Schadenbearbeitung: Zwischen Anspruch und Realität

Wenn Versicherer über Digitalisierung sprechen, geht es dabei oft um den Vertrieb. Um neue Portale, schnellere Abschlussstrecken, Embedded Insurance oder digitale Services rund um die Police. Wenig Beachtung bei der Digitalisierung bekommt häufig der Schadenfall. Für Kunden ist er aber entscheidend. Wer einen Schaden meldet, erwartet eine zügige Reaktion, verständliche Kommunikation und eine faire Entscheidung. Genau an dieser Stelle zeigt sich, ob ein Versicherer sein Leistungsversprechen einlösen kann.

Eine europäische Marktstudie von Adacta zeigt, dass bei der Digitalisierung der Schadenbearbeitung Anspruch und Realität noch deutlich auseinanderliegen: 80% der befragten Versicherer wollen ihre Investitionen in die Automatisierung von Schadenfällen erhöhen. Nur 17% geben an, bereits ein hohes oder sehr hohes Automatisierungsniveau erreicht zu haben. Die Branche ist also nicht untätig. Aber sie ist auch noch nicht so weit, wie viele Diskussionen über KI vermuten lassen.

Viele Schäden beginnen digital und laufen danach wieder manuell

In den vergangenen Jahren haben Versicherer vor allem den Einstieg in den Schadenprozess verbessert. Kunden können Schäden online melden, Dokumente hochladen, Fotos einreichen oder den Bearbeitungsstand verfolgen. Auch automatische Eingangsbestätigungen und Statusmeldungen sind häufiger geworden. Das ist ein Fortschritt.

Häufig endet die digitale Schadenmeldung aber an dieser Stelle und wird in einen manuellen Prozess überführt. Daten werden geprüft, ergänzt oder übertragen. Deckungen werden abgeglichen. Rückfragen gehen an Kunden, Makler oder Dienstleister. Unterlagen werden bewertet, Zahlungen vorbereitet, Entscheidungen dokumentiert. Vieles davon läuft deshalb manuell, weil Systeme, Daten und Prozesse nicht kompatibel sind.

Claims Automation: So starten Versicherer mit der Automatisierung

Claims Automation eignet sich nicht für jeden Fall gleichermaßen. Ein kleiner Glasschaden ist etwas anderes als ein Personenschaden, ein komplexer Haftpflichtfall oder ein Streit über die Schadenursache. Versicherer sollte mit einfachen, häufig auftretenden und vergleichsweise risikoarmen Schadenarten beginnen. Dort sind die Entscheidungswege klarer, die benötigten Daten überschaubarer und die Fehlerkosten sind besser kontrollierbar. Solche Fälle können sich sogar für Straight-through-Processing eignen: Der Schaden wird gemeldet, automatisch geprüft, entschieden und bezahlt, ohne dass jeder Schritt manuell bearbeitet werden muss.

Das verändert auch die Rolle der Schadenabteilungen. Automatisierung ersetzt nicht die fachliche Arbeit in komplexen Fällen. Sie kann aber bei Routinefällen unterstützen und damit freie Kapazitäten für komplexere Themen schaffen. Das ist gerade in Zeiten von hohen Fallzahlen, Fachkräftemangel und steigenden Kundenerwartungen entscheidend.

Je komplexer der Prozessschritt, desto geringer der Automatisierungsgrad

Die Studie zeigt, dass vor allen Dingen die Bereiche bereits automatisiert sind, die am Anfang des Prozesses stehen: Schadenmeldung, Kommunikation und erste Zuordnung. Sobald es fachlich anspruchsvoller wird, nimmt der Automatisierungsgrad ab. Das betrifft etwa komplexe Deckungsfragen, Haftung, größere Sachschäden oder Personenschäden. Hier hängt viel von Erfahrung, Kontext und Dokumentation ab. Da gerade diese Prozessschritte aber Aufwand verursachen, bleibt ohne ihre Automatisierung das Potenzial unausgeschöpft.

Darin erklärt sich auch die Erwartungslücke, die die Studie beschreibt. In sieben untersuchten Nutzenbereichen bleiben die tatsächlich beobachteten Ergebnisse hinter den Erwartungen zurück, teils um bis zu 34 Prozentpunkte. Versicherer erwarten kürzere Durchlaufzeiten, niedrigere Kosten, höhere Genauigkeit und bessere Kundenerlebnisse. In der Praxis kommen diese Effekte aber oft nur teilweise an. Deshalb ist es entscheidend, den Schadenprozess als Ganzes zu automatisieren.

Legacy-IT bremst die Automatisierung aus

Der größte Bremsklotz ist laut der Studie die bestehende IT. Mehr als die Hälfte der Befragten nennt Legacy-Systeme als wichtigste Barriere. Danach folgen unklare Renditeerwartungen und Datenqualitätsprobleme. Das überrascht kaum. Viele Versicherer arbeiten mit Systemlandschaften, die über lange Zeit gewachsen sind. Policenverwaltung, Schaden, Billing, Dokumente, Partnerdaten und Reporting liegen oft in unterschiedlichen Anwendungen. Schnittstellen wurden für konkrete Einzelzwecke gebaut. Daten sind nicht immer vollständig, einheitlich oder in Echtzeit verfügbar.

