Interview mit Prof. Dr. Heiko Beier, Gründer des KI-Unternehmens moresophy, und Dr. Thomas Wolf, Managing Director von twinBAIT
Herr Dr. Wolf, wie steht es aus Ihrer Sicht derzeit um den Einsatz von KI?
Dr. Thomas Wolf Das strategische Potenzial von KI nutzbar zu machen und in ein klares Zielbild sowie eine konkrete Umsetzungsagenda zu überführen, ist aktuell das Megathema, das jede Versicherungsgesellschaft nahezu täglich beschäftigt. Allerdings befinden wir uns noch in einer Phase, in der viele Unternehmen bei der Umsetzung lediglich an der Oberfläche kratzen. Anwendungen wie Chatbots, Dashboards oder KI-gestützte Insights sind zwar gut gemeint, werden aber häufig eingesetzt, ohne zuvor die kontextbezogenen Daten tiefgehend zu analysieren und zu strukturieren. Das ist wenig zielführend. Gleichzeitig steigt der Kostendruck auf Versicherer in mehrfacher Hinsicht: Sie müssen den quantitativen und qualitativen Anforderungen aus Solvency II gerecht werden und zusätzlich aufwendige regulatorische Themen wie DSGVO, DORA, FiDA sowie indirekt Cybersicherheitserweiterungen aus NIS-2 bewältigen. Diese schlagen direkt auf die laufenden Betriebskosten durch, etwa durch höhere Personalkosten infolge zusätzlicher Reporting-, Dokumentations- und Auditpflichten in den Risiko-, Compliance- und Berichtsfunktionen.
Regulatorische Reporting-Plattformen mit KI setzen genau hier an: Sie automatisieren die Erstellung von Berichten wie SFCR, QRTs oder ORSA und verknüpfen dabei Daten, Berechnungen und narrative Texte. Dadurch kann der Aufwand um 40 bis 50% reduziert werden. Gleichzeitig können Dokumentationen automatisiert ergänzt, Vorgaben kontinuierlich mit aktuellen Regelwerken abgeglichen und erklärbare Zusammenhänge zwischen Regelwerken und Prozessen hergestellt werden, was zu weiteren Entlastungen auf der Kostenseite führt.
Letzteres gilt stellvertretend auch für zahlreiche weitere Funktionsbereiche in Unternehmen, etwa im Schaden, im operativen Betrieb oder in der Unternehmenssteuerung bzw. im Controlling.
Herr Prof. Dr. Beier, wo entsteht im Maklervertrieb heute messbarer wirtschaftlicher Nutzen?
Prof. Dr. Heiko Beier Der größte Nutzen entsteht dort, wo hohe Volumina auf komplexe Datenstrukturen treffen. Ein konkreter Return on Investment (ROI) lässt sich derzeit vor allem durch die Automatisierung von Routineaufgaben erzielen. Ein einfaches Rechenbeispiel: Wenn ein Versicherer im Maklerkanal jährlich etwa 50.000 Vorgänge bearbeitet, die jeweils zehn Minuten Recherche erfordern, kann eine hybride KI-Lösung bei einer Automatisierungsquote von 30 bis 50% zwischen 2.500 und 4.200 Arbeitsstunden pro Jahr einsparen. Das entspricht fast zwei Vollzeitstellen. Mitarbeitende können sich dadurch auf komplexere und lukrativere Fälle konzentrieren.
Wie können Makler KI möglichst effizient einsetzen?
HB Im Maklergeschäft lohnt es sich, klar zwischen Massengeschäft und hochkomplexen Individualrisiken zu unterscheiden.
Im Komposit- und B2C-Geschäft liegt der größte Hebel zunächst in der Effizienz an der Kundenschnittstelle: KI kann Prozesse von der Lead-Qualifizierung über die Antragsprüfung bis hin zur Schadenbetreuung deutlich beschleunigen. Das erhöht nicht nur den Durchsatz, sondern verbessert auch die Servicequalität, die Kundenzufriedenheit und die Kundenbindung. Besonders wirksam sind hybride Lösungen, die unstrukturierte Kommunikation wie E-Mails, Notizen oder Dokumente mit strukturierten Bestands- und Vertriebsdaten verbinden. Denn klassische Business Intelligence beantwortet meist nur das „Was“, während reine LLMs oft nur das „Warum“ in Textform liefern.
Der hybride Ansatz verbindet beides und macht daraus operativ nutzbare Entscheidungsgrundlagen. So lassen sich Fragen wie „Warum verlieren wir Deals?“ oder „Welche Angebote vereinen Kundenakzeptanz und Rentabilität?“ kontinuierlich fundiert beantworten.
Bei komplexen Risiken, etwa im Industriegeschäft, ist der Wert spezialisierter Daten noch höher, da individuelle Risikosituationen bewertet werden müssen. Voraussetzung ist hier zunächst die effiziente Erfassung und Auswertung aller relevanten Unterlagen – von Antragsdokumenten bis hin zu externen Umfelddaten wie Karten- oder Luftbildinformationen. Darauf aufbauend kann KI Entscheidungen durch den Abgleich mit Prüfhistorien, Vergleichsfällen und weiteren Risikodaten deutlich besser absichern.
Im Ergebnis profitieren Makler auf mehreren Ebenen zugleich: durch Zeit- und Kosteneinsparungen, eine höhere Prozessqualität, eine bessere Bestandsstabilität und eine insgesamt ertragsstärkere Risikoselektion.
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