zudem können Versicherer dank AI-gestützten Insights zielgerichtete und kosteneffiziente Marketingkampagnen entwickeln.
Dieser präzise Ansatz senkt die Kosten für die Neukundengewinnung und maximiert die Rendite der Marketinginvestitionen. Aktionäre profitieren auch von diesen Maßnahmen, da sie zu höherem Wachstum und einer effizienteren Nutzung der Marketingbudgets beitragen.
7. Verbesserte Strategien zur Kundenbindung
Bestandskunden zu halten ist immer kostengünstiger als neue zu gewinnen. Ein ausgezeichnetes Kundenerlebnis ist dabei das A und O. AI-gestützte Insights in das Kundenverhalten bieten Versicherern die nötigen Informationen, um frühzeitig Kunden zu erkennen, bei denen das Abwanderungsrisiko hoch ist. Indem sie die Kriterien identifizieren, die zur Unzufriedenheit beitragen, können Versicherer proaktive Maßnahmen zur Verbesserung der Kundenbindung ergreifen.
Beispielsweise kann AI Versicherern dabei helfen, Kunden, die einen Wechsel in Betracht ziehen, individuelle Anreize oder attraktivere Policen anzubieten. Hohe Kundenbindungsraten sind ein Zeichen dafür, dass Kunden individuelle und aufmerksame Betreuung erhalten, was zu einer stabilen, treuen Kundenbasis und wiederkehrenden Umsätzen führt.
8. Wettbewerbsvorteile durch Innovationen
Indem Versicherungsgesellschaften ihre AI-Kompetenzen kontinuierlich weiterentwickeln und stärken, können sie den Markttrends stets einen Schritt voraus sein. Dadurch sind sie in der Lage, sich schnell an veränderte Kundenbedürfnisse und regulatorische Anforderungen anzupassen.
Dank AI-gestützter Innovationen können Versicherer nicht nur ihre Produkte und Dienstleistungen von der Konkurrenz abheben, sondern auch interne Abläufe optimieren und die Effizienz steigern. Aktionäre wissen, dass eine Spitzenstellung im Bereich der AI-Innovationen entscheidend für langfristiges Wachstum und Nachhaltigkeit ist.
AI im Versicherungswesen: die langfristige Perspektive
AI hat die Versicherungsbranche revolutioniert, wobei neue Technologien wie Gen AI diese Entwicklung weiterhin vorantreiben. Von einer verbesserten Betrugserkennung über einen optimierten Kundenservice bis hin zu einer effizienteren Schadensregulierung und einem wirkungsvolleren Risikomanagement: AI birgt ein enormes Potenzial für all jene, die Innovationen offen gegenüberstehen.
AI kann die Tür zu neuen Chancen öffnen – heute wie auch in der Zukunft. Versicherer können zum Beispiel mithilfe von synthetischen Daten Verzerrungen erkennen und gerechtere Modelle entwickeln.
Versicherungsgesellschaften, die das Potenzial von Daten und AI nutzen, können kontinuierliche Verbesserungen in der Kundenzufriedenheit, betrieblichen Effizienz und finanziellen Performance erwarten. Diese Erfolge ebnen den Weg für nachhaltigen, langfristigen Erfolg.
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