Für die Schadenautomatisierung ist das ein ganz praktisches Problem. Ein System kann nur dann automatisiert prüfen und entscheiden, wenn es auf verlässliche Daten zugreifen kann. Es braucht Informationen zur Police, zur Deckung, zum Schaden, zu früheren Fällen, zu Dienstleistern und zu Zahlungswegen. Wenn diese Informationen verteilt, unvollständig oder schwer erreichbar sind, wird das zum Hindernis für Automatisierung.

Es ist daher kaum verwunderlich, dass 85% der Befragten die Modernisierung der Kernschadenmanagementsysteme als zentrale strategische Maßnahme sehen. Das ist in vielen Fällen die Voraussetzung dafür, dass Automatisierung über Pilotprojekte hinauskommt.

Schadenbearbeitung passiert immer stärker vernetzt

Ein Schadenfall wird längst nicht mehr nur im eigenen Haus bearbeitet. Werkstätten, Gutachter, Assistance-Dienstleister, Rechtsberater, Zahlungsanbieter, medizinische Partner oder Betrugsprüfer können beteiligt sein. Hinzu kommen Datenquellen wie Wetterdaten, Telematik, Bilderkennung oder Dokumentenextraktion. Damit verändert sich auch die Frage, was ein modernes Schadenmanagementsystem leisten muss. Es muss nicht nur interne Schritte abbilden, sondern auch externe Informationen aufnehmen und Dienstleister in den Prozess einbinden können.

KI ist nützlich – solange ihre Rolle klar bleibt

Was künstliche Intelligenz in der Schadenbearbeitung angeht, zeigt die Studie, dass deren praktischer Einsatz noch begrenzt ist. Nur 26 Prozent der Befragten setzen generative KI in der Schadenbearbeitung ein oder testen sie. Die Mehrheit beobachtet den Markt oder befindet sich in einer Erkundungsphase.

Da Schadenentscheidungen mitunter sensibel sind, müssen die Ergebnisse von KI-Anwendungen in der Schadenbearbeitung immer erklärbar und kontrollierbar bleiben. Naheliegende Einsatzfelder liegen deshalb zunächst in der Assistenz: Dokumente zusammenfassen, fehlende Informationen markieren, ähnliche Fälle anzeigen, Textvorschläge erstellen, Auffälligkeiten hervorheben oder nächste Bearbeitungsschritte empfehlen. Solche Funktionen können Bearbeiter entlasten, ohne dass die Entscheidung vollständig an ein System abgegeben wird. Während bei einfachen Fällen der Automatisierungsgrad hoch sein kann, muss gerade bei komplexen oder strittigen Fällen klar sein, wer entscheidet, welche Daten herangezogen wurden und wie Vorschläge zustande gekommen sind.

Regulierung macht Nachvollziehbarkeit wichtiger

Regulierungen wie der EU AI Act, DORA, Datenschutzvorgaben oder nationale Aufsichtsanforderungen erfordern, dass digitale Prozesse nachvollziehbar gestaltet werden müssen. Automatisierte Entscheidungen, KI-gestützte Empfehlungen und externe Datenquellen müssen dokumentiert werden. Versicherer müssen erklären können, warum ein Fall automatisch reguliert, ausgesteuert oder zur manuellen Prüfung weitergeleitet wurde. Je stärker Prozesse automatisiert werden, desto wichtiger werden damit Kontrollpunkte, Protokollierung und klare Verantwortlichkeiten.

Fazit

Die Automatisierung der Schadenbearbeitung steht in Europa noch am Anfang. Die Investitionsbereitschaft ist hoch, die Ergebnisse bleiben aber hinter den Erwartungen zurück. Das liegt nicht an mangelndem Interesse an Technologie. Es liegt vielmehr an der Komplexität der Schadenprozesse, an gewachsenen Systemlandschaften und an der Notwendigkeit, Automatisierung fachlich sauber zu begrenzen.

Der Schadenfall wird damit zu einem realistischen Test für die Digitalisierung der Versicherer. Erst wenn Daten, Prozesse, Systeme, Partner und Verantwortlichkeiten zusammenpassen, kann aus einer digitalen Schadenmeldung auch eine weitgehend automatisierte Schadenbearbeitung werden.

Über Adacta

Adacta ist ein Anbieter von Softwarelösungen für die Versicherungsbranche. Mit der Plattform AdInsure bietet das Unternehmen Versicherern eine moderne, flexible und skalierbare Technologie für effiziente Abläufe und nachhaltiges Wachstum. Weitere Informationen unter adacta-fintech.com. Alexander Solomonov ist Chief Commercial Officer bei Adacta und vereint fundiertes technisches Fachwissen mit langjähriger praktischer Erfahrung in der Versicherungsbranche. Nach seinem Abschluss an einer technischen Universität mit einem starken Hintergrund in Mathematik und Physik, einschließlich einer frühen Spezialisierung auf künstliche Intelligenz, begann er seine Karriere als leitender Architekt komplexer Versicherungstechnologieprojekte für verschiedene Versicherer. Heute leitet er die Geschäftsentwicklung und die strategischen Marktaktivitäten von Adacta und unterstützt Versicherer bei der Modernisierung ihrer Kernplattformen und der Erschließung neuer Wertschöpfungspotenziale durch digitale Transformation, Automatisierung und KI-gestützte Lösungen.