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Künstliche Intelligenz und Automatisierung werden die Schadenregulierung in der Sachversicherung grundlegend verändern. Sie beschleunigen die Bearbeitung und bereiten Entscheidungen vor. Voraussetzung für die Einführung solcher Systeme ist eine Analyse und Neugestaltung der Prozesse. Dann entlasten sie Sachbearbeitung und Vertrieb, die sich auf wertschöpfende Tätigkeiten und Kundenbindung konzentrieren können.

Automatisierung und Künstliche Intelligenz werden oft in einem Atemzug genannt, bezeichnen aber unterschiedliche Konzepte. Die digitale Bereitstellung von geeigneten Textbausteinen für die Schadenregulierung ist noch keine Automatisierung. Mit der Gestaltung automatisierter Prozesse können IT-Systeme jedoch sich wiederholende und regelbasierte Routineaufgaben wie die digitale Verarbeitung von Schadenmeldungen, Prämienrechnungen und Auszahlungen bei Bagatellschäden übernehmen. KI geht noch einen Schritt weiter: KI-Systeme können eigenständig lernen, Muster erkennen und komplexe Entscheidungen vorbereiten. In der Schadenregulierung analysiert KI riesige Datenmengen, bewertet Schäden, deckt Betrugsfälle auf und kommuniziert künftig mit Kunden. Dabei lernt sie kontinuierlich dazu. Diese Lernfähigkeit unterscheidet KI von der regelbasierten Automatisierung. Diese kann sie aber nur entfalten, wenn sie zunächst mit internen historischen Datensätzen angelernt wird. Zudem sollten solche KI-Systeme mit externen Datenquellen wie denen des Gesamtverbandes der Versicherer (GDV), Statistiken und Wetterdatenbanken verbunden sein.

Direct Through Processing als strategisches Ziel

Bevor Versicherer in KI investieren, ist zunächst eine schonungslose Analyse der Ist-Prozesse unerlässlich. Die „Direct Through Processing“-Analyse beleuchtet ohne Beschönigung, wo die Schwachstellen und Optimierungspotenziale in der Schadenbearbeitung liegen. Nur auf dieser Basis lässt sich beurteilen, an welchen Stellen KI den größten Mehrwert liefern kann. Prozessanalysen und Process Mining decken auf, welche Prozessschritte besonders zeitraubend, fehleranfällig oder kostenintensiv sind. Auch Medienbrüche und Reibungsverluste zwischen Abteilungen werden sichtbar. Diese Transparenz ist die Grundlage für die Neugestaltung von Prozessen und auch eine passende Gelegenheit, die Vielfalt an unterschiedlichen Formularmasken für die Datenerhebung über die verschiedenen Sparten zu standardisieren. Denkbar wäre auch, dass eine KI für die Schadenerfassung künftig nach den benötigten Informationen fragt, was vor allem im Vertrieb die ungeliebte Schadenregulierung erleichtern würde.

Key Performance Indicators (KPI) definieren und tracken

Um den Erfolg von KI-Projekten in der Sachversicherung zu messen, sind Kennzahlen entscheidend. Ein wichtiger KPI sind die Durchlaufzeiten: Wie stark verkürzen sich die Bearbeitungszeiten durch den Einsatz von KI? Eng damit verbunden ist der Automatisierungsgrad, also die Dunkelverarbeitungsquote und damit der Anteil vollautomatisch regulierter Schäden ohne menschliches Zutun. Für die Kundenzufriedenheit ist es ausschlaggebend, wie die Versicherungsnehmenden die Schadenabwicklung mit KI-Unterstützung bewerten. Die Betrugsaufdeckungsquote zeigt, wie viele Betrugsfälle die KI zusätzlich zu den bisherigen Methoden aufdecken kann. Nicht zuletzt sind die Kosteneinsparungen durch Effizienzgewinne und Automatisierung ein wichtiger Faktor. Hier lässt sich der finanzielle Nutzen der KI-Investitionen beziffern. Letztlich geht es aber auch um die Entlastung der Mitarbeitenden: Wie viel Zeit können Sachbearbeitung und Vertrieb durch KI für andere wertschöpfende Tätigkeiten einsparen? Versicherer sollten diese KPIs kontinuierlich überwachen und als Steuerungsgrößen für die Optimierung und den Ausbau ihrer KI-Lösungen nutzen. Nur so lässt sich der Erfolg transparent nachvollziehen und die Technologie gezielt für maximalen Mehrwert einsetzen.

Ausblick: zukunftssichere Schadenregulierung durch KI

KI und Automatisierung werden die Schadenregulierung in den nächsten Jahren tiefgreifend verändern. Versicherer, die jetzt die Weichen stellen, können enorme Effizienzgewinne erzielen, Kosten senken und ihren Kundenservice verbessern. Gleichzeitig gilt es, Antworten auf drängende Zukunftsfragen zu finden. Der Fachkräftemangel wird sich weiter verschärfen. Versicherer müssen Talente fördern, Mitarbeitende weiterbilden und neue Kompetenzen für die KI-Anwendung aufbauen. Dabei geht es auch um Kreativität, Empathie und Urteilsvermögen – Fähigkeiten, die KI (noch) nicht ersetzen kann. Auch Datenschutz und Ethik werden die Branche weiter beschäftigen, um Datensicherheit und einen diskriminierungsfreien KI-Einsatz zu gewährleisten. Ebenso müssen Versicherer definieren, in welchen Bereichen sie KI einsetzen, wie diese von Menschen kuratiert oder besser überwacht wird und wo weiterhin der Mensch entscheidet. Denn eine KI versteht nichts von Kulanz. Aber manchmal ist eine kulante Regulierung aus Reputationsgründen oder schlichter Kundenbindung sinnvoller als Entscheidungen auf Aktenlage. Nur so können sie das Vertrauen ihrer Kunden gewinnen, erhalten und sich als verantwortungsvolle Akteure positionieren.

Fazit: KI und Automatisierung eröffnen Versicherern große Chancen

Gerade in der Schadenregulierung können KI und Automatisierung Prozesse optimieren, Mitarbeitende entlasten und Kund:innen besser betreuen. Doch sie sind kein Allheilmittel. Die Branche muss sich parallel den Herausforderungen des notwendigen Upskillings, des Datenschutzes und der Ethik stellen. Versicherer, die ihre Werte und den KI-Einsatz zusammenbringen, haben die besten Karten für die Zukunft. Der Weg dahin erfordert Weitsicht, Innovationsgeist und Veränderungsbereitschaft – aber er lohnt sich. Denn nur mit KI werden Versicherer im Wettbewerb bestehen und langfristig erfolgreich sein.

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