Die Versicherungsbranche erlebt einen technologischen Umbruch, da Unternehmen verstärkt Künstliche Intelligenz einsetzen, um ihre Abläufe zu transformieren – und das trotz eines komplexen regulatorischen Umfelds.
Eine aktuelle umfassende Umfrage zeigt, dass fast 90 % der Versicherungsmanager KI als wichtigste strategische Initiative für 2025 betrachten; 82 % halten sie für entscheidend, um die finanzielle und operative Leistung zu verbessern. Mit riesigen Datenmengen ausgestattet, nutzen Versicherungsprofis KI, um Prozesse wie Kundenservice, Betrugserkennung, Underwriting, Preisgestaltung und Vertrieb effizienter zu gestalten. 79 % der Hauptagenten haben bereits eine KI-Plattform eingeführt oder planen dies in den nächsten sechs Monaten.
Die Vorteile sind beträchtlich. KI-gestütztes Underwriting revolutioniert die Branche durch höhere Effizienz, Genauigkeit und Kundenzufriedenheit. Es ermöglicht schnellere Bearbeitungszeiten, verbesserte Risikobewertung, personalisierte Policen und bessere Betrugserkennung. In der Schadenbearbeitung hat KI-Automatisierung die Bearbeitungszeiten von Wochen auf wenige Stunden verkürzt. Intelligente Bots wickeln Schäden effizient ab und minimieren menschliche Eingriffe, was zu höherer Kundenzufriedenheit und geringeren Betriebskosten führt. Zur Betrugserkennung setzen Versicherer auf KI-basierte multimodale Systeme, die Text-, Bild-, Audio-, Video- und Sensordaten über den gesamten Schadenprozess hinweg integrieren. Dadurch könnten der Branche bis 2032 Einsparungen von 80 bis 160 Milliarden US-Dollar entstehen.
Die Prioritäten der Fachabteilungen spiegeln diese KI-Fähigkeiten wider. Für Underwriting-Experten stehen 2025 das Prämienwachstum (75 %), die Geschwindigkeit bei der Angebotserstellung (53 %) und die Senkung der Schadenquote (43 %) ganz oben auf der Agenda. Im Schadenmanagement rangieren die Steigerung der Prozesseffizienz (72 %), die Verkürzung der Bearbeitungsdauer (64 %) und die Erhöhung der Kundenzufriedenheit (45 %) an erster Stelle.
Dennoch bestehen erhebliche Herausforderungen. Die Einführung von KI wirft auch Fragen zum Datenschutz, zur Notwendigkeit der Weiterbildung von Mitarbeitern und zur potenziellen algorithmischen Voreingenommenheit auf. Versicherer, die frühzeitig auf KI setzen, können sich einen deutlichen Wettbewerbsvorteil verschaffen, müssen diese Hürden jedoch sorgfältig meistern. Vorhersagemodelle können eingebettete algorithmische Verzerrungen enthalten, die unbeabsichtigte Diskriminierung im Underwriting oder bei der Schadenregulierung verursachen. Zudem gibt es Bedenken, ob KI-Entscheidungen grundsätzlich weniger nachvollziehbar sind und Kosteneinsparungen über den Verbraucherschutz stellen könnten.
Aufgrund zunehmender Regulierung benötigen Versicherer nun eine Einwilligung, um Risikoprofile auf Basis geschützter Merkmale zu erstellen, und müssen Interaktionen mit Kunden sowie Geschäftsprozesse, die KI nutzen, offenlegen, um Transparenz zu gewährleisten. Außerdem können KI-Modelle von Versicherern häufiger geprüft und auf Einhaltung von Standards zur algorithmischen Verantwortlichkeit und Sicherheit zertifiziert werden. Zu klären ist, wie wirtschaftlich die Umsetzung dieser Vorschriften ist und wie sie sich auf die Combined Ratio der Anbieter auswirkt. Sollte der KI-Einsatz teurer werden und rechtliche Komplikationen mit sich bringen, könnte dies die Einführung hemmen. Eine weitere Herausforderung ist die Einhaltung verschiedener KI-Regelungen in unterschiedlichen Regionen, was den Bedarf an einem umfassenden, globalen Regulierungsrahmen für die KI-Nutzung in der Versicherungsbranche unterstreicht.
Die zunehmende regulatorische Kontrolle veranlasst Versicherer dazu, in KI-Technologien zu investieren, die transparent, fair und rechenschaftspflichtig sind. Die Insurtech-Landschaft 2025 wird geprägt sein von weiterer Innovation und Integration fortschrittlicher Technologien, sich entwickelnden regulatorischen Rahmenbedingungen und veränderten Kundenerwartungen. Regulierungsbehörden und Versicherer arbeiten gleichermaßen daran, Innovationen mit einem verantwortungsvollen und transparenten Umgang mit neuen Technologien und Daten in Einklang zu bringen.