Intelligente Versicherung mit KI?

1. Einleitung

Die europäische Versicherungswirtschaft befindet sich in einem tiefgreifenden digitalen Wandel. Neue Kundenerwartungen, Kostendruck und wachsende regulatorische Anforderungen fordern Versicherer heraus, effizienter und zugleich kundenorientierter zu agieren. Künstliche Intelligenz (KI) spielt dabei eine zentrale Rolle. Sie automatisiert Prozesse, verbessert Risikobewertung und Schadenmanagement und ermöglicht personalisierte Angebote in Echtzeit. Dieser Artikel beleuchtet die zentralen Anwendungsfelder, führt konkrete Praxisbeispiele europäischer Versicherer an und zeigt, wie datenschutzkonformer KI-Einsatz bereits heute funktioniert.

2. Einsatzfelder von KI in der europäischen Versicherungswirtschaft

2.1 Schadenmanagement & -bearbeitung

KI-basierte Bilderkennung ermöglicht es, Unfallschäden automatisiert zu analysieren und Reparaturkosten zu schätzen. Chatbots unterstützen bei der Schadenmeldung und Abwicklung einfacher Fälle. AXA nutzt beispielsweise Deep-Learning-Modelle zur schnelleren Bearbeitung von Kfz-Schäden.

2.2 Kundenservice & Kommunikation

Durch Natural Language Processing (NLP) können Versicherer E-Mails, Chats oder Telefongespräche automatisch analysieren, kategorisieren und beantworten. Allianz Deutschland setzt KI zur automatisierten E-Mail-Verarbeitung und in Form des Chatbots "Allie" ein.

2.3 Underwriting & Risikobewertung

Predictive Analytics hilft, Risiken präziser zu bewerten. Swiss Re entwickelt KI-gestützte Underwriting-Tools für Lebens- und Gesundheitsversicherungen, die interne und externe Datenquellen verarbeiten.

2.4 Betrugserkennung (Fraud Detection)

Anomalie-Erkennung und Machine-Learning-Modelle identifizieren betrügerische Muster in Schadenmeldungen. Zürich Insurance setzt KI gezielt zur Bekämpfung von Versicherungsbetrug ein.

2.5 Produktentwicklung & Pricing

KI ermöglicht dynamische Preisgestaltung und individuelle Versicherungslösungen. Telematik Daten aus Fahrzeugen werden für verhaltensbasiertes Pricing genutzt. Lemonade nutzt KI für Tarifierung, Policen Erstellung und automatisiertes Onboarding.

2.6 Vertrieb & Marketing

KI-gestützte Systeme unterstützen bei der Kundensegmentierung, Leadbewertung und Personalisierung von Kampagnen. Generali setzt auf datenbasierte Vertriebsoptimierung via Omnichannel-Plattformen.

2.7 Regulatorik & Compliance

Document Itelligence und KI-gestützte Prozessautomatisierung helfen bei der Analyse regulatorischer Texte und in KYC-Prozessen (Know Your Customer), etwa durch Bilderkennung und automatische Datenverifikation.

3. Datenschutzkonformer KI-Einsatz in Europa

Der Einsatz von KI in der europäischen Versicherungswirtschaft erfordert besondere Sorgfalt im Umgang mit personenbezogenen Daten. Die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) gibt klare Rahmenbedingungen vor: Daten dürfen nur zweckgebunden verwendet, müssen ausreichend gesichert und so verarbeitet werden, dass die Rechte der Betroffenen gewahrt bleiben. Daraus ergeben sich technische und organisatorische Anforderungen für den KI-Einsatz.

3.1 On-Premises KI-Infrastruktur

Einige Versicherer setzen auf lokale Rechenzentren für die Verarbeitung sensibler Daten. KI-Modelle werden direkt auf den Servern der Unternehmen betrieben, ohne dass Daten in externe Cloud-Umgebungen gelangen. Die Allianz betreibt beispielsweise ihre NLP-Anwendungen für die E-Mail-Analyse in deutschen Rechenzentren.

3.2 Private Cloud und europäische Anbieter

Andere setzen auf DSGVO-konforme Cloud-Lösungen europäischer Anbieter wie T-Systems oder OVHcloud. Diese Lösungen kombinieren Skalierbarkeit mit regulatorischer Sicherheit. Initiativen wie GAIA-X sollen langfristig eine europäische Dateninfrastruktur fördern.

3.3 Federated Learning

Eine besonders innovative Methode ist Federated Learning. Dabei wird das KI-Modell lokal in verschiedenen Landesgesellschaften trainiert, ohne dass Daten das jeweilige Land verlassen. Nur die Modellgewichte werden zentral aggregiert. Die Generali Group testet dieses Verfahren für die Betrugserkennung in der Kfz-Versicherung.

3.4 Anonymisierung und Differential Privacy

Durch Pseudonymisierung und Techniken wie Differential Privacy lassen sich personenbezogene Informationen so verändern, dass keine individuellen Rückschlüsse mehr möglich sind. Das ist besonders bei der Analyse großer Datenmengen im Pricing oder Produktdesign wichtig.

