Agentic AI in der Versicherungsbranche: Effizienzsteigerung und Kostensenkung durch autonome Technologien

Revolution in der Versicherungsbranche: Wie Agentic AI Betriebskosten senkt

Die Versicherungsbranche steht weltweit vor erheblichen Herausforderungen: steigende Betriebskosten, ein immer anspruchsvolleres Kundenverhalten und ein Mangel an qualifiziertem Personal. In diesem Kontext rückt die Agentic AI, eine Form der künstlichen Intelligenz, die nicht nur analysiert, sondern auch autonom handelt, zunehmend in den Fokus der Versicherungsführer. Sie verspricht nicht nur eine Transformation der Arbeitsweise, sondern auch eine signifikante Senkung der operativen Ausgaben.

Agentic AI: Eine neue Dimension der Automatisierung

Im Kern unterscheidet sich Agentic AI von früheren KI-Generationen durch ihre Fähigkeit zur autonomen Entscheidungsfindung und zur Abwicklung komplexer, mehrstufiger Aufgaben ohne ständige menschliche Intervention. Während traditionelle KI-Modelle oft regelbasiert arbeiten oder lediglich Analysen und Prognosen liefern, können Agentic AI-Systeme ganze Arbeitsabläufe eigenständig steuern – von der ersten Datenerfassung bis zur finalen Ausführung.

Diese intelligenten Agenten sind in der Lage, sich an vordefinierte Ziele zu halten, Kontext zu verstehen und über verschiedene Systeme und Datensätze hinweg zu agieren. Sie fungieren als digitale Mitarbeiter, die Prozesse von A bis Z abwickeln können, beispielsweise die Bearbeitung eines Versicherungsanspruchs vom Eingang bis zur Auszahlung, einschliesslich der Aktualisierung relevanter Systeme und der Benachrichtigung des Versicherungsnehmers.

Kostensenkung durch Effizienzsteigerung

Die potenziellen Auswirkungen auf die Betriebskosten sind erheblich. Schätzungen zufolge können Versicherer durch den Einsatz von Agentic AI operative Kosten um 30 bis 40 Prozent senken. Dies wird durch verschiedene Mechanismen erreicht:

• Automatisierung von Routineaufgaben: Viele manuelle, repetitive Tätigkeiten wie Dateneingabe, die Weiterleitung von Ansprüchen oder die Dokumentenprüfung können vollständig automatisiert werden. Dies entlastet das Personal und reduziert Fehlerquoten.
• Beschleunigte Schadenregulierung: Agentic AI kann den gesamten Schadenprozess von der Schadenmeldung (FNOL – First Notice of Loss) bis zur Auszahlung beschleunigen. Zum Beispiel kann ein System Fotos eines beschädigten Fahrzeugs prüfen, die Police verifizieren, Reparaturkosten schätzen und eine Auszahlung innerhalb von Stunden statt Tagen veranlassen. Dies führt zu höherer Kundenzufriedenheit und geringeren Verwaltungskosten.
• Optimiertes Underwriting: Im Underwriting können Agentic AI-Systeme grosse Datenmengen in Echtzeit analysieren, Risikoprofile erstellen und präzise Empfehlungen für Policen und Prämien generieren. Dies verkürzt die Bearbeitungszeiten für Underwriting-Entscheidungen erheblich – von Tagen auf Minuten – und erhöht die Konsistenz der Risikobewertung.
• Verbesserte Betrugserkennung: Durch die kontinuierliche Überwachung von Ansprüchen, Dokumenten und Kundenverhalten über verschiedene Systeme hinweg können Agentic AI-Systeme verdächtige Muster erkennen, die menschlichen Prüfern möglicherweise entgehen würden. Dies schützt vor finanziellen Verlusten und gewährleistet die Einhaltung von Betrugsbekämpfungsvorschriften.
• Personalisierter Kundenservice: Agentic AI ermöglicht einen personalisierten Kundenservice rund um die Uhr. Intelligente Assistenten können komplexe Anfragen bearbeiten, wie z.B. Policenänderungen oder Deckungsfragen, und dabei auf vollständige Kundenhistorien zugreifen. Dies führt zu schnelleren Reaktionszeiten und einer Steigerung der Kundenzufriedenheit.

Herausforderungen und Implementierungsstrategien

Die Einführung von Agentic AI ist jedoch nicht ohne Herausforderungen. Ein wesentlicher Faktor ist die Notwendigkeit einer robusten Dateninfrastruktur. Agentic AI-Systeme benötigen Zugang zu sauberen, strukturierten Daten aus verschiedenen Altsystemen, externen Datenbanken und Echtzeit-Feeds. Versicherer müssen daher in umfassende Data-Governance-Frameworks und API-Modernisierungsinitiativen investieren, um einen nahtlosen Informationsfluss zu gewährleisten.

Weitere wichtige Aspekte sind:

• Organisatorische Bereitschaft: Der Erfolg hängt stark von der Anpassungsfähigkeit der Organisation ab. Eine "AI Center of Excellence" kann die notwendige Governance und technisches Know-how bereitstellen, um eine fragmentierte Einführung zu verhindern.
• Interne Reibung: Silos in Teams und unklare Prioritäten können die Implementierungsgeschwindigkeit verlangsamen. Es ist entscheidend, eine Kultur der Verantwortlichkeit zu schaffen und die Technologie an spezifische Geschäftsziele anzupassen.
• Regulatorische Compliance und Ethik: Die autonome Entscheidungsfindung von KI wirft Fragen bezüglich Fairness, Voreingenommenheit und Rechenschaftspflicht auf. Compliance-Anforderungen müssen von Beginn an in das Systemdesign integriert und Audit-Trails für alle KI-Entscheidungen sichergestellt werden.
• Talententwicklung: Agentic AI ersetzt keine menschlichen Arbeitskräfte, sondern verändert deren Rollen. Mitarbeiter müssen für neue Aufgaben wie Überwachung, Strategieentwicklung und komplexere Entscheidungsfindung geschult werden.

Praxisbeispiele und Ausblick

Führende Versicherer demonstrieren bereits den praktischen Nutzen von Agentic AI. Ein grosser Versicherer konnte die Bearbeitungszeit für komplexe Haftpflichtfälle um 23 Tage verkürzen und die Weiterleitungsgenauigkeit um 30 Prozent verbessern, während Kundenbeschwerden um 65 Prozent zurückgingen. Ein weiteres Beispiel ist der Einsatz von "Sidekick Agent" bei Sedgwick in Zusammenarbeit mit Microsoft, der die Effizienz der Schadenbearbeitung um über 30 Prozent steigerte.

Die Zukunft der Versicherungsbranche wird massgeblich von der Fähigkeit abhängen, Agentic AI strategisch und ganzheitlich zu implementieren. Es geht darum, eine "Conversational Core"-Plattform zu schaffen, in der intelligente Agenten Arbeitsabläufe über Policen, Schäden, Abrechnungen und Vertrieb hinweg orchestrieren können. Dies erfordert eine Abkehr von monolithischen Altsystemen hin zu cloud-nativen, modularen und API-basierten Architekturen.

Unternehmen, die jetzt in skalierbare Frameworks investieren und eine Kultur der Innovation fördern, werden sich als führend in der nächsten Ära der Versicherungsbranche positionieren. Die Agentic AI ist dabei nicht nur ein Werkzeug zur Kostensenkung, sondern ein Katalysator für eine tiefgreifende Transformation, die Agilität, Kundenzentrierung und langfristige Rentabilität ermöglicht.

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