3.5 Synthetische Daten

Synthetische Daten sind computergenerierte Datensätze, die den Eigenschaften echter Kundendaten sehr ähneln, aber keine realen Personen betreffen. Damit lassen sich KI-Modelle risikofrei trainieren und testen.

3.6 Governance und Ethik

Große Versicherer haben Data-Governance-Strukturen etabliert, die Zugriffsrechte, Modelltransparenz und Datenschutz sicherstellen. Ethikbeiräte bewerten KI-Anwendungen auf Fairness und Diskriminierungsfreiheit.

4. Vertiefung: Federated Learning als Best Practice

Das Prinzip des Federated Learning ist besonders für international tätige Versicherungsgruppen interessant. Beispiel: In Deutschland, Frankreich und Italien trainieren die jeweiligen Landesgesellschaften lokal ein Modell zur Betrugserkennung. Statt Kundendaten zu zentralisieren, werden nur die gewichtsveränderten Modellparameter an eine zentrale Instanz übertragen. Diese aggregiert die Informationen und verteilt das aktualisierte Modell zurück an die Landesgesellschaften. So entsteht ein lernendes System, das internationale Intelligenz aufbaut, ohne Daten zu exportieren. Die Vorteile: DSGVO-Konformität, verbesserte Modellperformance und Schutz sensibler Informationen.

5. Chancen und Herausforderungen

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Versicherungswirtschaft birgt große Chancen, stellt die Branche aber auch vor komplexe Herausforderungen.

5.1 Chancen

• Effizienzsteigerung: Automatisierte Prozesse reduzieren Bearbeitungszeiten und entlasten Mitarbeitende von Routinetätigkeiten.
• Kundenzentrierung: KI ermöglicht personalisierte Angebote, Services in Echtzeit und eine nahtlose Kommunikation über verschiedene Kanäle hinweg.
• Bessere Risikobewertung: Durch die Kombination interner und externer Daten können Risiken differenzierter eingeschätzt und Tarife passgenauer kalkuliert werden.
• Innovationspotenzial: Neue Produkte, dynamisches Pricing und nutzungsbasierte Modelle werden durch KI erst möglich.

5.2 Herausforderungen

• Datenschutz und -sicherheit: Die Einhaltung der DSGVO erfordert technische und organisatorische Maßnahmen, die den Einsatz komplexer KI-Systeme erschweren können.
• Transparenz und Erklärbarkeit: Viele KI-Modelle gelten als "Black Boxes". Versicherer müssen nachvollziehbare Entscheidungen sicherstellen, insbesondere in sensiblen Bereichen wie Risikobewertung oder Leistungsgewährung.
• Regulatorische Anforderungen: Der EU AI Act bringt neue Vorgaben für Hochrisiko-KI mit sich, darunter Dokumentationspflichten und Risikobewertungen.
• Fachkräftemangel: Der Bedarf an Data Scientists, KI-Experten und ethischen KI-Beratern übersteigt in vielen Unternehmen das Angebot.

6. Ausblick: Die Versicherungs-KI der Zukunft

Die Entwicklung der KI-Technologien schreitet rasant voran. Auch für Versicherer ergeben sich daraus neue Möglichkeiten und strategische Fragen.

6.1 Generative KI und multimodale Systeme

Die nächste Generation KI-gestützter Systeme wird nicht nur Texte, sondern auch Bilder, Sprache und strukturierte Daten gleichzeitig verarbeiten. Generative KI kann etwa bei der automatischen Erstellung von Kundenkommunikation, Vertragsentwürfen oder Risikoberichten unterstützen.

6.2 Vertrauenswürdige KI als Wettbewerbsfaktor

Versicherer, die in nachvollziehbare, ethisch vertretbare und sichere KI investieren, können das Vertrauen von Kund:innen, Partnern und Aufsichtsbehörden gewinnen. Erklärbarkeit, Fairness und Governance werden zu zentralen Differenzierungsmerkmalen.

6.3 Integration in die Unternehmensstrategie

KI darf kein Insellösung bleiben. Erfolgreiche Versicherer verankern KI als Bestandteil ihrer Unternehmensstrategie und investieren gezielt in Datenqualität, Plattformen und digitale Kompetenzen.

6.4 Rolle der Regulierung

Mit dem AI-Act entsteht ein einheitlicher europäischer Rechtsrahmen für Künstliche Intelligenz. Versicherer sollten sich frühzeitig mit den Anforderungen vertraut machen, um neue Projekte rechtskonform und zukunftsfähig zu gestalten.

7. Fazit

Künstliche Intelligenz hat sich in der europäischen Versicherungswirtschaft vom Experimentierfeld zur strategischen Kerntechnologie entwickelt. Ob im Schadenmanagement, in der Risikoanalyse oder im Kundenservice – KI erhöht die Effizienz, verbessert die Kundenerfahrung und schafft Raum für Innovation. Erfolgreiche Versicherer kombinieren technologische Kompetenz mit klaren ethischen Leitplanken und datenschutzkonformer Umsetzung. Der Weg zur intelligenten Versicherung ist kein kurzfristiger Trend, sondern eine notwendige Transformation. Wer jetzt investiert und regulatorische Weitsicht beweist, wird im Wettbewerb von morgen die Nase vorn haben.